移动通信网络路测数据的抽样与分析方法

通过对抽样调查理论和无线传播特点的研究,提出了一种移动通信网络路测数据的抽样与分析方法。首先根据抽样理论,引入聚类分析进行分类,采用整群抽样和二阶段抽样,给出了分析路测数据的方法。为了提高路测采集数据的有效性,以根据抽样理论确定的抽样点数目作为指导,结合无线网络规划理论,提出了有效的路测路线确定方法。     

无线网络衰落和损耗的建模与仿真研究

为了考察多径衰落、路径损耗和阴影衰落效应对无线网络性能的影响并对其进行准确模拟,建立了多径衰落和阴影衰落的数学和仿真模型,设计了阴影衰落效应的计算方法,优化了路径损耗指数的使用。并以OPNET软件为仿真平台进行了建模和仿真实验,仿真结果从数值上表现了多径衰落、路径损耗等效应对采用IEEE 802.11a/b/g系列标准的无线网络的吞吐率和时延等性能的具体影响,增强了无线网络仿真的准确性和合理性。同时,新模型的加入也提升了仿真平台的功能。     

直升机飞行性能仿真与评估方法研究

着重研究通过仿真的方法进行直升机飞行性能评估，以实现直升机基于状态的维修。首先基于涡轮轴发动机数学模型进行了飞行性能仿真；然后对性能仿真结果进行评估，并进一步对直升机将来的性能作出预测；最后介绍了基于前述方法开发的软件系统及其运行实例。     

基于仿真的复杂武器系统作战效能评估框架研究

复杂武器系统作战效能评估是军方和工业方共同关心的科学问题。指出了现有武器装备作战效能仿真评估缺乏面向复杂武器系统的针对性、缺乏以仿真方法为主导的形式化评估框架等问题。采用“性能-效果-效能”分层的思路搭建了基于仿真的复杂武器系统作战效能评估指标体系框架,并进行了形式化研究。该框架综合考虑不同种类的仿真输入、效果指标和效能指标,能够一体化地指导复杂武器系统的作战效能仿真评估工作。结合弹道导弹的作战效能评估进行了案例研究。     

通信侦察测频接收机的建模与仿真

针对搜索式超外差接收机,建立了SIMULINK测频模型,重点分析了建模中的关键环节和仿真中的主要性能参数,将“低通等效”原理应用于搜索式超外差测频接收机的建模过程中,并建立了相应的数学仿真流程,详细讨论了已知信噪比和未知信噪比两种情况下的检测门限确定方法,给出了基于SIMULINK仿真平台的仿真实例。对SIMULINK仿真模型中的每个模块均进行了详细说明,针对典型仿真结果进行了简要的测频性能分析,结果表明这种建模方法是正确有效的。     

高超声速飞行器制导控制系统性能评估

在高超声速飞行器制导控制系统的性能评估中,由于影响其性能的因素众多,需要大量的仿真试验才能获得准确的评估结果,评估效率低。针对此类问题,提出了一种适用于高超声速飞行器制导控制系统的性能评估方法。首先,建立了包含制导控制规律的闭环飞行器模型,并对飞行器运动特点及对性能产生影响的因素进行分析;其次,挑选主要影响因素为试验因子,基于优化拉丁超立方试验设计方法在采样空间中采样获取试验方案;然后,结合仿真数据,从定性、定量角度得出评估结论;最后,采用评估示例验证了提出的方法有效且在飞行器制导控制系统性能评估中的应用是可行的。     

信道接入协议FAMAC的仿真实现与性能分析

Adhoc网络是一种特殊的无中心无线网络，信道接入协议对网络性能起着决定性的作用。本文首先介绍了一种基于多信道的Adhoc网络信道接入协议FAMAC，然后给出了在GloMoSim中实现FAMC仿真的方法，并对难点问题的解决方案做了详细介绍。文章的最后给出了2种扑结构下协议性能的仿真结果。     

