基于盲子空间法的DS-CDMA系统码辅助NBI抑制自适应算法

针对现存盲直接法码辅助技术抑制直接序列码分多址系统窄带干扰性能不佳的问题,提出盲子空间法码辅助技术及其自适应算法,实现对三类窄带干扰的抑制.对于音频干扰和数字窄带干扰,提出盲自适应带收缩的投影近似子空间跟踪(PASTd,Projection approximation subspace tracking with deflation)算法;对于AR随机过程,由于上述盲自适应算法的低秩判定困难,提出改进的盲自适应递归最小二乘(RLS,Recursive least square)预测-PASTd码辅助算法.仿真分析试验结果表明:该算法具有优越性.     

基于预测码辅助的CDMA系统盲NBI抑制技术

在信号统计特性和训练序列未知的情况下,针对现存盲自适应最小均方(LMS,Least Mean Square)码辅助算法码分多址(CDMA,Code Division Multiple Access)系统强窄带干扰(NBI)进行抑制时稳态性能较差,以及盲自适应递归最小二乘(RLS,Recursive Least Square)码辅助算法收敛速度和性能难以折中的问题,提出盲自适应预测码辅助技术。盲自适应预测码辅助技术基于盲自适应RLS预测-LMS码辅助算法实现,实现了对三类NBI的抑制,包括音频干扰、数字窄带干扰和自回归(AR,Autoregressive)随机过程。本文详细分析了盲自适应RLS预测-LMS码辅助算法的性能,并通过仿真分析证明了算法的有效性。     

扩频测控系统常见干扰检测技术研究

以码分多址(code division multiple access,CDMA)测控系统常见干扰为研究对象,针对现存干扰检测技术中存在干扰类型分析不全面、计算复杂度高的问题,提出新型低运算复杂度的变换选择模式识别(transform selective mode distinguish,TSMD)检测方案。首先利用压缩增益(compression gain,CG)特性对脉冲干扰、线性调频干扰和窄带干扰进行检测,如果检测干扰为窄带干扰,既而通过模式识别技术中的谱均值-方差特性对音频干扰(包括多音干扰和单音干扰)、数字窄带干扰和自回归随机过程进行检测。仿真实验证明了该算法的有效性。     

基于情感因素和信任机制的谣言与辟谣动力学模型构建

社交网络中,研究谣言和辟谣在传播过程中的规律,有助于把握谣言信息传播趋势从而调节舆论走向。本文提出了一种基于情感因素和信任机制的S/E-F(D)-I(Susceptible/Educated-Forwarding(Defuting)-Immune)谣言/辟谣两阶段的传播动力学模型。模型基于传统的SFI(Susceptible-Forwarding-Immune)模型,分别研究谣言信息和相应辟谣信息的传播过程。在第一阶段谣言信息传播过程中考虑情感因素,进一步考察不同极性情感的动态演化过程;在第二阶段辟谣信息传播过程中考虑信任机制,进一步考察网民信任危机对辟谣信息传播的影响。两阶段模型均加入了受教育人群（E）探究辟谣信息相关教育程度及个人认知水平对信息传播的影响。基于已构建的S/E-F(D)-I动力学模型对新浪微博真实案例事件进行了数值拟合,刻画了真实舆情传播过程并验证了已有模型的有效性和合理性,通过参数敏感性分析挖掘影响谣言传播的重要因素,为制定谣言应对决策策略提供了支持。