基于节点选择的特征值频谱感知算法

为提高认知无线电系统对微弱信号的频谱检测能力,基于特征值的频谱感知算法越来越受到关注.在统一的框架内研究了随机矩阵特征值的极限分布特性,分析了特征值频谱感知算法中各种设置判决门限方法的特性和性能.为了降低特征值频谱感知算法的计算复杂度,提出了一种认知接收节点选择方法,大大减少了运算量.     

基于特征值拟合优度的频谱感知算法研究

现代拟合优度频谱感知算法直接采用信号的样本或能量作为拟合统计量,对独立的接收信号表现出良好的检测性能,对相关信号则表现不出令人满意的效果．基于最大特征值的拟合优度频谱感知算法可表现出更好的检测性能,但是基于最大特征值的拟合优度算法是半盲检测算法,需要已知噪声的功率,这在实际应用中是难以实现的．为此,提出了新的基于最大最小特征值的全盲拟合优度频谱感知算法．同时基于随机矩阵理论成果,推导分析了新算法的检测概率、虚警概率和判决门限．实验结果表明,新算法有效克服了噪声不确定性问题,相对于其他拟合优度检测算法性能有所提升．     

认知无人机网络中多机协作频谱感知研究

多无人机协同工作模式在未来通信中有着重要的应用前景。结合频谱资源短缺的问题,建立认知无人机网络模型,并研究多机协作频谱感知性能,提出一种最佳融合准则来优化检测性能。针对无人机数量较多的大型认知无人机网络,提出一种快速高效的协作频谱感知算法,并比较该算法在瑞利衰落以及Nakagami衰落2种信道环境下的性能。仿真结果表明:①采用最佳融合准则可以使协作频谱感知总错误率达到最小;②快速协作频谱感知算法可以利用较少的无人机来保证协作频谱感知的检测准确度,避免了不必要的感知过程,减少了参与协作频谱感知的次级用户数量,降低了协作感知时间,从而节省了感知过程开销,而且相比于瑞利衰落信道,该算法在Nakagami衰落信道环境下具有更好的性能。     

基于随机矩阵理论的盲MEHM频谱感知算法

利用随机矩阵理论中样本协方差矩阵极限特征值的分布结果，设计了一种新的最大特征值-调和平均(NMEHM)盲频谱感知算法.NMEHM算法无需主用户信号及无线信道的先验知识，可以有效克服噪声不确定性的影响.仿真实验结果表明，相对于一些基于特征值检测的频谱感知算法，NMEHM算法的检测概率更高，且获得了比最大特征值-调和平均(MEHM)算法更优异的检测性能.     

协同频谱感知中的融合策略

在认知无线网络中,协作频谱感知从多个分布式认知用户中收集感知数据,有效地提高了检测的可靠性.如何利用多个认知用户的感知信息进行融合是协作频谱感知的关键技术.在当前的研究中,融合的方式可以分为两种:决策融合和数据融合,文中对基于决策融合和数据融合的5种融合准则算法进行了研究,采用这5种融合算法在认知无线电网络中进行协作频谱感知,并比较了它们的频谱检测性能.仿真结果显示,5种融合算法都可改善性能不佳的单个次用户的检测情况,并随着协作节点数的增大性能得到显著提高.其中,数据融合由于较决策融合接收到的数据值更加完整以换得更优越的感知性能.     

一种基于信任度的协作频谱感知算法

文章简单介绍了一种认知无线电中的基于信任度的协作频谱感知算法,在分析现有多节点频谱感知算法不足的基础上,结合无线通信环境的实际情况．提出了基于信任度与D—S证据理论的协作频谱感知算法。     

一种低复杂度的最大化资源效用的最优感知节点数目优化算法

协作频谱感知技术是认知无线电中的重要技术.首先定义了认知网络的效用函数,该函数考虑了协作频谱感知中的感知错误概率和感知用户所占用的资源以平衡感知性能和资源利用效率.然后推导了在所有感知用户的信噪比相近的情况下,为达到资源效用最大化所需要的最优的感知用户数目.仿真结果表明通过最优感知用户数目的选择,认知网络的效用高于其他算法,并和穷举算法的效用接近,但是计算复杂度大为降低,从而降低融合中心的计算能耗,有助于绿色节能认知网络的实现.     