红外传感器自身效应仿真研究

在实验室里采用硬件闭环方式测试和评估红外导引头信息处理机需要实时、高逼真度的红外光电仿真技术。为了在硬件闭环仿真中更真实有效的评估导引头信息处理机算法的性能，必须在硬件闭环仿真中增加红外传感器效应自身仿真的环节。通过对红外传感器自身效应的仿真方法和需要实现的关键功能进行分析，确定了仿真功能流程。充分考虑到多种处理要求，设计了一种基于FPGA＋DSP的硬件实现方式。最后通过实验结果验证了设计方法的有效性。     

ProfiBus协议实时性能的仿真计算

现场总线协议的实时性是评价总互性能的关键因素，能否采用有效的合理的仿真分析是显得尤为重要。本文在详细分析ProfiBus现场总线数据链路层协议运行机理的基础上，采用Petri网方法对协议的MAC层进行仿真建模分析，着重就协议的实时怀能人出了确定随机Petri网仿真模型和性能指标计算方法，并结合实例进行了分析。     

基于离散小波的可控误差三维分层表面仿真

利用二维离散小波变换,研究了三维空间下分层表面的分解和重构方法,通过进行高频和低频成份的滤波,得到原始表面的近似表面仿真,所产生误差即为高频滤掉部分。在对细节表面进行前处理的基础上,得出表面分层后的误差范围,这使得近似表面的仿真误差变得可控,从而决定表面的分层细化是否继续进行。采用Daubechies小波对分层表面进行快速小波变换,给出了可控误差三维分层表面仿真算法,并对仿真结果进行了分析。     

基于GRNN的导航卫星钟差仿真方法研究

提出了一种基于广义回归神经网络（G剧州）的导航卫星钟差仿真的新方法,根据IGS提供的精密卫星钟差序列建立基于广义回归神经网络的钟差模型。结合仿真实例,详细讨论了训练样本的采样时问间隔、输入维数和模型平滑因子对网络模型性能的影响,并确定了较优的采样时间闽膈、输入维数和平滑因子。通过与常用的二次多项式模型进行对比分析,证明了GRNN模型在24h的预报时间跨度内精度仍可达ns级,初步验证了将GRNN模型用于钟差仿真的可行性和较多项式模型更优的实用性。     

基于IEEE 1588的无线传感器网络时钟同步方法

时钟同步是无线传感器网络的一项重要支撑技术，网络节点间的协作感知、数据融合、定位技术、能量管理都需要时钟同步的支持，才能正常开展。通过对影响802.11无线网络中IEEE 1588时钟同步精度的双向不对称时延的产生机理及统计特性进行详细分析，提出了一种基于卡尔曼滤波的时延过滤算法，并在此基础上设计实现了时钟伺服系统，从而实现了基于IEEE 1588协议的一种纯软件形式的无线传感器网络时钟同步方法。最后，通过实测验证了该方法的有效性。实测结果表明，该方法在同步精度、同步时间及偏移误差上达到了较高的指标。     

基于神经网络的高并行大规模MIMO信号检测算法

随着5G和未来移动无线网络的不断发展,大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)是其中的关键技术之一。随着天线数目的不断增加,给接收机的设计带来更高的挑战,复杂度过高的检测算法在实际中难以应用。本文将一种高并行(high-parallelism, HP)检测算法展开到神经网络中,单层神经网络基于该算法的每次迭代,并将其与可训练的权重参数和非线性神经单元相结合,提出基于网络结构HP-Net的方法。通过训练HP-Net得到最优可训练参数,进而提高检测性能。实验结果表明,所提方法相对传统最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)算法复杂度更低,并能够得到更低的误码率;同时相对HP并行检测算法误码率性能更优。     

