光载无线通信技术及其应用分析

光载无线通信（Radio over Fiber）技术充分结合了光纤和高频无线电波传输的优势,能实现大容量、低成本的射频信号有线传输和超宽带无线接入。首先分别对ROF技术的产生背景、技术优势和发展过程做了简单介绍。然后在对其技术实现方案详细讨论的基础上,重点研究和分析了该技术在未来通信领域中的应用情况。分析和研究的结果表明光载无线通信技术市场应用前景广阔,具有很大的发展空间。     

优先级保护的分布式动态频谱分配算法

对认知无线网络中动态频谱分配算法进行了研究,在分析原有的ADP（Asynchronou s Distributed Pricing）算法的前提下,运用合作博弈的理论提出了具有干扰价格因子的A DP算法,分配过程中所有用户发布自己的干扰价格,用户在选择信道和功率的时候需要考虑 到自身的效用和对其它用户的干扰,可以在有效保证高优先级用户性能的前提下最大化网络 效用。仿真结果表明,该算法可以达到纳什均衡并且具有极快的收敛速度,可以提高高优先 级用户的信干噪比。     

WDM光网络保护中一种新的波长预留方法

研究了WDM网状网中双链路失效的保护设计问题,在双链路失效保护时采用"裁剪相继最短路"算法计算工作通路和保护通路,而预留波长时利用波长预留矩阵预留资源,并进行仿真实验.实验结果表明,基于BRM的波长预留方法与已有的两步计算法相比大大减少预留资源.     

基于MILP模型的光网络逻辑拓扑优化算法

网络逻辑拓扑的最优化是光网络的设计核心。针对分组业务的需要,要求光网络能够实时、动态调整网络的逻辑拓扑结构。对小规模的网络进行逻辑拓扑优化,可以用混合整数线性规划法(Mixed-Integer Linear Programming,MILP)解决。采用MILP算法对4节点网络进行逻辑拓扑优化设计仿真,首先设定约束条件并建立模型,以拥塞率最小化为目标函数做仿真实验,并对实验结果进行分析。     

人工智能技术在认知无线电中的应用

认知无线电技术是无线通信领域与人工智能领域相结合的产物,智能性是其区别于传统无线电的本质属性。先进的人工智能技术在无线电中的成功应用是实现认知无线电的关键。首先介绍了凝聚认知无线电智能思想的认知循环,并对认知无线电的智能实现载体认知引擎,进行了简要描述,说明了人工智能技术在认知无线电实现中的重要作用;然后,从推理、学习和优化的角度对适用于认知无线电的几种人工智能技术进行了总结归纳;最后,介绍了人工智能技术在现有的认知引擎中的应用。     

基于STM32的数字示波器设计与实现

为实现一个高采样率,宽频带的便携式数字存储示波器,设计了以STM32为控制核心的数字示波器。硬件平台主要采用了AD8260数字程控增益放大器作为前端信号调理电路,ADS830高速宽带模数转换器和IDT7204高速缓存作为数字采集电路,以及信号波形采用了TFT彩屏显示。另外,通过采用数字内插的数字信号处理算法来重建和还原信号波形,进而改善了信号波形显示细节。最后对研制样品进行了实验室测试,实验结果表明硬件设计思路与软件及算法的处理是正确的,性能参数达到设计要求,可以应用在工程实践中。