一种新的多用户协作频谱感知方案及其检测时间分析

提出一种新的多用户协作频谱感知方案,根据认知网络中所有候选用户的通信链路质量,选择最佳中继对主用户进行协作感知,从而可以获得明显的多用户分集增益,显著提高认知无线电系统的感知性能.在Rayleigh衰落环境下,对所提出的多用户协作方案和传统非协作方案的检测性能进行了理论分析,得到了系统检测时间的解析表达式.此外,针对非协作感知和多用户协作感知的系统检测时间,进行了相应的数值仿真实验.结果表明,与非协作方案相比,多用户协作感知方案所需的检测时间明显减少,且随着用户数目的增加,多用户协作方案能获得更多的分集增益.     

认知MIMO系统频谱检测与吞吐量折中

 研究了认知MIMO系统频谱检测与吞吐量折中问题,以最大化SU(Secondary User)吞吐量为目标,求解出最佳的频谱检测时间和最优功率分配方案。仿真结果表明,存在最佳检测时间使SU的吞吐量达到最大,并且通过注水法功率分配,能进一步提高SU的吞吐量。此外,通过仿真比较了能量检测和基于特征值的频谱检测算法对SU吞吐量的影响,结果表明,采用两种算法SU的吞吐量几乎相等,由于基于特征值的频谱检测算法更具有健壮性,因而更适合应用于认知MIMO系统。     

认知无线电中基于压缩感知的非重构频谱检测算法

基于压缩感知的频谱感知研究多是要重构出原始信号,而重构的精确度却直接影响到频谱检测的效果,为降低由此因素而造成的低检测率以及计算复杂度,提出一种在压缩感知框架下的非重构频谱检测算法,将信道划分为多个小信道,依次感知每个小信道,得出所划分信道组的采样协方差矩阵,再与能量检测算法结合分析最终得到每个小信道中的占用情况。对不同的压缩率、信噪比以及用户数分别进行仿真,仿真的结果表明,当压缩率在30%以上和信噪比在-6 d B以上时检测效果较为理想,且多用户的情况下检测概率更高。相对于重构算法,本算法的检测概率更高,计算复杂度更低,检测时间也更短。     

动态自适应链路故障检测方法

针对现有故障检测方法无法满足一些新兴实时性业务对网络故障检测的时限要求的问题,提出一种基于回声探测机制的动态自适应链路故障检测方法,并针对该方法中检测时间设定问题,推导证明了链路故障期望时间的解析表达式.提出的方法以探测周期的调整为切入点,通过链路质量的感知不断调整探测周期,形成闭环反馈检测机制,达到自适应检测的目的.仿真结果表明:故障检测时间在4倍探测周期下,以较低的错误告警数实现故障快速检测;相比其他方法,提出的方法故障检测的报文开销降低了15%,检测故障时间缩短了60%,且在拥塞复杂拓扑网络中故障检测优势明显.     

认知无线电中分步序贯合作频谱检测算法

为了提高认知无线电环境下合作频谱检测的速度,提出了一种基于序贯检测的快速合作频谱检测算法.该算法可以在不降低性能的情况下提高检测速度,且具有与传统的基于能量检测器的硬合并合作检测算法相当的数据传输开销和实现复杂度.性能分析和数值结果表明算法的平均检测时间小于传统的合作检测算法的,而且可以通过调整参数进一步优化得到最小的平均检测时间.     

基于最小二乘估计的非线性离散系统鲁棒故障诊断

对于一类不确定非线性离散系统,提出了一种基于最小二乘估计的故障诊断(FDBLSE)方法.该方法通过构造被诊断系统的状态估计器而得到状态估计误差与故障之间的动态关系,并以此为基础,利用最小二乘直接对故障进行在线辨识.文中分析了故障辨识误差以及诊断方法的鲁棒性、灵敏度和检测时间,并与基于学习的故障诊断方法作了深入比较.FDBL方法不但能够辨识故障,而且能够给出辨识误差的上界,同时还具有辨识时间短、辨识精度高的特点.仿真表明该方法有效.     

基于WIMAX网络的IEEE802.16e PSC TypeⅡ休眠机制

针对宽带移动通信中移动站短时间休眠带来的能量效率下降问题,研究IEEE 802.16e休眠模式的节能机制.为了保证实时性的同时降低能量消耗,提出一种动态调整时间门限的方案,通过设立动态检测时间并启发式调整休眠时间建立的休眠模式的马尔可夫链分析模型,分析该方案对能量效率和数据包延时的影响.通过NS2仿真验证所提动态算法比标准中的能量效率获得明显提高.     

强噪声中周期信号的数字重相关检测

提出了一种从强噪声中检测周期信号的新的数字相关检测方法。理论分析与模拟试验结果表明,这种新的检测方法的性能优于一般的数字相关检测。     

基于组合分类器的校园网入侵检测

为了增强校园网络的安全性,提出 KPCA 和 BP 神经网络相结合的组合分类器法构造入侵检测系统.先用 KPCA 对原始数据进行降维处理,而后用 BP 神经网络对新的数据进行分类检测. 结果表明,该方法能有效地缩短检测时间,提高检测效率.     

基于预测滤波器的故障诊断方法研究

提出了基于预测滤波器的非线性系统的系统故障诊断的方法, 并且给出了这种方法的故障可检测性条件, 故障的误检率和漏检率, 以及故障检测时间的上界. 通过对一个二阶非线性系统进行的仿真验证了这种方法的有效性. 结果表明预测滤波器用于故障诊断时, 具有较快的速度、较低的误检和漏检率, 并且在故障发生后仍然具有对系统状态的跟踪能力. 该方法提供的实时故障估计还可以用于在线故障补偿.