凸组合实时判决反馈稀疏水声信道盲均衡算法

针对高速水声通信信道稀疏特性,提出了一种凸组合实时判决反馈盲均衡算法。将盲均衡器分为保持均衡器支路和稀疏均衡器支路,以保持均衡器能量和权系数的瞬时梯度为判据,对稀疏均衡器支路对应抽头进行实时稀疏化处理。算法中避免设置稀疏化阈值,对不同稀疏水声信道和通信信号具有通用性,且对于时变稀疏水声信道可以利用保持均衡器支路恢复稀疏均衡器支路置零抽头系数,使算法对信道具有较强跟踪和冷启动能力。典型稀疏水声信道条件下的仿真结果证明,凸组合实时判决反馈稀疏水声信道盲均衡算法性能稳健,与全阶判决反馈盲均衡算法相比,计算简单,收敛速度快,稳态剩余误差小,有利于算法在水声通信系统中的推广应用。     

多信道认知网络的直观信道感知策略

为了提高频谱利用率,认知无线电技术可使非授权用户在不影响授权用户正常通信的情况下,利用瞬时的频谱空穴满足自身通信需求。如何通过感知频谱及时有效地发现频谱空穴是一个至关重要的问题,尤其是对于多信道认知无线电网络。针对多信道认知无线电网络,该文在连续时间Markov链的信道占用模型基础上,根据信道状态可能发生变化的概率,提出了一个动态的直观信道感知策略,并考虑了感知周期的影响。仿真结果表明:在感知周期合适的情况下,该策略能够有效地发现并利用频谱空穴,并且比周期感知和随机感知策略消耗更少的能量用于感知。     

Compressive Wideband Spectrum Sensing Based on Random Matrix Theory

Spectrum sensing in a wideband regime for cognitive radio network(CRN) faces considerably technical challenge due to the constraints on analog-to-digital converters(ADCs).To solve this problem,an eigenvalue-based compressive wideband spectrum sensing(ECWSS) scheme using random matrix theory(RMT) was proposed in this paper.The ECWSS directly utilized the compressive measurements based on compressive sampling(CS) theory to perform wideband spectrum sensing without requiring signal recovery,which could greatly reduce computational complexity and data acquisition burden.In the ECWSS,to alleviate the communication overhead of secondary user(SU),the sensors around SU carried out compressive sampling at the sub-Nyquist rate instead of SU.Furthermore,the exact probability density function of extreme eigenvalues was used to set the threshold.Theoretical analyses and simulation results show that compared with the existing eigenvalue-based sensing schemes,the ECWSS has much lower computational complexity and cost with no significant detection performance degradation.     

基于互信息的分布式贝叶斯压缩感知

压缩感知理论应用于分布式认知网络中时,由于每个认知用户所处的信道环境差别很大,因此频谱感知的精度相差很大.为了提高感知的精度,提出了一种结合了分布式网络中的数据融合方法和压缩感知理论中的高效的数据处理方式的方法.首先,单个认知用户单独地运用压缩采样(CS)进行频谱的粗略感知,然后通过互信息的计算可以得到两两认知用户之间感知信息的差异,而差异大的两个认知用户之间会产生关联.认知用户的感知信息会按照这种关联进行共享.信息共享后,在每个认知用户端,基于贝叶斯推理的压缩感知恢复会重新进行来更新之前的感知结果.仿真结果表明,在感知精度与感知速率方面,算法性能均有改善.     

OFDM系统中一种双选择性稀疏信道压缩感知方法

针对OFDM系统,提出了一种基于压缩感知（CS）的双选择性稀疏信道估计新方法.为解决传统二维插值算法无法准确估计双选择性稀疏信道的问题,通过利用信道在时频域的稀疏特性,将OFDM系统下的双选择性信道模型转化为CS可解的BPIC数学模型,并最终利用基追踪算法对稀疏信道的脉冲冲激响应实现估计.仿真结果显示,新方法能有效减少导频数,提高频谱利用率;在传统的FFT-Linear和FFT-FFT二维联合插值算法无法正确估计出信道响应时,基追踪算法仍能实现对稀疏信道的精确估计.     

角度域和时延域联合稀疏信道估计

针对多输入多输出(MIMO)系统在双选信道下信道估计问题,以及挖掘信道在时延域和角度域的联合稀疏特性,提出了一种新的基于压缩感知的联合稀疏信道估计方案.首先,基于基扩展模型,将信道估计建模为结构化压缩感知问题,随后基于压缩感知模型,提出了两种新的贪婪算法,有效地恢复了时变信道参数.其中两步同时正交匹配追踪(TS-SOMP)算法先在时延域中找到所有非零抽头位置,然后估计非零角度域系数.两环同时正交匹配追踪(TLSOMP)算法包括内外两个循环,在外部循环中找到一个非零抽头位置后,即可直接在内部循环求解非零角度域系数.最后,给出了归一化均方误差(NMSE)的仿真曲线,验证了本算法的有效性.     

