基于Hilbert信号空间的未知干扰自适应识别方法

针对大样本下未知干扰类型的分类识别问题,该文提出一种基于信号特征空间的未知干扰自适应识别方法。首先,基于Hilbert信号空间理论对干扰信号进行处理,建立干扰信号特征空间,进而利用投影定理对未知干扰进行最佳逼近,提出基于信号特征空间的概率神经网络(PNN)分类算法,并设计了未知干扰分类识别器的处理流程。仿真结果表明,与两种传统方法相比,该方法在已知干扰的分类精度方面分别提高了12.2%和2.8%;满足条件的未知干扰最佳逼近效果随功率强度呈线性变化,设计的分类识别器在满足最佳逼近的各类干扰中总体识别率达到91.27%,处理干扰识别的速度明显改善;在信噪比达到4 dB时,对未知干扰识别准确率达到92%以上。     

TDCS改进型反馈控制混沌基函数生成方法

针对混沌基函数在数字化生成时出现混沌退化现象,导致变换域通信系统隐蔽性和安全性下降的问题,提出一种反馈控制混沌基函数的生成方法。该方法主要基于改进型反馈控制混沌序列,并据此产生伪随机相位;在Lyapunov指数严格为正的反馈控制混沌系统基础上,分析得出该系统数字化时所需的最小运算精度;同时,引入调整因子,使得数字混沌系统与原始混沌系统特性保持一致。理论分析和仿真实验表明,该方法能产生大量伪随机性强、复杂度高的混沌基函数,在基函数延时自相关、相位覆盖率和近似熵等多个方面具有良好的综合性能。      

基于可信度的双门限DMM协作频谱感知算法

针对已有的双门限特征值频谱感知算法存在忽略本地感知用户可靠性差异及融合判决方式开销大的缺点,提出了一种基于可信度的双门限DMM协作频谱感知算法(DT-CDMM),用于进一步提升协作感知性能。所提算法在最大最小特征值差(DMM)算法的基础上,建立了基于特征极限分布的双门限DMM算法作为本地感知,采用触发式的软、硬判决相结合的判决机制来减少系统开销,以本地感知性能与可信度加权的方式得到全局判决结果,并对硬判决进行自适应补偿。仿真结果表明, 较已有的双门限特征值算法以及双门限能量检测算法,DT-CDMM算法在噪声不确定的环境下提升了多用户协作检测的概率。     

支持混合业务传输的蜂群无人机自组网多路访问控制协议

针对蜂群无人机自组网多优先级业务并行传输,以及高优先级业务低时延、高可靠的服务质量(QoS)需求,提出一种支持混合业务传输的多路访问控制(MAC)协议。该协议针对混合业务的QoS需求,对最高优先级业务采用多信道随机接入策略,其余优先级采用多信道忙闲接入策略,根据阈值和信道占用度对未超时分组的接入权限实时控制,并通过基于信道忙闲感知的多优先级退避机制,为各优先级业务提供了QoS保障能力。进一步综合运用排队理论、Markov建模、离散Laplace变换推导出了系统各项性能的数学表达式和各优先级业务信道接入阈值。仿真结果表明,该协议在重负载下能够有效保障高优先级业务低时延(<2 ms)、高可靠(>99%)的QoS需求及稳定的系统容量(>10 Mbit/s),性能优于区分优先级自适应抖动的多信道MAC协议和基于传输时隙分配和即时访问的混合MAC协议。     

色噪声激励的时滞非线性系统瞬态响应研究

建立了色噪声与时滞联合作用的非线性系统模型,提出求解其瞬态概率密度的高效近似算法。利用等价变换将时滞系统简化为非时滞系统;通过线性化方法和随机平均原理得到原系统振幅过程的平均It?随机微分方程和相应的Fokker-Planck-Kolmogorov（FPK）方程。基于退化线性系统导出一组正交基,在该基空间内进行Galerkin变分得到近似瞬态概率密度。将该方法应用到受色噪声激励的双时滞Duffing-Van Der Pol振子得到理论解,采用蒙特卡罗模拟（MCS）验证理论解的正确性。分析了色噪声参数和时滞参数对瞬态响应的影响。研究结果表明：所提理论方法可有效求解受色噪声激励的时滞非线性系统的瞬态概率密度;算法求解效率高于MCS;色噪声和时滞均明显影响了系统瞬态响应。     

一种新的盲自适应拟Newton迭代Kalman滤波MUD检测器

针对ISI、MAI并存情况下码分多址系统盲自适应Kalman滤波算法检测稳定性不足的问题进行了研究,结合Newton迭代法提出了一种适于多径信道下DS-CDMA系统的盲自适应拟Newton迭代Kalman滤波MUD算法。该算法能够在进行状态滤波的同时对未知噪声的统计特性进行在线估计,确保算法能够有效收敛于期望用户提高了检测算法在动态条件下的用户跟踪能力。仿真结果表明,BN-Kalman算法具有更好的收敛性和动态性能。     

基于最小均方误差的串扰消除多用户检测算法

在存在强多址干扰的直接序列扩频码分多址(DS-CDMA)系统中对传统串行干扰消除检测器的优点及缺陷进行分析,提出一种基于最小均方误差的串行干扰消除多用户检测算法。该算法能够对时变信道环境进行有效跟踪,避免判决误差扩散。仿真结果表明,在加性高斯白噪声环境中一个同步DS-CDMA系统中对于信号功率弱的用户,该算法相比传统串行干扰消除算法及迫零算法的检测性能有较大的改善,在消除原有检测算法检测精度不稳定的同时能提高算法的误码性能。     

TDCS大规模分区多址通信方法

针对传统的变换域通信系统多址干扰严重,抑制用户数和误码率性能的问题,提出了一种分区方法降低多址干扰,适用于大规模变换域多址通信。提出多用户的区域划分方法,将用户分为区内用户和干扰较小的区外用户,并推导出误码率计算公式;提出分区向量计算方法,引入CAN算法,提高分区向量的自相关性;从频谱效率和高斯信道下的误码率等角度,分析该方法的总体性能,并给出分区向量最优长度的计算方法。仿真结果表明,该方法能较大程度地扩充用户数,保证误码率在一定范围以内,并且频谱效率较高。      

优先级区分服务的机载网络媒质接入控制协议

为了保障机载网络的系统容量及最高优先级业务严格的时效性与可靠性需求,提出区分优先级的媒质接入控制协议. 该协议对高、低优先级业务,分别采用多信道随机接入和多信道忙闲接入2种不同的信道接入策略,结合竞争窗口随信道忙闲程度自适应调整的退避机制,实现了多优先级区分服务. 通过建立多信道忙闲碰撞模型和退避模型,根据高优先级业务的QoS需求,计算求解不同信道数量下低优先级业务的最优负载取值区间和接入门限以及各项系统性能的数学表达式. 仿真结果表明,该协议不仅具有较高的系统容量（>10 Mb/s）,而且能够保证高优先级业务严格的时效性（<2 ms）、可靠性（>99%）需求,与带差分服务的跳频MAC （PFH-MAC）协议和区分优先级的自适应抖动MAC （PAJ-MAC）协议相比,性能有较大的提升.     

基于自适应卡尔曼滤波的盲多用户检测算法

对强多址干扰情况下码分多址系统的盲多用户检测算法进行研究,针对多径信道的码分多址系统,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的盲多用户检测算法。该算法可在进行状态滤波的同时对未知噪声的统计特性进行在线估计,确保算法收敛于期望用户,提高检测器在动态环境下的跟踪性能。仿真结果表明,与最小均方算法及递推最小二乘算法相比,该算法具有更好的收敛性和动态性能。