认知定位系统的自适应精度研究

为了能够实现定位精度的自适应,本文分析了认知无线电定位系统(cognitive positioning systems,CPS)的原理。该系统利用频谱及环境感知等模块中的传感器单元来获取所需的定位参数,并将其与到达时间(time of arrival,TOA)定位估计算法相结合,以克拉美罗下界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)为准则分析最大似然(maximum likelihood,ML)定位精度自适应算法。本文还对单径和多径环境条件下定位精度自适应性能进行了比较。仿真结果表明,该算法能够实现定位精度的自适应,并能通过改善系统可用的频带带宽、分散频谱的数目、信号的调制方式等因素来提高定位精度。     

认知无线电技术在ZigBee中的应用研究

目前多种无线通信技术共享2．4GHzISM频段,它们之间的相互干扰以及频谱重叠现象已成为人们非常关注的一个问题。文中将认知无线电技术应用到ZigBee网络通信中,针对2．4GHz频段,利用认知无线电的频谱感知功能,对信道状态进行检测,搜寻频谱空穴,并且对频谱进行长期感知和统计,使ZigBee用户选择最可能空闲的频段作为传输信道,同时提出了一个2．4GHz无线环境感知模型。该方法提高了ISM频段的频谱利用率,并且减少了同频段其他多种无线通信技术对ZigBee产生的干扰,保证了ZigBee信号的有效传输。     

采空区自然发火监测系统的设计

针对现有的采空区自然发火监测方式成本高、易出现故障、维护困难且有线传输方式不可靠的问题,采用无线射频技术和CAN总线技术设计了一种采空区自然发火监测系统,详细介绍了系统的整体架构,主要硬件部分的设计,以及无线通信频率、探头工作时序、无线接收分站工作流程、无线路由控制协议等关键技术的实现等。测试结果表明,该系统组网快速,当两探头间距小于150 m时能够对各监测节点处的温度数据进行实时采集及可靠传输,工作寿命达90 d。     

物联网技术研究进展

目前,物联网因其巨大的应用前景而受到各国政府、学术界和工业界的广泛重视,成为国内外信息通信领域的新研究热点;物联网产业己经成为推动世界经济增长的重要新兴产业,我国已将物联网的发展列为信息产业发展的下一个战略高点;首先总结了物联网的国内外研究进展,其次对物联网的概念、实现原理与体系结构进行了分析,归纳了物联网涉及的关键技术,然后介绍了物联网的一些典型应用,最后指出了物联网进一步研究的方向以及制约国内物联网发展的问题及解决对策。     

基于最大加权独立集的频谱分配算法

动态频谱接入技术允许认知用户接入未授权的频谱,可以有效地提高频谱资源的利用率。频谱分配算法的时间开销和公平性是算法优劣的主要评价标准。本文从图论着色模型出发,构建了着色算法的评价体系及优化目标。针对用户间的公平性与分配的时间开销问题,在极大独立集的基础上提出了基于加权最大独立集的着色算法,获得了接近于最优的用户公平性,且该算法的时间开销等于信道数,与认知用户的数目无关。仿真分析验证了算法的正确性。     

电力作业场景中一种高效的UWB和IMU融合定位算法

在电力作业场景等复杂环境中,超宽带（UWB）定位存在非直达情况（NLOS）性能下降严重的问题,利用UWB与惯性测量单元（IMU）融合可以改善定位精度,但IMU的测量存在误差累积,需要精确的UWB测量校正。对NLOS条件进行准确的鉴别和利用有助于定位精度的提升。提出一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的UWB/IMU融合算法,利用电力作业场合中UWB测量分布性质来判定NLOS条件,并进行误差的缓解,有效提升NLOS条件下的定位精度。由于该算法不需要对环境有先验知识,也不需要进行IMU校正等操作,可用性较好。理论和实验结果表明,该算法的性能优于其他基线系统。     

等离子体条件下煤基富勒烯的制备及生成机理

以淄博贫煤为原料，用射频等离子体法合成碳纳米管（carbon nanotubes，CNTs）和纳米洋葱状富勒烯（nano—structured onion—like fullerenes，NSOFs），运用场发射扫描电子显微镜（FE—SEM）和高分辨透射电子显微镜（HRTEM）对产物进行了表征和分析．结果表明：以淄博贫煤为原料制备出CNTs和NSOFs，CNTs直径分布均匀，约为10nm左右，准球状的NSOFs直径分布在8nm-30nm之间，石墨化程度较高；并对不同变质程度的煤制备富勒烯的生成机理进行了比较与讨论．     

分离式可变热导热管实验研究

根据热能工程及化工领域中的某些实际需要 ,提出了一种新型分离式可变热导热管并进行了实验研究。该种热管能够在保持传热温度变化很小的情况下 ,自动改变传热量来适应负荷变化的需要。实验结果表明 ,当温控热管传热功率增加 2 0 0 %时 ,热管工作温度变化小于 5 %。     

基于动态射频指纹的调频定位方法

针对调频(FM)广播信号动态变化对定位性能产生较大影响的问题,提出了动态射频指纹的FM定位方法。该方法采用多元线性回归和神经网络方法,根据离线阶段各个参考点和部分较准点的调频广播信号强度的关系,使用在线阶段较准点的信号强度实时估计在线阶段参考点的信号强度。通过这两种方法建立具有自适应能力的动态射频地图,并使用贝叶斯估计方法对目标进行定位。实验结果表明,相对静态射频指纹模型：采用多元线性回归的射频指纹动态映射模型定位误差平均减少9.1%,采用神经网络的射频指纹动态映射模型定位误差平均减少36.3%,有效抑制了射频信号动态变化时变性对定位性能的影响。     

认知无线电网络信道交汇研究综述

认知无线电技术被认为是解决目前频谱资源利用率低下问题最有前景的技术,基于该技术,认知无线电网络采用动态频谱接入方式有效地提高了授权频段的利用率.然而,动态变化的信道可用性极大地增加了认知无线电网络组网的难度.信道交汇旨在为用户通信提供公共传输媒介,是实现无线网络组网的基础.介绍了认知无线电网络信道交汇的基本概念和特点,并阐述了信道交汇策略设计面临的挑战以及应考虑的性能指标.提出了信道交汇策略的分类标准和系统模型,根据该分类标准,详细剖析了当前信道交汇策略相关的研究工作.最后,讨论了认知无线电网络信道交汇研究的开放性问题,以期为未来的研究指出可能的方向和重点.