基于判决反馈均衡的水声信道估计与通信算法

在分析基于最小均方信道估计算法的基础上,对计算量较小的匹配追踪算法进行改进,引入路径门限调整机制以克服虚假路径造成的不良影响,利用重要路径权系数的2次迭代修正方法,进一步提高了水声稀疏信道的估计精度;借助于信道估计值进行均衡系数的解算,利用判决反馈均衡器(DFE)的输出信号对信道估计质量进行实时评估,提出了一种基于DFE的信道长度自适应选择的信道估计算法,同时,通过仿真和实地实验验证了其有效性.结果表明,所提出的算法能够在未知水声环境下实现对信道估计算法的自适应调整以及对预估信道长度的合理选择,以较高的计算效率而实现对水声信道的精确估计,满足未知水声信道环境下的精确信道估计及通信应用需要.     

基于隐马尔可夫模型的联合概率信道预测动态认知无线电频谱接入

在基于固定检测周期的认知无线电频谱接入技术中,为了在降低认知用户对授权用户干扰的同时,尽可能地提高认知用户的频谱利用率,提出一种基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的联合概率信道预测(joint probability channel prediction,JPCP)的动态认知无线电频谱接入技术.该技术以固定检测周期(fixed sensing period,FSP)为基础,若认知用户已占用授权频段,则利用JPCP值与设定阈值的比较来确定是否提前退出信道的机制,以降低认知用户对授权用户的干扰;若认知用户未能占用授权频段,则利用在二次固定检测周期中增加临时的频谱空穴检测机制来提高认知用户的频谱利用率.仿真结果显示,与传统的固定检测周期技术相比,该技术方案能在降低认知用户对授权用户干扰的同时,有效提高认知用户的频谱利用率.     

多输入多输出浅海水声信道响应的盲估计

提出一种在频率域实现的MIMO（multi—inputs multi—outputs）盲解卷积算法，可以在较低信噪比下求解得到浅海水声信道冲激响应的逆滤波器响应，不受时间域的原始信道阶数很长且稀疏的影响，经过求逆后得到原始MIM0浅海水声信道的冲激响应．最后采用合理的声场仿真模型验证了算法的有效性．     

基于粒子群算法的认知水声通信多信道联合频谱感知技术研究

水声信道可用通信带宽极其有限,如何实现对水下频谱资源的有效共享成为亟需解决的问题,认知水声通信的提出为其指明了新的方向。考虑到水声信道严重的频率选择性衰落和多径效应等特殊性,将多信道联合频谱感知技术应用于认知水声通信中,研究了适用于水下的多信道联合感知的数学模型,并将此模型转换为以认知水声通信系统总吞吐率最大化为目标的带约束优化问题,进而提出了基于粒子群优化方法的多信道联合感知算法。仿真实验表明在相同的干扰条件下,新算法比传统未使用优化而取一致判决门限的水下频谱感知方法能取得更高的系统总吞吐率。     

基于GOMP及其改进的OFDM系统稀疏信道估计

研究在正交频分复用（OFDM）系统的稀疏信道估计问题.由于在许多通信系统中信道具有稀疏性,因此可以把信道估计问题转化为稀疏信号的恢复问题,应用压缩感知理论求解,把现有的恢复算法——广义正交匹配追踪算法（GOMP）运用到信道估计中,并对它加以改进.仿真结果表明,与广义正交匹配追踪算法（GOMP）相比,正交匹配追踪算法（OMP）运行时间少,计算复杂度低,但是估计的最小均方误差略差.为了进一步提高该算法的性能,提出了改进的广义正交匹配追踪算法,性能得到了较大的提高.      

Consensus-based decentralized clustering for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks

A large number of previous works have demonstrated that cooperative spectrum sensing(CSS) among multiple users can greatly improve detection performance.However,when the number of secondary users(SUs;i.e.,spectrum sensors) is large,the sensing overheads(e.g.,time and energy consumption) will likely be intolerable if all SUs participate in CSS.In this paper,we proposed a fully decentralized CSS scheme based on recent advances in consensus theory and unsupervised learning technology.Relying only on iteratively information exchanges among one-hop neighbors,the SUs with potentially best detection performance form a cluster in an ad hoc manner.These SUs take charge of CSS according to an average consensus protocol and other SUs outside the cluster simply overhear the sensing outcomes.For comparison,we also provide a decentralized implementation of the existing centralized optimal soft combination(OSC) scheme.Numerical results show that the proposed scheme has detection performance comparable to that of the OSC scheme and outperforms the equal gain combination scheme and location-awareness scheme.Meanwhile,compared with the OSC scheme,the proposed scheme significantly reduces the sensing overheads and does not require a priori knowledge of the local received signal-to-noise ratio at each SU.     

