基于特征值检测的多天线盲频谱感知算法的研究(英文)

在多天线感知场景中噪声不确定和信号相关现象可能同时存在,经典的基于能量检测(ED)感知性能将急剧恶化。利用多天线接收信号存在的相关特性,提出一种基于取样协方差矩阵(SCM)特征值的盲频谱感知方法。新方法无需噪声方差、主信号和无线信道的信息参与感知过程。与经典的能量检测方法相比,由于无需噪声方差参与感知节点的判决过程,新方法的感知性能对噪声不确定性具有良好的鲁棒性。利用多元统计理论和随机矩阵理论(RMT)获得了相应的理论判决门限。仿真结果表明新算法比基于ED的感知算法具有更好的误警性能和更可靠的检测性能。     

面向城区环境检测和地图更新的自动地物提取

城区环境保护和检测需要现势性很强的基础地理信息作为平台支撑,需要研究海量遥感影像的快速处理技术和基于影像的城区地物快速提取和变化检测技术,为动态环境检测和基础地理信息更新提供基础数据。加拿大PCI基础地理信息有限公司作为空间地理信息领域的专业公司,一直在为各行业用户提供空间数据解决方案。     

一种改进的余弦窗及其DSP实现

提出了一种减少频谱泄漏,而又易于实现的改进的余弦窗,其核心思想是对一般的余弦窗函数施加一个指数m,根据对频率分辨率和幅值精度、旁瓣抑制的侧重不同,改变m的值,得到不同性能的改进余弦窗.在DSP中软件实现时,针对不同的m值,进行不同次数的循环来实现.仿真结果表明,这是一种效果比较好的加窗方法.     

p次方检测器协作频谱感知系统性能优化

为了提高认知无线电频谱感知系统可靠性,在考虑无线瑞利感知信道和有一定错误率的报告信道条件下,提出采用p次方检测器的协作频谱感知方案.通过考虑单天线上的采样信号数和OR融合准则,联合优化p次方检测器的指数p和最佳感知门限λ以使总错误概率最小.理论分析与仿真结果表明,在满足总错误率最小条件下,最佳指数p和感知门限λ同时存在.并且有当采样信号数越大时,指数p越来越大且有上界,最佳感知门限λ越来越小且有下界.     

WRAN中基于量子进化的频谱分配

针对认知无线网络中已有的频谱分配方案多数集中于较广义范围的问题, 设计一种基于量子进化的优化方案, 解决了无线区域网络的频谱分配问题. 在量子进化算法中, 构造一种改进的量子旋转门算子, 可自适应地计算量子相位的旋转角度, 避免进化算法陷入局部最优. 仿真实验结果表明, 该算法可获得更高的收益, 满足WRAN
网络的频谱分配需求.     

基于Intel集成性能基元的数字荧光频谱分析技术的软件加速实现

实时频谱分析广泛应用在电子侦察、信号捕获和监测等领域。实现了一套基于x86平台的软件化实时频谱分析系统。在Intel+Windows的通用PC机上,用C/C++编程实现数字下变频、快速傅里叶变换和数字荧光技术等关键算法,并利用Intel集成性能基元对算法进行加速,最后调用MATLAB的可视化引擎实时显示200×2 048点高分辨率荧光频谱图。系统处理速度为每秒60兆个采样点,瞬时带宽30 MHz～2 k Hz,频谱分辨率15 k Hz～1 Hz,荧光图刷新速度25帧/s。该系统为实时频谱分析提供了一套简单有效的解决方法。     

河北三河上更新统——全新统磁化率变化旋回分析

为了获取河北三河地区上更新统-全新统古气候和古环境变化,在该区实测一地层剖面,采集磁化率样品进行测试,以磁化率变化为沉积环境代用指标,在前人研究确立的地质年代框架下,运用频谱分析、演化谱分析等方法对地层垂向磁化率变化进行旋回分析。结果表明研究区冲积沉积中存在23ka的岁差尺度旋回,由于剖面较短未识别出更长周期的斜率和偏心率旋回。根据分析结果计算出剖面沉积时限为4-45ka,属于晚更新世晚期至全新世早期河流砂坝和泛滥平原沉积,平均沉积速率为24cm/ka。磁化率的变化与粒度变化具有正相关性,粗粒沉积磁化率较高、细粒沉积磁化率较低;磁化率的变化受岁差驱动气候变化影响,岁差高值时大气降水对河流补给增多,陆源碎屑增多提高了沉积物中磁性矿物的含量,反之,则磁性矿物少,磁化率低。岁差驱动气候变化在河流冲积物中的发现,为河流冲积沉积天文驱动气候变化研究提供参考依据,为第四纪冲积沉积和地质事件研究提供新的年龄约束手段。     

时变自回归模型在清醒大鼠局部场电位特征分析中的应用

同步和去同步状态是清醒大鼠脑活动的两种典型状态,分析不同状态下局部场电位(LFP)的时频特性差异是提取刺激响应特征的基础。针对LFP信号的非平稳特性,采用时变自回归(TVAR)算法建立LFP状态空间模型;并利用卡尔曼滤波迭代方法对模型系数进行动态更新。然后基于TVAR系数计算LFP的功率谱,对不同状态的LFP信号进行时频特性分析。研究结果表明,利用TVAR模型结合卡尔曼滤波算法获得的时频功率谱与基于短时傅里叶变换方法的结果相比,具有更高的时频分辨率,而且通过对LFP的时频分析可以有效捕捉大脑活动状态的动态变化,对于大脑功能机制的解析具有重要意义。     

基于多属性的二次迭代SAW供需匹配网络的研究

由于目前密集的无线通信用户数量、海量的通信业务数据交互的发展趋势,要求通信网络在单位面积上提供更优的供需匹配平衡策略.现有的无线网络频谱资源分配是一种固定分配方式,无法高效地利用有限的频谱资源,使得供需频谱分配不平衡性凸显.针对认知无线电技术领域中频谱资源管理进行了研究,提出一种基于多属性的二次迭代SAW供需匹配网络选择方法.该算法将频谱切换过程中采用的频谱判决机制由传统的顺序匹配法转为多属性加权判决.通过融合多属性效用理论和将无线通信业务分级,优化决策效果,改善了顺序匹配法,大大提高了频谱利用率.通过仿真对比,可以看到在同一段频谱的分配增益牺牲较小的应用场景下,频谱切换开销得到了大幅度降低,较理想地简化了分配方案的复杂度,进而提高了频谱利用率,使得算法的优化得到具体实现.     

一种优化的认知无线电网络分簇协作频谱感知算法

目前对于认知无线电分簇协作频谱感知算法的研究,大都认为每个簇均等地参与协作.没有考虑簇所经历的不同衰落对判决结果的影响.为有效解决这一问题,提出一种优化的认知无线电网络分簇协作频谱感知算法.该算法采用能量节省的分簇感知机制,充分考虑路径损耗与衰落对检测性能的影响.在满足虚警率和检测率的前提下,此方案不仅算法实现简单,而且在分簇结果上可以显著提高系统的稳定性,因此在信道环境复杂的情况下能有效提高频谱感知效率.