一种工程化的双门限辐射源目标识别方法

针对辐射源数量多、运动速度差异大、信息处理时效性要求高等特点,提出一类双门限辐射源目标识别方法;该方法首先构造信号与目标的相似度度量,通过双门限检测得到辐射源信号不属于任何目标、信号属于某个目标、模糊三类判定结论,对于模糊判定结果,构造差值门限进一步减小不确定性,提高目标识别能力;仿真结果表明所提出的方法能够快速有效地实现目标识别,便于工程化应用。     

改进自适应双门限协作频谱感知算法

频谱感知是认知无线电领域的关键技术之一,得到了众多学者广泛深入的研究。在低信噪比情况下,传统双门限算法阈值门限固定不变导致检测效果较差,针对该问题,提出一种自适应双门限协作频谱感知算法,通过计算各节点信噪比得到权值,调整判决门限,将当前判决结果与前后时刻充分联系,融合各节点判决信息得到最终判决结果,理论分析和仿真结果表明,相较于传统双门限和加权双门限检测算法,本文提出的算法具有更好的检测效果。     

Rayleigh信道下双门限协作频谱感知研究

频谱感知是认知无线电系统有效通信的前提,其感知速度和准确性是衡量频谱感知性能的重要指标.现有算法仅考虑理想AWGN信道下双门限协作频谱感知,应用中衰落信道下的频谱感知作深入研究,具有实际意义.为了提高频谱感知在实际应用中的可靠性,将双门限多节点协作方法用于Rayleigh衰落信道仿真检测.仿真实验表明,Rayleigh衰落信道下双门限多节点协作检测方法的可靠性优于高单门限协作检测方法,其检测结果对Rayleigh信道环境下频谱感知系统的设计具有重要参考价值.     

基于语音空闲信道双门限算法的信道分配研究

传统的GSM信道分配是基于语音信道优先且固定不变的,无法满足业务的动态变化,会造成信道资源的浪费。如何在坚持语音优先的前提下,考虑语音和数据信道资源的合理使用成为GSM网络必须解决的问题,基于语音空闲信道双门限算法的信道分配能很好地解决这一问题,实现信道资源利用率最优化。     

动态阈值的双门限协作感知方法

随着通信技术的提高和通信应用的增多,无线频谱资源越来越匮乏.许多分配到资源的主用户利用率很低,认知无线电技术希望没有分配到资源的次用户合理使用主用户频谱来提高频谱的利用率.频谱感知技术关系到认知无线电中次用户对空闲频谱的使用机会,是认知无线电的关键技术之一.就是在已有的感知技术的基础上,提出了新的感知手段.在认知无线电网络中,不同的次用户由于与主用户距离以及自身所处环境的噪声影响不同,它们的信噪比一般是不一样的.这里采用的动态阈值的双门限协作感知方法,是对传统双门限能量感知方法的改进,通过充分考虑次用户之间的差异性来提高感知的性能.首先,根据对检测和虚警概率的要求,过滤掉一部分检测能力不满足条件的次用户.同时,每个次用户的用于能量感知的双门限会根据它们各自信噪比的不同而动态变化.通过与单门限能量感知以及传统双门限能量感知方法进行比较,可以看出本文提出的感知方法一定程度上提高了系统整体感知的性能.     

基于小波变换的双门限航迹关联算法

利用小波理论的多分辨率的特性,提出一种适于多目标环境下进行航迹关联的算法。该算法在双门限航迹关联算法基础上,通过考虑航迹的整体走势,结合小波变换,对特征向量进行处理,最后进行关联判决。计算机仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。     

单片机在双门联控门禁系统中的应用

一些重要场所和要害部门为了安全的需要,防止有人尾随跟入,常常在一条进出通道上设有两道门(以下简称A门、B门),并且不允许两门同一时间打开,即要想打开A门,必须是在确保B门上锁的前提下,否则A门不能打开,反过来讲,如果A门是打开的,B门也无法打开,本控制器就是为实现上述功能而设计的。     

已知噪声不确定性的双门限协作频谱感知

频谱感知是认知无线电的关键技术之一。能量检测广泛应用于频谱感知中,然而噪声不确定性严重影响其检测性能。建立了噪声不确定性模型,提出了双门限协作频谱感知算法,并分析了融合中心接收到感知用户信息数量进行有效感知的概率。仿真结果表明,在一定条件下,所提算法能够达到较好的检测性能。     

瑞利信道中双门限检测算法性能仿真及研究

研究无线网络通信,提高信道性能,改进检测方法,感知频谱环境是认知无线电的首要任务,如何在衰落信道中提高频谱的检测性能对现有认知无线电技术提出挑战.采用瑞利信道为典型信道,针对不同的协作感知方法展开研究,确定将一种双门限感知法植入瑞利信道,克服了唯一门限较难确定及系统开销大的问题.通过仿真,结果表明,双门限法与传统检测方法相比,不仅提高了检测概率,且减小了不必要的系统开销.     

