空时二维线性预测谱估计算法

线性预测是时间序列分析中常用方法,针对传统一维线性预测谱估计算法只能估计信号源角度或信号频率问题,提出空时二维线性预测算法。采取对空时二维阵列接收到的数据进行数据抽取和排列,和对数据协方差矩阵进行重新构造的方法,求取空时二维线性预测权值并进行谱峰搜索。重点分析了空时二维的前向预测、后向预测和双向预测算法的原理,着重研究了构造的空时二维线性预测协方差矩阵的数据结构,讨论了前向、后向和双向预测的相互关系以及二维与一维的关系,并与空时二维最小方差算法、空时二维多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法进行了对比与分析。理论分析与仿真表明,一维空域、一维时域算法的前向、后向和双向预测为空时二维预测算法的特例,同时空时二维预测算法不仅克服了空时二维最小方差算法、空时二维MUSIC算法不能解相干信号源的缺点,还具有很好的测向测频能力。     

新的空时二维谱估计信号模型

针对现有空时二维谱估计算法在信号数增大时均不同程度出现性能上的恶化直至失败的问题,总结了目前通用的空时二维谱估计信号模型,提出了“时域副流形”的概念及相应的信号处理方法。该算法通过时域投影对信号进行预处理,先从时域上对信号进行粗分,从而以较小的代价换取大信号数情况下算法性能的改善。理论分析与仿真结果证明了算法的有效性。     

认知无线电中的一种频谱盲感知算法

认知无线电是一种用于提高无线电通信频谱利用率的新的智能技术,它能够通过与其运行环境交互而改变其发射机参数,特别是可让未授权用户使用授权用户的频谱,此外,它还为网络及终端提供更高的灵活性。高可靠性的频谱感知是实现频谱共享的关键。在分析了Parthapratim De提出的认知无线电中频谱Blinding Sensing算法的基础上提出了利用数据前、后向线性预测与矩阵QR分解结合的新算法。仿真实验表明,在同样的无线传输环境下,新算法比原算法能更可靠地感知频谱空穴。     

一种空时盲RAKE接收机

多用户检测和阵列天线是直扩码分多址系统中两种减轻多址干扰的关键技术 ,将两者结合起来的空时处理能大大提高系统的容量和性能。设计了一种空时盲RAKE接收机。研究结果表明 ,这种空时盲RAKE接收机具有较强的抑制多址干扰以及克服多径效应和“远近”效应的能力 ,并且能快速收敛。     

机载雷达二维自适应处理的空时结构方法比较

在机载雷达时空二维信号处理中，通常有三种处理结构：空时级联、时空级联和空时联合域结构。尽管联合域最优处理在实际中不大可能应用，但它有极为重要的理论价值，人们已将其有用概念和方法应用于空时级联或时空级联结构中，这时“级联”一词的含意已不再是“空、时频率响应之积”，因而它们的性能将大大提高。本文对比分析了空时结构中几种自适应算法的性能，并讨论了其实际应用的可能性。     

天空双基雷达回波空时二维建模与分析

天空双基地雷达作为一种新型预警雷达体制,具有探测范围大、抗干扰能力强等优点。本文首先建立了天空双基地雷达的几何模型,然后对目标回波、杂波及直达波进行建模,并分别分析了三者的距离特性与多普勒特性,最后对有无地球自转情况下多普勒频率与目标飞行速度角度的关系、空时二维杂波谱以及目标回波与直达波的空时二维谱进行了仿真。综合理论与仿真结果,表明所建模型是合理的,能为天空双基地雷达关键技术研究提供参考。     

基于重构协方差矩阵空时二维杂波抑制方法

针对杂波环境严重非均匀导致协方差矩阵估计失真、空时自适应处理性能下降的问题,提出了一种杂波协方差矩阵重构方法,并利用重构的杂波协方差矩阵实现杂波抑制。该方法充分利用了载机速度给定时杂波分布轨迹已知这一先验知识,考虑了天线方向图的调制,通过改变空时相关函数调节杂波带宽,可以实现任意杂波协方差矩阵重构。计算机仿真分析和实测数据处理结果表明,所提出的方法在非均匀杂波环境中,与小自由度的降维自适应算法相比具有更好的动目标检测性能。     