认知无线电中一种新的基于MED的频谱感知算法

提出了一种新的基于最大特征值检测的频谱感知算法,并利用最新的大维随机矩阵理论的结果来获取新的理论判决门限.该门限能够使检测器产生更加可靠的感知性能,获得更高的检测概率.仿真结果验证了新算法的有效性.     

基于用户协作的频谱感知方案及检测概率分析

通过认知用户间的彼此协作,可以使得认知无线网络获得明显的空间分集增益,从而显著改善认知无线电系统的感知性能。由此,提出了2种基于放大重传和解码重传的协作频谱感知方案,并且在瑞利衰落环境下对所提方案的检测概率性能进行了理论分析,给出了非协作感知和协作感知的检测概率的解析表达式。根据理论推导得到的检测概率解析式,对3种频谱感知方案进行了数值仿真实验。结果表明：在虚警概率一定的情况下,协作感知方案的检测概率明显大于非协作方案,这也说明了用户协作为认知无线网络带来了可观的性能增益。     

分簇认知网络中能量有效的协作频谱感知算法

针对认知网络中用户节点能量受限问题,提出了一种基于分簇网络的能量有效协作频谱感知算法。该频谱感知算法通过对用户节点分簇,缩短感知结果的传输距离。根据对授权用户信号的本地感知和簇内融合的判决结果,设计两次报告审查规则,减少传输感知结果的认知用户数量。以最小化协作频谱感知能耗为目标,建立多变量非线性优化问题模型,并通过逐一变量优化方法求得次优解。仿真结果表明,在保证检测性能的前提下,该算法能明显降低协作频谱感知的能量消耗和传输时延。     

一种基于语义的组合服务模板推荐算法

为了实现组合服务的查找功能,提出了一种基于语义的组合服务模板推荐算法。用Web服务本体OWL-S和领域本体描述Web服务,将2个服务之间的语义相似度计算转化为加权二部图的最优匹配问题,利用改进的Kuhn-Munkres算法计算服务间的语义相似度;在此语义相似度的基础上提出一种基于语义的组合服务模板推荐算法。实验结果表明,提出的组合服务模板推荐算法可以快速地搜索出满足用户请求的组合服务模板。     

基于复数格基缩减的V-BLAST系统检测算法及性能分析

为了提高系统性能,从实数格基缩减出发,推广得到了一种通用的复数格基缩减算法,给出了其在V-BLAST系统中的应用。通过与MMSE扩展相结合,分析缩减与扩展的先后顺序,提出了MMSE-Ⅰ和MMSE-Ⅱ两类基于复数格基缩减算法的V-BLAST检测方案。分析和仿真结果表明,检测中采用复数格基缩减算法与实数算法相比,可以大幅降低复杂度而不影响系统性能;基于复数格基缩减的MMSE-Ⅱ逐层干扰抵消检测算法,可以解决格基缩减引起的有效发送符号之间的相关性问题,且性能接近于ML检测。为了进一步降低复杂度,给出了一种性能损失较小的次优排序方案。     

大型地下空间结构地震风险评估方法

地下结构的薄弱环节在地震作用下可能发生破坏,进而影响整个结构体系的整体稳定性,地下结构的抗震能力成为结构工程领域研究的热点问题之一。采用弹塑性时程分析与风险矩阵相结合的方法对地下结构地震风险进行评估,以1995年阪神地震中遭受严重破坏的大开地铁车站为例阐明该方法的具体步骤。弹塑性时程分析能够考虑地下结构的各种复杂情况,直观地得到地下结构的损伤破坏情况,根据破坏情况建立风险矩阵对结构进行系统的风险管理。结果表明,弹塑性时程分析结合风险矩阵的风险评估方法具有较好的精确性和可靠性,适用于重要大型地下空间结构的地震风险评估。     

基于能量有效和延迟减少的WSN多层链式数据收集协议

基于LEACH、PEGASIS、PEDAP等数据收集协议的弊端和约束,结合无线传感交通监控网络中监控区域呈带状模型、目标高速运动、节点铺设密度受限以及基站距离远等特征,提出了一种基于能量有效和延迟减少的多层链式无线传感器网络数据收集协议(MEDC).协议提出了分层链的思想,并采用最小化总能量链构造方法生成链,leader的选取基于剩余能量最大法.实验结果表明,MEDC性能显著优于LEACH和PEGASIS等协议,不仅能有效延长网络生命周期,且能明显减少网络延迟.     

