改进混合蛙跳算法在无线传感网定位中的应用

提出了一种改进混合蛙跳优化算法,用于改善无线传感网中距离矢量跳段定位算法的精度。首先根据锚节点与未知节点的位置关系利用DV-Hop算法进行初始定位, 然后分析误差来源,将目标定位机制转化为求解非线性总体最小二乘问题。同时合理选择加权因子和适应度函数,并利用带有混沌映射与柯西变异的改进混合蛙跳算法对未知节点坐标进行优化。在实验中,比较了最小二乘法、粒子群算法和改进混合蛙跳算法在定位中的性能。结果显示该智能算法简单可靠,而且有效提高了定位精度。     

Grassmannian流形上基于高分辨率动态聚焦码本的MIMO信道预测

针对MIMO时变信道下,有限反馈发射预编码存在反馈延迟的问题,提出将多数据流空间复用传输的MIMO信道的主右奇异矩阵的列空间建模于n维复欧氏空间上p维子空间的集合Grassmannian流形Gn,p上,利用Grassmannian流形的测地线对时变信道进行跟踪预测,以补偿反馈延迟对于系统性能的影响。在此基础上,从Grassmannian流形的几何特性入手,针对Grassmannian流形的切空间提出了一种高分辨率动态聚焦的多维切空间码本。计算机仿真表明,Grassmannian流形上基于高分辨率动态聚焦码本的有限反馈预测预编码的系统性能明显优于存在反馈延迟的无记忆有限反馈预编码和采用固定码本的有限反馈预测预编码。      

物联网距离和业务特征结合的频谱接入方法

针对物联网应用中的频谱使用特性提出一种距离和业务结合的频谱接入方法。首先根据非系统用户与系统用户的距离关系构建用于标识系统用户信道可用度的列表,以此提供非系统用户间的资源分配等级。其次,根据非系统用户和系统用户对信道使用特性建立业务匹配关系式,在可用度列表和业务匹配关系式的基础上,构建干扰驱动效用函数,从跨层优化角度设计频谱接入方法。结果证明该方案既能够抑制非系统用户对系统用户干扰,又能够确保物联网应用的服务质量的资源共享。     

行阶梯观测矩阵、对偶仿射尺度内点重构算法下的语音压缩感知

基于语音信号在离散余弦域上的近似稀疏性,针对采用随机高斯观测矩阵及线性规划方法进行语音压缩感知与重构时,重构零(近似零)系数定位能力差而导致重构效果不好的缺点,本文提出一种新的行阶梯矩阵做观测矩阵,用对偶仿射尺度内点重构算法对语音进行压缩感知与重构,并对该算法下的重构性能进行理论分析.语音压缩感知仿真结果表明,在离散余弦基下,压缩比(观测序列与原始序列样值数之比)为1∶4时,行阶梯观测矩阵下的平均重构信噪比比随机高斯观测矩阵下提高9.73dB,平均MOS分比随机高斯观测矩阵下提高1.22分.     

基于RFID技术的自动车辆管理和触发报警方案

探讨了一种基于射频识别（RFID,Radio Frequency Iden饰cation）技术的联合自动车辆管理和触发报警的方案设计。该系统能够完成对车辆的自动识别和信息的自动交换,可广泛应用于智能小区、大厦、企事业单位、停车场和高速公路收费站中的车辆自动出入管理。此过程考虑通过短消息系统（SMS,Short Message System）来实现信息的传送和触发报警。     

一种基于Hash函数的RFID安全认证方法

近年来,射频识别(RFID)技术得到越来越多的应用,随之而来的是各种RFID安全问题。对现有的基于Hash函数的RFID认证协议进行分析,针对现有技术存在的不足,提出了一种基于Hash函数的低成本的RFID双向安全认证方法,该方法只需要进行一次Hash函数计算,且加入了标签ID动态更新机制,通过在后台数据库中存储旧的标签ID解决同步问题,与现有技术相比具有一定的优越性。     

IoT/CPS的安全体系结构及关键技术

物联网（IoT）和信息物理融合系统（CPS）作为下一代网络的核心技术,被业界广泛关注。与传统网络不同,IoT/CPS异构融合、协同自治、开放互连的网络特性带来了巨大的系统安全方面的挑战。挑战包括安全协议的无缝衔接、用户隐私保护等。研发新的安全模型、关键安全技术和方法是IoT/CPS发展中的重点。文章基于IoT/CPS安全需求和威胁模型,提出了一种层次化的安全体系结构,并针对隐私保护、跨网认证和安全控制等IoT/CPS的关键安全技术展开讨论。     

分组通信网的同步与定时技术(3)

分组通信网同步与定时,其技术需求源于分组网与传统通信网的互连互通,是分组网承载电路仿真业务和实时型业务的前提条件,是移动回传网、音视频桥和无线传感网等应用的关键技术之一。无线分组网的定时与同步,面向无线传感网和物联网的控制与应用,具有广阔的发展前景。本讲座从技术发展、有线和无线环境3个方面,分期论述分组网同步与定时技术:第1讲概要介绍同步与定时的技术概念、需求和现状,第2讲着重讨论以太网为的同步技术标准,第3讲对无线分组网的同步算法及性能进行综述和介绍。     

基于隐形传态的量子稳定子码容错编码门构造方法研究

量子容错编码门可有效减少量子态与环境噪声的耦合作用,是量子计算和量子通信的研究热点之一。文章基于隐形传态提出一种稳定子码的量子容错编码门的构造方法。量子隐形传态构造法是通过对隐形传递得到的编码态执行假想的编码门,然后将该假想门往前移,使得编码门构造的困难减小到仅容错制备一个特殊辅助态即可。以编码Hadamard门,编码相位门为例详述了该方法的实现过程,并通过数值分析验证了隐形传态构造法的正确性。最后,计算各编码门的构造开销,并与文献[16]中的编码门构造方法相比较,结果表明隐形传态法下,编码 门的物理量子门减少了60*n个,辅助块 和 各减少了5个;编码 门的物理量子门减少了16*n个,辅助块 减少了1个, 减少了2个。     

脉冲噪声环境下高斯稀疏信源贝叶斯压缩感知重构

 大多数现有的压缩感知重构算法对脉冲噪声不具有鲁棒性,在脉冲噪声环境下,重构性能急剧下降,使得整个重构系统崩溃.针对此问题,本文提出了一种脉冲噪声环境下的稀疏重构算法BINSR算法,其基于贝叶斯理论,可以有效地估计出信号的支撑集和脉冲噪声中脉冲的位置,并且根据压缩感知观测序列的democracy特性,利用最小均方误差MMSE估计量,有效地估计出原信号.在此基础上,本文结合鲁棒统计学,提出自适应的ABINSR算法,使其不再依赖于信号以及噪声的统计参数.实验结果表明,BINSR算法在脉冲噪声环境下可以有效地恢复出稀疏信号,很大程度上改善了脉冲噪声环境下算法的重构性能.ABINSR算法不仅对脉冲噪声具有鲁棒性,而且可以在高斯白噪声环境下实现有效的信号重构.