矢量多载波多元差分混沌移位键控在水声信道下的性能研究

水声信道具有严重的时频双选择衰落特性,使得设计性能稳健的水声通信系统极为困难。为了克服水声信道时频双选择衰落带来的信道难以跟踪的挑战,提出一种采用非相干检测的多载波混沌通信系统,该系统基于差分混沌移位键控,将参考信号以及经扩频调制的信息承载信号当作矢量组,对这些矢量组进行离散傅里叶逆变换(inverse discrete Flourier transform, IDFT)完成多载波调制,经串-并转换后输出。在时频双选择性衰落信道下的仿真表明该系统具有良好的抗多普勒频移的特性,此外,在仿真水声信道和实测水声信道下的实验结果表明,该系统在水声信道下能够获得稳健的性能,相对于已有的多载波多元差分混沌调制方案,具有更好的抗时频双选择衰落的性能。     

Consensus-based decentralized clustering for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks

A large number of previous works have demonstrated that cooperative spectrum sensing (CSS) among multiple users can greatly improve detection performance. However, when the number of secondary users (SUs; i.e., spectrum sensors) is large, the sensing overheads (e.g., time and energy consumption) will likely be intolerable if all SUs participate in CSS. In this paper, we proposed a fully decentralized CSS scheme based on recent advances in consensus theory and unsupervised learning technology. Relying only on iteratively information exchanges among one-hop neighbors, the SUs with potentially best detection performance form a cluster in an ad hoc manner. These SUs take charge of CSS according to an average consensus protocol and other SUs outside the cluster simply overhear the sensing outcomes. For comparison, we also provide a decentralized implementation of the existing centralized optimal soft combination (OSC) scheme. Numerical results show that the proposed scheme has detection performance comparable to that of the OSC scheme and outperforms the equal gain combination scheme and location-awareness scheme. Meanwhile, compared with the OSC scheme, the proposed scheme significantly reduces the sensing overheads and does not require a priori knowledge of the local received signal-to-noise ratio at each SU.     

稀疏步进频合成孔径雷达成像算法

提出了一种适用于稀疏步进频信号的成像算法,以较少的时间和频谱资源完成了雷达目标成像。该算法将稀疏步进频回波数据等效为均匀步进频回波数据的观测值,利用压缩感知重构算法实现目标区域的距离向重构,然后经过距离徙动校正与方位向脉压完成对目标场景成像。仿真结果表明:该算法在发射频点高度稀疏条件下仍能实现高分辨成像。采用地基雷达实测数据验证了算法的有效性。     

认知无线电MAC层感知结盟方案及实现

认知无线电是一种新兴的智能无线系统,它能够感知授权频段的使用情况,当授权用户不存在时接入通信,当授权用户出现时从该频段退避,以缓解日益紧张的频谱资源使用。文中主要研究认知无线电基于硬件平台的MAC层感知结盟方案及其实现。首先介绍文中所用的认知无线电感知结盟的场景,对结盟情况进行了仿真,验证了结盟相对于一般的协作能够提高系统性能并减少信道开销。在此基础上提出了MAC层基站与终端的方案与时隙划分、广播帧的机制,最后将该方案应用于实际硬件平台,显示出其检测的准确性及汇报的实时性。     

基于速率的认知无线网络低复杂度宽带频谱接入算法

为解决认知无线网络中宽带频谱感知模式的计算量大和感知时间延长等问题,提出了一种基于速率的认知无线网络低复杂度宽带频谱感知算法。在宽带频谱感知的基础上,设定选择条件,对信道的期望传输速率进行比较,确定需要感知的信道,以实现减少认知无线网络次用户系统的信道感知时间和感知计算量的目标。经过仿真实验分析对比表明,该算法可以有效地平衡次用户系统吞吐量最大化和主用户系统的干扰之间的矛盾。     

基于压缩感知的OFDM系统稀疏信道估计新方法研究

提出了一种基于压缩感知理论的正交频分复用(OFDM)系统稀疏信道估计的新方法,并具体采用正交匹配追踪(OMP)压缩感知算法对OFDM时域信道脉冲响应进行估计。与传统的最小二乘算法比较,它可以在使用较少导频的条件下获得很好的信道估计性能,从而可以提高系统频谱有效性。根据仿真和压缩感知理论分析确定了OMP信道估计中最佳导频数和最佳导频位置。     

基于动态多频谱感知的认知无线网络信道接入策略

针对固定频谱感知信道接入机制授权信道分配效率低的问题,提出一种多用户场景下基于动态多频谱感知的认知无线网络信道接入策略.该策略根据认知用户接入请求等级与空闲频谱发现概率为认知用户动态分配感知信道数量,首先分析了认知用户的最佳感知频谱分配数量,在此基础上通过建立认知用户信道接入模型和授权信道可用度更新机制,设计了一种动态感知频谱分配策略,并采用短视策略对网络吞吐量进行了分析.仿真结果表明,所提信道接入策略要比现有认知无线网络信道接入策略提高了网络吞吐量和认知用户接入的公平性,降低了认知用户的平均接入时延.     

基于被动时间反转的差分循环移位扩频水声通信

针对在时变的水声信道中系统的精确同步十分困难,而传统循环移位扩频系统在没有精确同步的条件下,很难准确判决的问题,提出一种差分循环移位扩频水声通信方法.该方法采用差分方式调制,能够在系统粗同步的条件下准确解调信息;在接收端采用被动时间反转方法解调,抑制多径效应产生的影响,并降低系统的复杂度.湖上试验结果表明:所提方法在1.8km的通信距离下实现无误传输;对试验数据附加噪声和同步误差处理后,在信噪比为-8dB、同步误差为5/4移位单元情况下的误码率达到10-5.