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摘要：针对大规模机器类通信中拥塞导致的时延敏感设备时延高和接入成功率低的问题,提出将小区中设备按时延要求分组,对不同组设备引入不同的退避模型,分析时延敏感设备的时延和吞吐量,按照不同组中设备的时延需求动态分配前导数目,同时通过调整接入类限制因子实现吞吐量的优化。仿真结果表明,在给定时延敏感设备的时延限制条件时,与统一退避的机制对比,所提分组机制的时延敏感设备能够满足时延要求,并且提高了接入效率。

摘要：为了解决多主用户和多次级用户共存网络的频谱资源分配问题,提出了一种基于斯塔科尔伯格(Stackelberg)博弈的动态频谱接入控制算法。该算法通过三阶段Stackelberg博弈模拟主用户频谱竞价,博弈过程中次级用户以最大化传输速率为目的接入主用户频谱,同时设计了一种迭代过程来求解纳什均衡。实验计算与结果分析证明了纳什均衡唯一存在性的充要条件,并说明了迭代过程的收敛性以及主用户最佳效用的影响因素。

摘要：如何提高能量效率是当前认知星地一体化网络研究的热点问题之一,而功率控制是提高能量效率的重要方法。另外,在实际中,由于信道信息评估误差和反馈时延致使所获得信道增益信息是不完美的,从而使得已有基于完美信息的功率算法不能满足系统性能。为此,针对认知星地一体化网络中无线信道信息不确定的情况,进行鲁棒功率控制算法的研究。首先,针对认知用户的瞬时信噪比和对主用户的干扰受信道衰落的影响而具有不确定性的情况,建立了最差情况下的鲁棒优化问题;其次,利用分式规划和拉格朗日对偶分解理论提出了一个低复杂度的鲁棒功率控制算法。仿真分析表明,提出的鲁棒功率控制算法不仅能够严格保证主用户的通信质量,并且与传统的非鲁棒功率控制算法相比能够提高网络能量效率。

摘要：传统中低轨小卫星群的移动自组织网络中,卫星采用半双工载波侦听/碰撞规避协议(Carrier Sensing Multi-access/Collision Avoidance,CSMA/CA)接入控制信道。为避免半双工模式“盲听”对碰撞感知存在的延时,提升接入效率,卫星需要工作在碰撞检测和数据接收同步进行的全双工模式;同时由于卫星通信特点,残余自干扰带来的不完美碰撞检测不可忽略。针对以上需求,设计了一种全双工CSMA/CA协议,对接入流程和参数进行了详细描述;研究了自干扰抑制度和检测门限等与虚警率、漏检率的数学关系;推导了系统吞吐量的解析表达式,并仿真探究了初始竞争窗口长度等参数的优化设计准则。仿真结果表明,通过合理选取参数,该协议能在存有不完美碰撞检测的情况下,实现吞吐量的提升。

摘要：为了降低天线选择算法在大规模多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)系统下的误码率和复杂度,以用户端接收的总功率为优化目标,提出一种最大化所有用户接收总功率的天线选择算法。该算法将优化目标函数转化为凸函数,并利用凸优化方法求得其有效解。仿真结果表明,所提天线选择算法与传统的最大和容量算法相比,具有较好的系统误码率性能,且运算复杂度低,但系统容量有所降低。

摘要：针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像中真假目标难以区分的问题,提出了一种极化合成孔径雷达(Polarmetric SAR,PolSAR)成像固定极化转发式干扰诱饵目标鉴别方法。该方法首先通过极化熵对目标进行分类,提取低极化熵的目标并对目标进行Wigner-Ville分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)变换,再利用Hough变换计算WVD图像中的曲线斜率,将计算出的多普勒调频率与理论调频率进行对比,进而完成真实目标与假目标的鉴别,最终通过极化对消对鉴别出的目标进行抑制。实验结果验证了该方法的有效性。

摘要：决策融合是提高合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别性能的重要手段,然而,可靠性较弱的决策往往会导致最终决策融合的效果变差。将可靠性分析引入基于决策融合的SAR目标识别方法中,分别计算各个决策的可靠性系数并选取可靠性的决策参与最终的决策融合。为了验证方法的有效性,分别将提出的可靠性分析应用于多特征决策融合以及多分类器决策融合并基于MSTAR(Movingand Stationary Target Acquisitionand Recognition)数据集进行了目标识别实验。在基于主成分分析、线性鉴别分析和非负矩阵分解三种特征进行多特征决策融合的条件下,所提方法和直接进行决策融合的方法的识别率分别为97.47%和96.50%。在基于K近邻、支持向量机和稀疏表示分类器的多分类器决策融合中,所提方法和直接进行决策融合的方法的识别率分别为97.10%和96.28%。实验结果充分证明了所提方法的有效性。

