基于后向散射和软件定义的无线传感器网络通信

针对需要低比特率和超低成本传感器的无线传感器网络(WSN),提出了一种基于后向散射无线电和软件定义的通信体系结构,它由实现射频载波生成、零差检测和复杂信息处理的中心Hub和具有载波调制功能的传感器构成.前者构建了一种软件定义的收发器来发送载波和接收来自于各个传感器的反射,并提取和处理它们发送的信息;后者每个传感器的发射...     

基于后向散射调制指数选择的RFID系统工作范围提高

针对无源射频识别系统上、下行工作范围的不对称性,提出了基于后向散射阻抗调制指数选择的方案。一方面将标签集成电路的两种阻抗状态用来实现后向散射调制,每种调制状态都由一个调制指数来表征;另一方面,通过对并联调制、串联调制和混合调制3种调制方式的分析,获得不同调制方式下的下行和上行范围估计;为了进一步提高工作范围,将问题构建为一个以最大化系统工作范围为目标同时使下行和上行范围相等的约束优化问题,通过优化求解获得最佳调制指数,从而实现系统工作范围最大化。仿真实验结果表明,所提出的方案不仅能够在给定标签灵敏度下获得理想范围内的后向散射调制指数和工作范围,而且相比于其他方案有更大的最大工作范围。     

快速跳频多址信号的检测

对码分多址(CDMA)信号的检测常会遇到使用相同载波频率的系统用户的干扰(信道内干扰)，或是遇到使用相近频率的用户的干扰(信道间干扰)。我们提出采用两阶段检测器。这个检测器并不复杂，但能消除大部分的信道内干扰和部分的信道间干扰。     

一种基于信道状态信息的智能家居 防盗监测方法

信息技术飞速发展不断提高人们的生活水平,传统的家居防盗方法已经不能满足人们的需求,而基于传感器和视频图像的智能家居防盗监测方法具有安装不方便、涉及隐私和不易处理遮挡的问题。为弥补当前无线信号对于智能家居防盗监测的空白,本文提出一种基于WiFi信道状态信息的智能家居防盗监测方法。通过采集WiFi信号的信道状态信息,利用卡尔曼滤波实现数据的去噪,采用K最邻近算法进行分类,最终可以实现静态、开门、开窗3种室内环境的监测,达到智能家居防盗监测的目的。     

EEMD在激光测云仪后向散射信号处理中的应用

激光测云仪后向散射信号是典型的非线性、非稳态信号,容易受噪声污染。针对该问题采用集成经验模态分解(EEMD)去噪算法进行处理,首先对含噪信号进行经验模态分解(EMD),将分解后的IMF分量进行自相关性分析,找出含噪占有量较大的IMF分量,对其进行SG(savitzky-golay)滤波,最后将滤波后的IMF分量和剩余分量进行信号的重构。经仿真实验结果表明,与传统的EMD方法相比,EEMD方法处理含噪信号后的输出信噪比提高了1.695 dB,均方误差平均降低了30%以上,说明该方法可以适用于非线性、非稳态的后向散射回波信号去噪处理,能为激光测云仪下一级的云底高度反演提供高信噪比的初始数据。     

基于CNN-GAN的信道状态信息室内定位算法

在指纹室内定位中,构建高质量的指纹库是实现高精度定位的前提。针对建库阶段需要在每个参考点上收集足够多的信号样本,耗费大量人力与时间成本的问题,提出一种基于改进的条件深度卷积生成对抗网络的指纹库扩充方法。网络模型将参考点序号作为条件信息,得到对应参考点上的生成样本,利用最小二乘损失函数代替交叉熵损失函数,避免训练过程中容易出现的梯度消失问题。实验验证,该方法能有效增加每个参考点的样本数量,提升了卷积神经网络的训练效果,提高了小样本情况下的定位精度,均方根误差降为0.44 m,定位误差在1 m内的占比为86.98%,误差在2 m内的占比为92.72%。     