基于矩阵相似度的空时二维干扰检测方法

针对干扰目标污染训练样本引起功率非均匀,造成空时自适应处理(space-time adaptive processing,STAP)目标检测性能下降这一问题,提出一种基于矩阵相似度的STAP非均匀样本选取方法。该方法首先从受污染样本与干净样本的差异性度量角度入手,采用均值Hausdorff距离度量样本矩阵相似性,然后结合凸优化包计算不同样本的相似度,最后根据相似度的不同,实现对受污染样本的剔除。仿真结果表明,同广义内积法(generalized inner product,GIP)相比,采用均值Hausdorff矩阵相似度的挑选方法对于受小干扰强度目标污染的样本检测更加有效,避免了弱干扰目标对于协方差矩阵估计的影响,从而改善了STAP在功率非均匀环境下的目标检测性能。     

一种高频谱纯度合成信号源实现方案

针对利用低相位噪声、细分辨、高频谱纯度信号产生的精密测量、信号分析等应用场合,提出了一种应用直接数字频率合成和多个锁相环相结合的高频谱纯度合成信号源实现方案。该方案利用直接数字合成、小数分频锁相、高速数字鉴频鉴相、低噪声环路滤波等频率合成技术来降低相位噪声、杂散和提高分辨力,使合成信号源整机的各项技术指标均有较大提高。给出了实现方案的原理图和试验结果,通过硬件验证了该方法的有效性。     

基于空时二维结构的低旁瓣宽带波束形成

在分析空时自适应处理结构的基础上,提出了一种工程上易于实现的低旁瓣波束形成算法.虚拟了不同幅度、不同频点、不同方位角的干扰源,使得空时二维方向图的主瓣指向期望信号来波方向的同时,在其他方向上形成低旁瓣,达到抑制干扰和噪声的目的.由于此算法权值是已知系数矩阵与当前时刻期望信号的空时二雏导向矢量的乘积,计算量简单,避免了传统线性约束算法中多次矩阵求逆的复杂运算,既保证了抗干扰性能又便于工程实现.     

认知无线电中实现自适应压缩频谱感知

在实际生活中频谱通常是稀疏的,将压缩感知（compressed sensing,CS）技术运用到宽带频谱感知中具有很大优势。然而,实践中稀疏度通常是未知的,因此需要选择较大的测量数目,导致算法的感知性能下降。为解决这一问题,提出一种自适应压缩频谱感知方法,通过分析压缩测量的二阶导数与稀疏度之间的关系对稀疏度进行粗估计。在粗估计的基础上,逐步增加测量数并对训练子集与测试子集进行迭代计算,当满足停止准则时得到稀疏度的精确估计。仿真结果表明,所提方法在性能上优于现有的其他传统CS方法,对降低复杂度、减少存储空间等方面具有重要意义。此外还验证了所提方法在噪声环境中的有效性。     

认知无线电网络抗恶意用户节能协作频谱感知策略

针对当前认知无线电网络协作频谱感知策略存在能量消耗过大且未考虑恶意用户存在及通信链路中断的问题,提出一种基于信誉管理系统的节能协作频谱感知策略。首先对系统信誉值和感知报告总数的表达式进行推导分析,建立感知策略模型,对恶意用户进行有效抑制。进一步提出策略对应的虚警和漏检概率估计方法及其闭合表达式,深入分析通信链路中断带来的影响。最后仿真结果表明,在达到相同检测目标情况下,提出的节能策略所需感知报告数量较传统策略更少,有效降低了能量消耗。感知性能在通信链路存在中断情况下受到的影响更小。     

基于信道分配的多跳认知无线电网络路由算法

现有认知无线电网络中路由算法没有综合考虑主用户的到达率和认知用户竞争使用信道对网络性能的影响。针对上述问题,结合认知无线电网络频谱动态变化的特性,提出一种基于信道分配的多跳认知无线电网络路由算法（multi-hop cognitive routing basedan channel allocation, MCRC）。MCRC算法先得到最大化总吞吐量的全局信道分配,然后考虑主用户使用授权信道的概率和认知用户竞争使用信道的概率,得到认知用户使用某个信道的概率,最后以信道的有效传输时延作为选路标准,根据Dijkstra算法选择最小时延的路径。性能评估结果表明,MCRC明显地减小了平均端到端时延,极大地提高了平均端到端吞吐量。     

