联合干扰功率限制下的认知中继网络性能分析

频谱共享的Underlay认知中继网络中,为了保证主用户的可靠通信,要求次用户网络中源节点及中继节点的发射功率必须满足主用户接收端干扰功率的限制。基于主用户峰值干扰功率和平均干扰功率的联合限制,分析了中继节点采用选择协作解码转发协议时潜伏式频谱共享认知中继网络的性能。值得一提的是,考虑中继传输中由主用户接收端干扰功率限制引起的第1跳链路信噪比之间的相关性,推导了瑞利衰落环境下次用户中断概率和信道容量准确的闭合表达式。仿真结论显示,次用户中断概率与信道容量的解析曲线与仿真结果一致,系统性能因频谱共享的认知网络中次用户源节点与主用户接收机链路之间的相关性而有所下降,中断概率约有2dB的性能提升。     

认知可用带宽下的传输控制机制

在航空通信中,传输控制技术直接影响网络的通信性能。基于优先级的传输控制机制能够保证高优先级业务的通信性能,但存在低优先级业务传输性能不佳以及带宽资源利用不足的问题。为了解决这一问题,结合绿色通信理论思想和可用带宽估计技术,提出"认知可用带宽"概念,设计基于认知可用带宽的传输控制机制,并采用多进制自适应调制技术提升网络带宽利用率。仿真结果表明,基于认知可用带宽的传输控制机制能够在保证高优先级业务时延的条件下改善低优先级业务的传输性能,并保证业务最大时延抖动小于0.02ms;同时,自适应调制技术的应用使得网络吞吐率提升3.26%。     

动态自适应链路故障检测方法

针对现有故障检测方法无法满足一些新兴实时性业务对网络故障检测的时限要求的问题,提出一种基于回声探测机制的动态自适应链路故障检测方法,并针对该方法中检测时间设定问题,推导证明了链路故障期望时间的解析表达式.提出的方法以探测周期的调整为切入点,通过链路质量的感知不断调整探测周期,形成闭环反馈检测机制,达到自适应检测的目的.仿真结果表明:故障检测时间在4倍探测周期下,以较低的错误告警数实现故障快速检测;相比其他方法,提出的方法故障检测的报文开销降低了15%,检测故障时间缩短了60%,且在拥塞复杂拓扑网络中故障检测优势明显.     

基于M-D特征和Duffing振子的车辆目标分类方法

针对低信噪比条件下履带式车辆和轮式车辆的分类问题,提出一种基于微多普勒(Micro-Doppler,MD)特征和Duffing振子的低信噪比条件下车辆目标分类方法.首先,基于窄带雷达对两类车辆目标进行回波建模,分析了两类车辆目标微多普勒特征的主要差异,然后利用Duffing振子系统检测微弱信号的性能优势,在低信噪比条件下基于Duffing振子实现了两类车辆目标较高精度的分类,最后基于实测数据验证了所提方法的有效性.     

一种基于令牌的短波网动态TDMA协议设计与仿真

针对短波天波通信数据传输可靠性低的特点,在TDMA(time division multiple address)协议基础上,时隙内部加入令牌机制,设计一种基于令牌的动态TDMA协议(TDMA protocol based on token,TP-TDMA),实现了时隙的动态利用,并克服了HFTP(high frequency token protocol)协议对令牌传递的依赖.提出了令牌发送算法(token send algorithm,TS-ALG)对各节点前一段时间内发送的数据量进行统计,并依据发送的先后顺序加权求和,以此判断节点当前业务量大小.在时隙剩余的情况下,通过TS-ALG算法选定业务较繁忙的节点,以业务繁忙节点地址为目的地址发出令牌,目的节点收到令牌后发送数据至时隙结束.利用OPNET软件建立了TP-TDMA协议仿真模型,并与TDMA协议和HFIP协议作了不同业务量条件下的性能比较.仿真结果证明,TP-TDMA相比TDMA协议和HFTP协议,在信息投递率、吞吐量和平均时延方面具有更优异的性能.     