一种无线网络仿真中的业务分布预测算法

提出了一种基于聚类分析的无线网络仿真中的业务分布预测算法。通过分析无线通信网络业务分布的特点,结合电子地图和基站业务统计数据,提取影响业务分布的因素作为基站进行聚类分析的属性,对聚类分析后的基站簇,采用模拟退火算法来计算不同基站簇中覆盖区域的业务密度值。采用实际业务统计数据仿真分析表明,该方法能够有效地预测无线网络中的业务分布。     

无线传感器网络目标跟踪平台协同调度的实现

目标跟踪是无线传感器网络的一个重要应用。为了验证和测试算法性能,缩小理论与实际的差距,必须构建相应的物理平台。介绍了所构建的无线传感器网络目标跟踪平台,其硬件包含超声波传感器、被动红外传感器和Micaz节点组成的无线传感器网络,而软件包括上层监控系统及下层节点嵌入式程序。针对节点资源十分有限的情况,提出了一种基于最小均方估计误差的目标跟踪协同调度算法,并在物理平台上成功实现,实验表明该平台能有效地跟踪无线传感器网络内的移动目标,并在保证跟踪精度和跟踪实时性的同时,采用了双重唤醒/休眠机制来延长网络寿命。     

基于修正超指数迭代算法的双模式盲均衡算法仿真研究

收敛速度和剩余均方误差是评价盲均衡算法性能优劣的主要参数之一。超指数迭代盲均衡算法收敛速度快，但是，该算法对高阶QAM信号具有较大的剩余均方误差。针对数字无线电信道的盲均衡问题，提出了一种修正的超指数迭代盲均衡算法，该算法可校正无线电信道引入的载波相位旋转，并具有较快的收敛速度。在此基础上又提出了一种双模式盲均衡算法，该算法在收敛阶段采用修正的超指数迭代算法，之后根据某一切换准则，切换到判决导引算法，可有效减小超指数迭代算法对高阶信号的剩余均方误差。通过仿真证明了本算法的有效性。     

高山流域降水无线传感器网络节点布局优化方法

降水无线传感器网络节点布局对于准确分析降水时空分布规律和降低运维成本至关重要,是智慧流域物联网观测系统建设的关键问题和难点.针对高山流域的特点,在考虑路网约束的基础上,耦合回归克里格和模拟退火算法,提出了一种基于并行计算架构的流域降水无线传感器网络优化布局方法.利用该方法分析了雅砻江中下游流域现状站网的合理性,并进行站点优化布局研究.结果表明,基于回归克里格的优化布局方法可以对降水无线传感器网络进行合理优化布局,优化布局站点以相对较低的站网密度很好地捕捉了降水在空间上的分布规律;采用并行设计模拟退火算法进行降水无线传感器网络优化布局可以成倍的节省程序运行时间,显著提高优化布局效率.     

无线传感器网络的信息收益函数研究

信息获取与能量节省的平衡优化是无线传感器网络研究的热点问题,通过信息收益函数可以有效地解决这一问题。然而信息收益函数的性能受到网络特性和算法特性的影响,很难给出较为完备的参数设计、性能评价和选用原则。以动态协同自组织算法在目标跟踪中的应用为例,选取一些典型信息收益函数在此算法下进行分析与仿真,通过设计评价指标,优化参数设计,给出详细的性能评价,并对其鲁棒性进行分析,最后给出应用场合的选用原则,以提高网络的综合性能优化。     

贝叶斯网络推理的一种仿真算法

贝叶斯网络是一种强有力的不确定性知识表达和推理工具。网络的推理是贝叶斯网络的重要内容之一。该文提出了一种近似仿真算法。由随机数发生器产生随机数，并按节点的先验概率，由赌轮对网络各个节点状态赋值，得到一个采样样本序列。当样本序列的数量足够大时，边缘统计量和条件统计量与节点的边缘概率和条件概率接近，从而得到网络的近似推理结果。仿真结果表明，该算法与精确解接近，有较好的适应性。基于该算法构造的贝叶斯诊断网络系统已成功应用于天津石化炼油厂。