适用于认知无线网络的宽带公共协同信道

为了解决认知无线网络资源管理中感知信息传输时延大、效率低以及易受干扰等问题,构建了一种具有较低功率谱密度和较强抗干扰能力的宽带公共协同信道（common coordinate channel, CCC）,实现了感知信息的即时、可靠交互。借助干扰温度的概念,以城市环境为例,重点分析了宽带CCC信道对主用户的干扰,得到了不同干扰门限、不同供给负荷以及信道带宽下,次用户与主用户之间的干扰概率。理论分析和仿真结果表明,对常见的窄带系统,利用该方案可以将CCC信道对主用户的干扰控制在较低的范围内。     

认知无线电系统中三维联合频谱分配算法

为了减少对授权用户的干扰和降低认知用户之间的竞争,保证认知无线电系统正常通信,采用可靠性理论描述一个信道是否能够被认知用户所使用及被连续使用一段时间的概率。从空间、时域和频域3个方面联合起来研究频谱分配,仿真结果表明,三维算法的传输数据量和系统的总吞吐量的值优于贪婪算法和二维算法,有助于减少认知用户对授权用户的干扰和降低认知用户之间的竞争,表明所提算法的有效性。     

基于着色理论的认知无线电频谱分配算法

认知无线电技术是解决当前频谱资源紧缺情况的有效手段,其中动态频谱分配技术是一个非常重要的环节。首先基于图着色理论建立了分配模型,分析了基于着色理论的频谱分配算法,并针对认知网络节点的动态性提出动态的频谱分配算法,该算法建立在已分配频谱的基础上,通过冲突节点相应信道的释放和寻找空闲信道算法减轻节点移动对频谱分配的影响。实验结果表明,此算法在不减少系统效用的情况下能有效减少参与重新分配信道的节点个数,减小动态频谱分配的复杂度。     

认知无线网络空闲频谱共享的竞争与合作定价

在频谱贸易中,价格是一个关键问题。针对认知无线网络中多个主用户的空闲频谱最优定价问题,在竞争模型下,基于非合作博弈论提出了竞争价格模型求解算法,并证明了该算法收敛到唯一的纳什均衡;在合作模型下,通过求解原问题的对偶问题,提出了合作价格模型求解算法,并证明了该算法在步长足够小时收敛到全局最优解。仿真结果表明,同已有的几个算法相比,所提的两个算法速度更快,取得的总收益相对更好,且均能较快地靠近最优解。     

控制信道受限的认知无线电联合频谱感知

在多用户认知无线电系统中,针对认知无线电用户合作频谱感知中联合检测性能的提高与控制信道带宽受限的矛盾,提出了一种基于能量检测的合作频谱感知方法。该方法放弃携带信息量较少的感知信息,并将携带信息量较多的感知信息量化后传送至数据融合中心。这种方法在兼顾认知无线电频谱感知性能的前提下,有效降低了控制信道开销。     

Joint power and spectrum allocation algorithm in cognitive radio networks

The spectrum sharing problem between primary and cognitive users is mainly investigated.Since the interference for primary users and the total power for cognitive users are constrained,based on the well-known water-filling theorem,a novel one-user water-filling algorithm is proposed,and then the corresponding simulation results are given to analyze the feasibility and validity.After that this algorithm is used to solve the communication utility optimization problem subject to the power constraints in cognitive radio network.First,through the gain to noise ratio for cognitive users,a subcarrier and power allocation algorithm based on the optimal frequency partition is proposed for two cognitive users.Then the spectrum sharing algorithm is extended to multiuser conditions such that the greedy and parallel algorithms are proposed for spectrum sharing.Theory and simulation analysis show that the subcarrier and power allocation algorithms can not only protect the primary users but also effectively solve the spectrum and power allocation problem for cognitive users.