基于ARIMA模型算法的频谱时间序列预测分析

结合频谱时同序列的特点,选择ARIMA模型作为预测模型,通过ARIMA模型算法的流程分析,初步论证预测模型及预测精度的可靠性.     

基于用户等待时间和带宽需求的改进CSGC算法

从频谱资源紧缺的现状出发,通过对图论着色模型的分析,提出了基于用户等待时间和带宽需求的改进颜色敏感的图论着色(color sensitive graph coloring,CSGC)算法.该算法兼顾用户等待时间和实际带宽需求,使用户在趋于平等的机会获得频谱资源同时,最小化未满足需求总量,保证了系统的公平性,提高了系统的...     

认知无线电系统中感知时间的优化

以能量检测作为频谱感知的基本方法,以次用户平均信道效率作为衡量认知无线电系统性能的参考标准,分析了存在多条主用户信道时,在次用户频谱感知的不同阶段,感知时长对认知无线电系统性能的影响.推导了授权用户对干扰的防护得到满足的前提下,使次用户平均信道效率最大时,感知时长必须满足的条件,并通过仿真对理论分析进行了验证.仿真结果表明:次用户可以通过选择最佳的感知时长,使其平均信道效率得到优化.     

基于渐进式最大后验估计的联合频谱感知算法

通过研究初级用户的统计传输模式提出了一种联合频谱感知算法：初级用户的统计传输模式采用舍有两状态量的马尔科夫模型;每个二级用户通过对马尔科夫链的监测进行能量检测,并且经舍噪信遭将检测结果转发给融合中心;然后,融合中心通过使用新的渐进式最大后验估计算法恢复二级用户的判决。在上述过程中,先验概率对于最大后验估计至关重要,它是通过渐进地估计马尔代夫链的传递概率得到的。另外,采用多数数据融合和或逻辑数据融合规则．推导出了虚警概率和漏检概率的解析表达式。理论分析和仿真结果表明,所提出的算法能够提供可靠和有效的频谱感知。     

一种快速手势识别算法的实现与验证

基于大多数的手势识别算法,需要提取高维度的特征,限制了手势识别在实时系统中的应用。文中针对这种问题,提出一种快速的手势识别算法。首先,在原始图像上提取轮廓块边缘对目标区域进行分割。其次,提取目标区域的形状特征。然后,在数据库中,对每种手势只记录一幅标准的参考图像。最后,通过比较参考图像与待检测图像中的手势特征,来匹配和标记手势的含义。实验结果表明,文中提出的快速算法能够准确地识别手势。     

结构传声标准的引用及测试分析

采用符合GB/T3241规定的倍频程滤波器所测量的倍频带声压级,与室内噪声频谱分析倍频带中心频率为31.5Hz、63Hz、125Hz、250Hz、500Hz成线性关系的方法,来判定室内结构传声值是否超过国家标准.多方位测试声波在传递过程中的最高峰,使结果具有较高的精密度和准确度,是一种可靠的分析方法.     

大倾角煤层回采巷道断面适应性

基于大倾角煤层回采巷道围岩应力显现规律,采用数值分析方法对不同类型断面巷道的围岩塑性区及应力非对称分布特征进行研究,并建立异形断面巷道围岩破坏力学模型,确定其合理的支护方式.结果表明,大倾角煤层回采巷道围岩塑性区沿煤层倾斜方向演化,顶底板破坏深度大于两帮,且两帮破坏程度差异大;巷道断面形状不同,导致巷道围岩应力集中程度、塑性区及变形量等有很大差异;拱形巷道围岩变形适应性好,异形巷道两侧的顶角煤易发生剪切破坏,但考虑回采巷道掘进、设备运行及服务年限等需求,常用异形巷道;采用"锚网+钢带+锚索"的支护形式,加强异形巷道顶板帮及坡顶煤的支护,满足支护阻力大于F1和F2,可明显减少巷道围岩变形,保持巷道的稳定性.     

一种改进的基于MME的盲频谱感知算法（英文）

基于最大-最小特征值(MME)之比的盲频谱感知算法,最大的优势是感知判决过程无需无线信道、噪声方差和主用户信号等先验信息.然而在实际应用过程中,MME算法的理论判决门限值的确定相当麻烦.基于改进判决门限的MME盲频谱感知算法,相比传统的MME算法检测结果更可靠.实验仿真结果验证了新算法的有效性.     

基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络

针对异构无线网络的空闲信道检测准确率及网络吞吐量的优化问题,提出一种基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络.首先,所提出的认知异构网络系统模型采用多个中心次用户(Center Secondary Users,CSU)节点协助其他节点进行频谱感知,并引入了能量检测阈值,在提高空闲信道检测准确率的同时节省检测能耗.接着,采用最大化数据速率的联合优化方程,在干扰功率的限制约束下为节点分配最佳的发射功率,降低干扰程度并优化网络吞吐量.实验仿真结果表明,相比较基于集群的协作频谱感知分配策略算法和基于QoS约束的能量感知竞争功率分配算法,该算法的网络吞吐量分别提升了3.4%和1.5%,平均频谱利用率分别提高了9.3%和7.4%.