基于QoS参数的电力线信道状态映射方法

提出了一种将电力线信道状态映射为服务质量(QoS)参数的方法,该方法将实际的电力线信道状态参数通过数学推导等效为相关QoS参数,包括时延、信道容量、误码率(BER)、时延抖动。由QoS参数决定电力线信道是否满足业务传输需求。依据所提方法建立了在特定条件下的P2P电力线通信仿真系统,仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

改进DBSCAN聚类的信道状态信息定位算法

近年来,利用WiFi信道状态信息的无线信号在室内定位、跌倒检测、身份识别等场景都发挥了重要应用价值。然而,复杂环境下多径效应的影响使得指纹定位的精度仍有待提高。针对这一问题,本文在降噪时提出了一种基于密度的自适应聚类算法,并在定位阶段联合动态加权K邻近算法进行匹配。首先,使用Hampel算法去除幅值信息的离群点;然后,将改进的DBSCAN算法自动调节参数对数据聚类;最后,用动态加权K邻近算法进行指纹库与实时定位点的匹配。仿真实验表明：在约5×10m2的定位区域内,DBSCAN算法的平均定位精度达到1.579m,其中定位精度在2m内的占比相对于传统指纹法提高了42.9%。     

基于信道预测的充电桩自适应通信组网方法

随着电动汽车保有量的不断增加,充电桩的集群控制面临着挑战,而充电桩集群控制在一定程度上取决于充电桩的通信组网性能。为满足充电桩集群控制的需求,解决零散充电桩通信组网困难的问题,提出一种基于信道预测技术的充电桩自适应通信组网方法。利用基于改进回声状态网络的信道技术预测充电桩间的信道状态信息,评估充电桩间的通信环境,选择最优的充电桩通信主节点构建充电桩通信组网。仿真结果表明,所提出的信道预测技术可以准确地预测充电桩间的信道状态信息,具有良好的单步预测和多步预测性能,可以实现充电桩的有效通信组网。     

Massive MIMO系统信道状态信息数字PID控制反馈

大规模多进多出(Massive MIMO)系统是5G/6G移动通信技术中提高频谱效率的关键技术,基站需要获得准确的用户信道状态信息进行编码调制以提高频谱利用率.数字PID算法简单、可靠性高,仍然是在工业控制中应用得最为广泛的一种控制方式,Massive MIMO系统信道状态信息数字PID控制反馈设计了 Massive ...     

电力线噪声信道下基于小波包变换的OFDM信号检测

电力线通信中面临低信噪比下信号检测的问题。文中将电力线通信最常见的调制信号—OFDM信号作为检测对象,分析了小波包变换的良好时频分析特性,根据OFDM信号与其他单载波信号具有不同的小波包分解特性,引入利用MATLAB平台对该模型进行仿真,仿真结果表明该检测方法可以在低信噪比情况下实现OFDM信号的检测,体现了小波包变换应用于电力线通信信号检测中的优越性。     

基于QPSK图传链路信号的多径信道BER仿真

对于无线通信,衰落是影响系统性能的重要因素,而不同形式的衰落对于信号产生的影响也不相同。本文在分析移动多径信道特性的基础上,建立了不同信道模型下多径时延效应的计算机仿真模型。不仅针对不同信道衰落条件下多径衰落引起的多径效应进行仿真,而且进一步阐述了多径效应的影响,用Matlab对有3条固定路径的AWGN多径信道中的QPSK系统进行BER性能仿真。     