摘要：针对复杂电磁环境下卫星移动通信系统可靠通信需求,利用频谱地图多维数据呈现优势,提出了基于多维频谱地图的干扰规避方法。通过建立卫星移动通信系统波束、时隙、子频带、干扰强度等多维信息关联的频谱地图,利用数据挖掘方法对频谱可用情况进行预测,基于预测结果及用户QoS(Quality of Service)需求生成干扰规避策略,通过星地联合频谱资源调配实现系统干扰规避。该方法为卫星移动通信系统干扰规避提供了一种全新的思路,可提升卫星移动通信系统干扰防护能力。

摘要：外辐射源雷达系统具有隐蔽性好、反隐身能力及抗干扰能力强等优点,但其中高频频段信号普遍存在距离分辨率较差的问题。通过建立仅利用目标多普勒信息的测量模型,将基于随机有限集的伯努利滤波算法应用于以多个视距外短波广播发射站、单个近距离接收站为背景的单站无源雷达系统中,同时克服了传统跟踪方法中复杂的数据关联,进而提高了跟踪效果。仿真结果表明,该方法能在大量虚警下仅利用多普勒信息实现对运动目标的有效跟踪和定位。

摘要：多业务域目标聚合是情报分析的核心问题之一,为解决跨域目标关联分析工程化实现,提出了一种时空相似计算的分析方法。首先,对接收到的目标时空数据进行处理,形成元数据;其次,按照预定义的数据模型,从元数据中抽取目标信息;再次,通过时空相似度计算,对目标间的时空信息进行分析,得到目标间的时空关系;最后,利用先验知识对目标时空关系进行约束,实现从时空关系到语义关系的转换。数值仿真验证了该方法能够简单有效地实现跨域目标关联分析。

摘要：鸟类扑动的翅膀产生的微多普勒包含了目标的尺寸与微动特征信息,可用于鸟类目标参数估计,对探鸟雷达目标识别具有重要意义。首先建立鸟类目标雷达回波模型,推导了鸟翅膀散射点的微多普勒数学表达式,并通过计算回波的自相关函数估计目标扑翼频率;然后对微多普勒表达式进行泰勒级数展开,利用展开系数与扑翼幅度之间的关系得到扑翼幅度的估计值;最后根据半翼展与微多普勒谱宽之间的关系得到半翼展的估计值。仿真实验证明了所提方法的有效性和抗噪性:对扑翼幅度大于30"、半翼展大于0.3 m的目标,在信噪比高于0 d B的噪声环境下估计精度高。

摘要：针对恶劣环境中电台话音质量差这一难题,提出了一种有效的解决方法。首先在最小值控制的递归平均Ⅱ型(MCRA-2)算法基础上,提出了一种改进的MCRA-2算法。该算法采用自适应平滑参数和双检测门限,能有效减小音乐噪声,提高噪声估计准确性;然后将该噪声估计算法与对数最小均方误差估计器相结合,实现话音降噪,提高恶劣环境下电台话音质量;最后利用噪声估计结果和降噪后的话音信号,采用信噪比判决算法,自适应估计静噪门限,实现自适应静噪,进一步提高话音舒适度。实验表明,采用该方法的电台在大噪声、强干扰等恶劣环境中使用时,能明显改善话音质量,有效减轻收听者听觉疲劳。

摘要：高速移动环境下,无线信道具有时频双选性衰落的特性,使得滤波器组多载波(Filter Bank Multi-carrier,FBMC)系统产生长突发差错。将一种基于Baker映射的混沌交织算法应用在滤波器组多载波系统中,根据混沌密钥对发送数据进行分块和重新排列,按照Baker映射规则完成数据交织。此方法可以将长突发差错变为单突发差错,结合卷积编码能有效地纠正双选信道产生的长突发差错。仿真结果表明,在双选择信道中,基于混沌交织的滤波器组多载波系统误比特率性能优于传统基于块交织的滤波器组多载波系统。

摘要：针对视觉惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)在特征高度重复的场合易产生较大误差以及Wi-Fi指纹精确度不高等问题,提出了一种基于VIO和Wi-Fi指纹技术的室内定位方法。该系统运用VIO和Wi-Fi指纹在系统层面的结合,利用Wi-Fi指纹的无漂移、成本低的特点和VIO在一定范围内的高精确度,先进行Wi-Fi指纹粗定位,后进行VIO精定位,将大面积切割成小面积从而有效提高系统室内定位精确度,降低误差。该系统能在精定位的同时进行对指纹数据库的更新。实验结果表明,该系统的定位误差小于单独使用VIO或Wi-Fi指纹的系统,平均误差达0.15m,能够有效提高定位精度。

摘要：室内环境下,当无线信号受到多径和非视距干扰时,传统的基于到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)的测距模型定位精度不满足室内定位精度要求。为此,提出利用TDOA与低成本的惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)相结合的定位方法。在视距情况下,只有TDOA系统工作,但在信号受到干扰时,利用IMU能够在短时间内提供一个准确的相对位置信息的特性,采用TDOA算法对其进行辅助定位,并利用卡尔曼滤波器对它们的数据进行预处理,最后使用扩展卡尔曼滤波器对数据进行处理融合。实验结果表明,提出的算法比传统的TDOA定位具有更高的精度。