基于自适应检测长度的双门限能量感知算法

针对认知环境中能量感知的噪声不确定性问题,提出了一种基于自适应检测长度的双门限能量感知算法。算法首先根据噪声不确定性大小设置上下判决门限。当检测统计量位于双门限之外时直接判决,否则增加采样数并再次比较,直到得出判决结果或采样数达到上限;为了尽量减小由于采样数增加带来的系统能量开销的增加,给出了系统能量开销与吞吐量折中的最佳采样数上限。从理论上分析了算法的优越性,并进行了仿真验证,结果表明,该算法尽管增加了一定的能量开销,但是可以显著地提高系统检测性能。     

双门限和机会协作的频谱感知算法研究

针对传统频谱感知算法性能较差及一文献中Zhu所提出的算法功率消耗大的不足,提出了一种基于双门限和机会协作的频谱感知算法,同时理论推导了在瑞利衰弱信道中基于该算法的频谱感知检测概率,并对传统频谱感知算法,Zhu所提出的算法和基于双门限和机会协作的频谱感知算法进行性能仿真。仿真结果表明,该算法可以有效提高频谱感知检测概率,性能优于传统算法,与Zhu所提出的算法性能基本相同,且能有效节省发射功率。     

基于双门限的新型协作频谱感知算法

针对传统认知无线电双门限能量感知算法在可靠性和带宽受限上存在的不足,提出一种基于两比特硬合并的新型双门限协作频谱感知算法。该算法同时利用了认知用户的单比特局部判决结果和解决感知失败问题的两比特局部判决结果两种信息,并由融合中心结合两种局部判决信息做出最终判决从而确定主用户存在与否。仿真结果表明,与传统双门限算法相比,该算法仅以平均感知比特位略微提高为代价(感知失败概率较低时大约平均提高1%),不仅消除了感知失败问题,而且显著提高了感知性能(虚警概率较低时最大可提高21%)。     

基于双门限准则的飞行计划与雷达航迹配对

针对传统飞行计划与雷达航迹配对方法的缺陷和不足,提出基于双门限航迹关联思想的飞行计划与雷达航迹配对方法。利用飞行计划推算出计划航迹;基于双门限航迹相关思想对计划航迹和雷达航迹进行双门限准则判断,并以此判断结果作为飞行计划与雷达航迹配对的主要依据;通过多义性处理最终实现飞行计划与雷达航迹正确快速配对。通过仿真实验与其他方法进行比较验证:该算法具有较高的准确性和实时性。     

从汽车电子到汽车计算平台

比较了传统的汽车电子与新一代汽车计算平台的不同，并指出网络和人机界面是新一代汽车计算平台的关键技术。     

基于双门限梯度模式的图像文字检测方法

对复杂自然背景下的图像文字检测技术进行了研究,提出了一种基于双门限梯度模式的图像文字检测方法。首先,在文字粗检测阶段中,该方法抽取了最大极值稳定区域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)作为候选文字区域,避免了对整幅图像进行扫描,极大地提高了检测速度和实时性;其次,在文字精检测阶段的特征提取部分,为了克服文字区域颜色对比反转问题和自然图像 的噪声干扰问题,提出了一种双门限梯度模式特征来描述文字区域的纹理特征;最后,在文字精检测的检测器设计中,利用极限学习机构造新的级联型ELM(Extreme Learning Machine)检测器,极大地缩短了分类器的训练时间。实验结果表明,该方法不仅具有优良的检测性能,而且能极大地缩短分类器训练时间和检测时间。     

基于OFDM的双门限协作频谱感知仿真

针对频谱感知中单门限能量检测的不足,研究了双门限能量检测,结合OFDM频谱利用率较高的特点,提出了将双门限能量检测与OFDM系统相结合的方法.以OFDM系统为基础,将系统中的子信道作为待感知用户,根据可用子载波数量确定实际感知用户,在子信道中进行双门限能量检测,数据融合中心采用“or”准则进行判决.仿真结果表明,该方法能够较好地识别出主用户,从而控制OFDM系统的数据传输,随着可用子载波个数的增加,可以得到更好的识别性能.     

基于双门限和证据理论的合作频谱感知算法

从提高合作频谱感知结果的可靠性以及减小网络开销和融合中心计算负担的角度出发,提出了一种新的基于双门限和证据理论的合作频谱感知算法。该算法在进行本地感知的时候,认知用户通过双门限能量检测直接得到本地判决结果,将认知用户感知到的能量值在两个门限之间的未能进行本地判决的结果的信任度函数发送给融合中心,这样大大减少了融合中心利用证据理论进行软融合的计算量以及传输感知结果带来的网络开销。理论分析和仿真表明,提出算法的检测概率比其他检测算法的检测概率性能提升30%,其接收机操作性能曲线（ROC）性能比性能较好的D-S证据理论提升3%。     

用于星载SAR数字AGC增益控制的双门限步进法

首先对自动增益控制(AGC)电路的模拟和数字实现方法进行了比较,指出星载合成孔径雷达(SAR)系统采用数字AGC的必要性;然后针对数字AGC增益控制产生算法进行了讨论,提出了一种实用的数字AGC增益控制产生算法--双门限步进法。该算法配合数控衰减器非常适合数字AGC的工程实现,实验结果证明:采用该算法的AGC设计具有很好的收敛性,并且在后续处理中能够精确地恢复信号原来的幅度。     

基于D—S理论的双门限频谱感知算法研究

针对传统双门限频谱感知算法不能充分利用2个门限之间感知用户信息的问题,提出了一种基于D-S理论的双门限频谱感知算法。当感知用户接收到的信号能量介于2个门限之间时,该算法不直接给出判决结果,而是进行本地判决,即采用D-S理论进行数据融合。仿真结果表明,与传统双门限频谱感知算法相比,基于D-S理论的双门限频谱感知算法的检测概率较高,提高了整体的频谱感知性能。     

基于语音增强的双门限语音端点检测算法

语音端点检测是语音信号处理过程中的一个重要步骤,其准确性对语音信号处理有直接影响.传统的双门限语音端点检测技术,在纯净语音或高信噪比的情况下,语音端点判断准确,但低信噪比的情况下,端点识别率很低,出错率较高.为了提高低信噪比条件下语音端点检测的识别率,在传统双门限语音端点检测的基础上融合了语音增强,通过Matlab仿真实验,取得了较高的语音端点检测准确率.