基于时频相关性的复合常规人为干扰分析方法

在军事无线通信中,对进入接收机的干扰信号进行分析、识别并提取特征参数,以支持抗干扰决策,是通信设备有效对抗蓄意人为干扰的前提。提出了基于短时傅里叶变换(STFT)的复合常规人为干扰分析方法,首先对接收的干扰信号进行STFT变换,然后将得到的三维时频域数据进行二值化处理;最后根据不同干扰样式的时域及频域特征,对二值化的时频域数据之间的关系进行分析,分别解析出多音干扰、周期脉冲干扰、扫频干扰。理论分析和仿真结果表明,通过分类搜索算法,能够较为准确地对复合人为干扰进行解析。     

基于突变理论的火力打击问题研究

以双方对抗的火力打击过程为研究对象,建立单通道火力打击尖点突变问题模型,通过对示例的讨论和仿真,探讨了火力打击中突跳的存在、多模态、不可达性、蝴蝶效应等特点及其含义,最后提出提高单通道火力打击武器效能的主要措施.     

噪声功率时变的瑞利慢衰落信道有限状态Markov模型

对衰落信道的准确建模对于自适应无线通信、认知无线电等应用中的信道预测具有重要意义。针对噪声功率存在时变特性的无线通信应用环境,提出了一种新的瑞利衰落信道的有限状态Markov模型。通过将接收信号的衰落电平进行离散化处理,建立了衰落电平区间与Markov模型状态之间的一一对应关系,推导了门限电平与状态转移概率和状态分布概率之间的理论关系式,并在此基础上提出了一种易于实现的基于等概率的信道模型。理论分析与仿真结果表明:在噪声功率时变的条件下,已有的基于信噪比的模型失效,而该模型能准确反映信道的衰落特性,最大相对误差小于7%。      

空间调制技术及发展

作为一种多天线传输技术,空间调制（SM）近年来发展迅速,与传统的MIMO技术相比,能有效地避免信道间干扰（ICI）和多天线发射的同步问题。分析了空间调制技术的基本原理,并对天线接收算法进行了分类比较。通过仿真比较了SM与垂直贝尔实验室分层空时结构（V-BLAST）,证明了SM性能上的优势,同时分析了SM对独立信道条件的依赖性。最后,空间调制研究热点以及一些亟待解决的问题得到了深入的讨论。     

智能天线系统中阵元间互耦的影响及盲校正方法

针对天线阵单元间互耦会导致智能天线性能下降这一问题,提出了一种盲校正方法.该方法基于均匀圆阵(UCA)互耦矩阵的特殊结构形式,利用子空间原理和拉格朗日乘子法,不需要任何辅助信号源就能同时完成阵列误差的校正和波达方向(DOA)的估计.在进行计算机仿真时,还提出了以空间响应相关系数(SRCC)为准则来详细地分析互耦对阵列性能的影响,并通过一些典型的例子证明了所提出的盲校正方法的可行性.     

EVOA的衰减自动控制设计

电控可变光衰减器EVOA广泛应用于光器件测试和光通信系统评估中,但传统的直接控制EVOA会占用CPU大量的时间、测试过程复杂。针对这种情况提出了采用FPGA的方案,由目标衰减值与当前值的比较结果经译码输出控制信号,不仅避免了EVOA的过载,也优化了测试时间和测试流程,降低了系统功耗。对手持仪表的开发有借鉴意义。     

一种基于多路径的干扰避免协议研究

如何保证无线网络业务的连续可靠传输,成为多跳无线网络MHWN研究中亟待解决的问题。多路径路由作为实现无线网络可靠运行的有效手段,得到了广泛的研究。本文主要研究了MHWN中干扰避免问题,提出了一种适合MHWN的多路径路由算法,该方法具有较低的协议开销,通过网络干扰动态性检测获取遭受干扰最小路径,从而可有效提高网络抗干扰能力,并极大降低源重路由次数。文中详细阐述了协议的实现,并基于NS2对上述方法进行了较全面的仿真研究。结果表明该方法具有更好的路由抗干扰性能。     

认知无线网络信道接入协议

由于认知无线网络(cognitive radio network,简称CRN)固有"二次利用"的特性,使其日益得到重视.而作为CRN核心构成的MAC(medium access control)协议,业已成为当前各研究机构的一个热点.主要对频谱感测技术、信道接入技术等MAC层核心设计问题进行了探讨,并针对认知无线网络MAC的特性及需求进行了分析,然后对设计MAC频谱感知技术、信道接入技术、频谱共享技术等相关研究进展进行了归类总结.最后指出了当前面临的主要研究难点及挑战,并提出了一些方向性建议.     

一种引入冗余控制的特征排序模型

针对特征排序方法较少考虑特征之间的相关关系,导致选择的特征子集存在冗余的问题,提出一种引入冗余控制的特征排序模型。将特征子集判别能力最大且冗余程度最小作为模型的目标函数,以降低特征之间的冗余;使用贪心方法和非线性规划方法对模型进行求解。在9个开源数据上的实验及与特征排序方法比较表明,本模型在大部分数据上,所选择的特征子集能够获得更好的分类准确性且个数更少;使用非线性规划方法求解时,能够直接得到特征子集,有利于确定特征个数。本模型可用于特征之间存在冗余时的特征选择。     

隐私感知的Web服务信任模型

为了统筹考虑web服务中信任评估与隐私保护的要求,提出了一种隐私感知的web服务信任模型,并给出了基于该信任模型的web服务选择机制,从而帮助用户在满足服务质量的基础上选择能更好地保护隐私的服务实例;设计了基于相关性的属性选择和权值确定方法,以使web服务信任模型更加通用,适应不同的应用环境;基于实测数据上的实验结果验证了所提信任模型的有效性.