基于自适应模板的卫星电视信号异常检测方法

卫星电视信号在传输过程中极易受到干扰,传统"通用仪器监测+人工观察"的异常检测手段实时性、准确性都非常低。提出一种基于自适应模板的卫星电视信号异常检测方法,首先采集正常信号的频谱作为模板,设计多种异常类型信号与模板的比对算法,识别各种异常,提高了检测的实时性;在监测中,告警阈值的设定也非常关键,引入告警反馈机制实现告警阈值参数的自动调整,来提高可靠性;由于环境影响,正常的卫星信号本身也可能发生变化,因此设计了自适应模板生成算法,根据情况自动更新模板,减少误判,进一步提高准确性。经试验验证,非自适应模板告警658次,误报490,自适应模板告警159次,误报次数为0,由此可见,该算法能实时精准的检查异常信号。     

快速跳频多址信号的检测

对码分多址 (CDMA)信号的检测常会遇到使用相同载波频率的系统用户的干扰 (信道内干扰 ) ,或是遇到使用相近频率的用户的干扰 (信道间干扰 )。我们提出采用两阶段检测器。这个检测器并不复杂 ,但能消除大部分的信道内干扰和部分的信道间干扰。     

信息通信状态检修系统中状态评价体系的探索与实践

在开发信息通信状态检修系统的过程中,对状态评价体系的设计方案提出了评价模型的设计思路,描述了评价细则制定的类型、方法和意义,实现了对信息通信设备进行监测预警、状态诊断、状态评价、预测评估、风险评价等功能,并且能够进一步制定相应的检修策略。信息通信状态检修系统目前已经上线运行,对忻州供电公司的信息通信设备进行了多次评价,运行情况良好。     

信息通信设备状态检修系统的研究与应用

阐述了对电力信息通信设备实施状态检修的意义和作用,提出了信息通信状态检修系统的开发思路,制定了系统的工作流程,将状态检修模式的普遍优点与电力信息通信网络实际相结合,实现设备故障预警、信息通信系统事故反思及反事故演习、故障辅助分析、故障辅助排除、信息通信网络及设备状态评价、状态检修计划、检修策略辅助制定和设备风险评价等多项功能,为电力信息通信网络稳定、安全运行提供重要保障。     

基于忙音检测和通信确认信道的防冲突协议研究

为解决电力线通信(power line carrier communication,PLC)信号失真、数据传输冲突等问题,提高通信服务质量,着眼于PLC技术的发展与应用,探讨PLC通信网络架构、组网方式与技术实现.分析PLC通信网络的防冲突技术难点,并提出一种基于忙音检测和通信确认信道的防冲突协议,利用忙音检测信道和数...     

后向离散状态事件驱动电力电子仿真方法

为解决电力电子系统中的刚性状态方程数值解算困难问题,在后向量化状态系统(BQSS)算法的基础上提出一种后向离散状态事件驱动(BDSED)仿真方法。BDSED方法是隐式的,其关键在于如何选择一组合适的量化函数值组合,使得据此计算出的导数向量能够让各状态变量向其对应的量化函数值趋近。由于在每一步计算中,每一个状态变量下一时刻的量化函数都有两种取值,所以对于复杂高维系统,枚举的方式并不可行;同时各状态变量的量化函数值的确定存在互相耦合、相互制约的关系,导致问题更加困难。为解决该问题,提出一种基于有限状态机的实现方案,并在带非理想器件模型的变换器电路上进行了算例验证。仿真结果表明,基于有限状态机实现的BDSED能高效地选取量化函数值组合,在解算变换器等刚性系统时仿真效率明显优于DSED方法和传统的时间离散刚性解法。     

基于状态信息关联性的变电站继电保护实时检测方法研究

国家大力推进的智能电网建设对变电站的继电保护提出了更高要求。本文提出了一种基于状态信息关联性的继电保护实时检测方法,该方法对于提高变电站继电保护的可靠性具有重要意义,其能够从根本上减少变电站运营维护的工作量。本文对继电保护的状态信息进行了细致研究,对各个状态信息之间的关联关系进行了分析,对继电保护装置采集到的实时数据和传输来的数据进行了逻辑运算,实现了变电站继电保护的实时检测。本文通过实际算例分析验证了该变电站继电保护实时检测方法的有效性,具有一定的推广应用价值。