CR OFDM系统中具有QoS要求的自适应资源分配算法

为了使CR OFDM系统能满足认知用户的QoS要求,针对系统中认知用户和授权用户间的互干扰影响,提出了一种具有QoS要求的自适应资源分配算法——ARAQ算法。算法中通过进行满足QoS要求的资源分配实现了容纳更多的认知用户,通过进行剩余子载波资源的再分配,进一步提高了频谱利用率。仿真结果表明:ARAQ算法比贪婪算法能容纳更多的认知用户数,同时频谱利用率很接近贪婪算法的频谱利用率且具有较低的算法复杂度。     

准循环LDPC码快速编译码算法及DSP实现

为了降低准循环低密度奇偶校验QC-LDPC(quasi-cyclic low-density parity-check)码编译码算法的复杂度,研究了QC-LDPC码的构造方法.介绍了一种由校验矩阵构造系统生成矩阵的简化方法,该方法可以在很大程度上降低编码复杂度,实现线性编码.基于上述校验矩阵结构,译码提出了Turbo串行消息传递的最小和译码算法(TMS算法).在保持性能基本不变的情况下,改善消息传递的收敛特性,同时降低译码复杂度.基于定点DSP结构,设计了一种高效LDPC码编译码器.仿真结果表明,该算法以较低的复杂度实现了QC-LDPC码的快速编译码.     

认知无线电中的一种信道估计方法

认知无线电系统能否充分发挥其优势在很大程度上取决于信道估计的准确性和实时性。将基于新型时域内插的初始估计和EM跟踪应用于认知无线电系统,同时引入小波包对初始估计进行消噪处理,提出了一种新型的半盲信道估计方法。理论分析和仿真表明,该方法较好地解决了由于主用户存在造成的导频分布不均匀,保证了天线之间导频符号的相关性,且由于采用EM信道跟踪和小波包去噪进一步节省了频谱资源、提高了估计准确性。该方法可满足认知无线电信道估计实时性和准确性要求,具有较大的实际应用价值。     

广义模糊一致性矩阵及其排序方法

给出了广义模糊一致性矩阵,序传递模糊互补判断矩阵等新概念,提出了广义模糊一致性矩阵的一种排序方法,并详细研究了它的一些优良性质。通过算例说明了其可行性和有效性。广义模糊一致性矩阵及其排序方法在层次分析,模糊综合评判等诸多领域将有着广泛的应用前景。     

最大化系统可靠性收益的资源分配方案

针对现有存储资源分配方案存在的不足,首先引入优先级比重的概念,充分考虑了文件大小和文件重要性对系统可靠性收益的影响,然后在此基础上建立了一种非线性整数规划模型,最后求解得出了能够使得系统可靠性收益最大化的最优资源分配方案。实验结果表明,相比贪婪算法分配方案而言,在给定相同大小的存储容量情况下,提出的资源分配方案能够获得更高的系统可靠性收益。     

光学脉冲磁场传感测量中线双折射的补偿

线双折射是制约光学磁场传感器实用化的重要因素之一.为降低线双折射对光学磁场传感器稳定性和输出精度的影响,提出了光路补偿和电路补偿两种方案.光路补偿中使用一对光轴正交的磁光晶体材料作为传感元件,利用琼斯矩阵进行了理论推导,并进行了仿真验证.电路补偿适用于线双折射较大的情况,在交、直流分量中引入修正因子再进行信号处理,仿真计算得到修正因子的最佳值.结果表明,提出的两种方案均能提高输出线性度,改善系统输出误差.