一种网络论坛水军账号快速检测算法

在分析网络水军灌水行为的基础上,提出一种网络论坛水军账号快速检测算法.该算法包含3步:首先通过统计分析网络论坛单日回帖情况,确定可疑区间;然后根据用户单日回复行为构建用户协作网络,并依据删减后的用户协作网络的聚类情况确定高可疑时段;最后通过高可疑用户的回帖时间特征分析判定其是否为网络水军.该算法采用"层层逼近"的策略,分3次排除正常用户和数据,不断缩小计算范围,具有计算量小、计算速度快的特点.利用该算法对"新浪网-娱乐论坛-影视世界版块-影行天下子版块"2010年全年的数据进行分析,实验结果表明,该算法不仅能有效发现网络论坛的单个水军账号,还能发现网络水军军团账号并确定炒作内容,准确率高.     

萤火虫群算法优化高斯过程的网络安全态势预测

针对共轭梯度法获取高斯过程超参数存在迭代次数难以确定及预测不精准等问题,提出一种萤火虫群算法优化高斯过程的预测方法,并将其应用于网络安全态势预测研究。采用萤火虫群优化算法对高斯过程超参数进行智能寻优,建立基于高斯过程回归的网络安全态势预测模型。实验结果表明新方法的平均相对预测误差较共轭梯度法、粒子群优化算法和人工蜂群优化算法分别降低了近29.46%、10.37%和4.22%,且新方法收敛较快。另外,分析对比了3种单一类型和2种复合类型的协方差函数对高斯过程预测的影响,实验结果表明采用神经网络与有理二次的复合协方差函数(neural network and rational quadratic composite covariance function, NN-RQ)的平均相对预测误差较其他4类协方差函数降低了1.65%~7.51%。     

含旋转部件目标稀疏孔径ISAR成像方法

针对稀疏孔径条件下含旋转部件目标(ISAR)成像质量较差的问题，提出了一种基于子孔径Chirplet变换和压缩感知(CS)的含旋转部件目标稀疏孔径ISAR成像方法：首先，建立了含旋转部件目标的稀疏ISAR成像模型，推导了宽带雷达条件下含旋转部件目标的微多普勒效应，并分析了孔径的稀疏与微多普勒效应共存时对成像的影响；其次将回波信号投影到Chirplet变换基，利用目标主体回波信号和微动部件回波信号在Chirplet变换投影参数上的差异，有效剔除有效子孔径中的微多普勒调制信号;最后，采用基于正交匹配追踪(OMP)算法的CS方法对有效子孔径进行恢复成像，获得了含旋转部件目标的高质量成像结果。仿真实验表明，该方法可以有效消除微多普勒效应和孔径稀疏的干扰，并实现高质量的ISAR成像。     

自适应交叉近似算法在矩量法中的应用

矩量法(Method of Moment, MoM)计算电大目标辐射与散射问题时消耗计算机资源巨大。采用自适应交叉近似算法(Adaptive Cross Approximation Algorithm, ACA)降低了MoM计算电大问题时的内存需求与计算复杂度,借助NURBS(Non-Uniform Rational B-Splines，NURBS)建模方法设计了形状规则且边界清晰的ACA三维分组方法,从而实现了基于矩量法的ACA算法。通过算例证明该方法在不损失MOM的计算精度的前提下有效地降低了存储空间和计算量,并通过与商业软件计算结果对比,验证了算法准确有效。     

基于改进型灰色算法的网络化指挥信息系统效能评估

网络化指挥信息系统已成为现代化战争必不可少的重要组成部分,其效能评估也越来越受到人们的重视。利用基于最优传递矩阵的改进层次分析法确定各指标权重值,结合灰色聚类方法和专家打分结果对各项指标值进行量化,定量计算出网络化指挥信息系统各项效能评估灰色聚类,从而实现了对效能的量化评估。最后,通过实例计算和分析,实现对系统效能的综合评估,所得结论具有一定的参考价值。