认知无线网络中频谱切换算法研究综述

无线频谱资源的匮乏和多用户争用环境,导致认知无线网络中频谱切换研究面临严峻挑战。本文阐述了频谱切换的基本原理,包括频谱切换的概念和特征、频谱切换的主动决策和被动决策分类、频谱切换过程及建模抽象的方法等几个方面。其次,重点以数学建模工具为主线,综述了基于概率论、马尔可夫过程、排队论、模糊逻辑、模糊神经网络等5类代表性的频谱切换算法,评述了学术界在各类频谱切换算法上的重要研究成果;最后,基于对已有算法和研究成果的分析,总结了当前研究中存在的非理想频谱检测、目标信道选择、空闲信道动态性等主要问题,预测了频谱切换的未来研究方向。     

认知网络中基于模糊神经控制的切换判决算法研究

为研究认知网络中的频谱切换判决问题,本文提出了一种基于模糊神经控制的切换判决算法.设计了模糊逻辑控制器,通过神经网络对隶属度函数和模糊推理规则进行自适应调整.仿真结果表明,本文提出的算法,可以降低切换比例和认知用户中断概率.     

认知无线网络中信道选择算法研究

研究认知无线网络中认知用户（secondary user,SU）的信道选择策略。在每个信道上,由于主用户（primary user,PU）返回的概率不相同,因此SU需要接入一个成功传输概率最大的信道,以尽量避免与PU发生冲突。提出了一个基于EWA学习的信道选择算法,仿真结果表明,SU通过学习历史信道选择的经验,能自适应地选择可用性最好的信道,从而最小化与PU发生冲突的概率,有效地降低了SU进行信道切换的可能性。     

协同空战中基于任务分解的任务协调机制研究

协同空战任务决策的一个关键是编队内部的协调。基于复杂系统的一般求解方法,结合人工智能领域的MAS技术,提出了一种任务协调的分步实现方法。首先,就复杂的协同作战任务提出了一种分级分解思想,通过6级分解,将一项复杂作战任务分解为单个作战Agent的阶段性战术级任务,实现了协同作战任务的细化和量化,为各Agent协同完成复杂任务奠定了基础。在任务分解的基础上,建立了多Agent任务协调的数学模型,在合同网协议的基础上,提出了一种基于市场行为的编队内部的任务的动态协调机制。各作战Agent通过市场协议动态地选择适合自己的作战任务(包括协作性的和非协作性的),以编队总体效用最大化为目标,高效地实现了任务的动态、分布式的分配。仿真结果表明,提出的基于任务分解的协同任务协调机制效果较好,对作战任务决策起到了基础性的作用。     

面向不同雷达任务的认知波形优化综述

传统雷达系统的发射机与接收机采用开环工作模式,在动态复杂环境下探测目标时缺乏灵活性和稳健性.借鉴生物认知学习过程,认知雷达可以感知动态环境和目标信息,通过发射和接收端闭环反馈控制,实现全自适应探测和信号处理.本文介绍了认知雷达波形优化的基本框架,递进地梳理了面向检测、跟踪、成像、分类任务以及抗干扰认知波形优化的主要研究...     

多速率认知网络中协作资源共享机制研究

针对多速率认知网络分析了不同体制网络间相互协作的动机及策略.基于排队论模型,提出了不同协作策略的时延分析模型,得到了不同类型用户的业务到达率、分组长度、信道传输速率与业务平均服务时间之间的解析关系,进而揭示了不同协作资源共享机制的时延性能以及适用的场景.数值仿真验证了分析模型的准确性和有效性,同时证明:通过合理利用用户间的协作,不仅可以更好地保障主用户业务的QoS性能,还可以有效提升次级用户的接入机会和QoS保障能力.     

低频振荡中电磁转矩系数的计算

复转矩系数法在电力系统低频振荡对系统稳定性影响的研究中起到了重要的作用。随着电网技术的快速发展,振荡模式和起因变得越发复杂,之前的电力系统电磁转矩系数法在现有大型电力系统的稳定性分析中已基本失效。因此,如今我们有必要在原有的技术上提出进一步的改进和创新。     

认知无线电中认知用户的重新建模与性能分析

针对认知网络频谱接入问题,讨论了以往建模和理论分析中存在的不足.为了真实地模拟授权用户和认知用户的行为,对频谱接入策略重新进行建模,并利用矩阵几何法和离散事件系统仿真的事件调度法重新评估和比较了不同接入策略下的认知系统性能,针对不同业务类型选取最佳接入策略.理论分析和仿真实验结果一致,验证了所提模型的可靠性.频谱切换和信道预留接入策略增大了阻塞率并有效地降低了掉话率,后者通过调整预留信道数目使认知系统吞吐量最大.     

DAG任务同步中无锁机制实现方法研究

随着多核嵌入式实时系统的发展,DAG任务同步问题得到了广泛的关注.目前的任务同步方法大都采用锁机制,但锁机制存在许多问题,如自旋锁存在任务忙等状态,浪费CPU资源;使用互斥锁的任务若获取不到共享资源会被阻塞,产生上下文切换开销;顺序锁允许写任务有更高的优先级,但写任务不能频繁更新数据,否则读任务会产生饿死现象.上述锁机制如果应用于多核平台下的DAG任务同步,不仅会影响系统整体执行效率,导致后继任务无法执行,严重时会引发死锁现象导致系统崩溃.因此,提出了在DAG任务同步过程中使用DCAS无锁机制,有效避免了锁机制存在的问题.在LITMUSRT多核平台下,以多任务同时申请、填充和释放Vxworks网络缓冲区为例,对缓冲池中的三元组m Blk,clBlk,cluster分别使用DCAS无锁机制.实验结果表明,相比传统锁机制,DCAS无锁机制在DAG任务同步方面有较好的效果,响应时间减少了10.4%,系统的整体执行效率提高了4.2%.     

认知无线电网络中基于包调度算法的主动频谱切换

认知无线电网络中,主用户出现在自己的授权频段,但被次用户占用,此时次用户进行频谱切换.主动频谱切换机制是一种可以提高网络的带宽利用率,同时降低丢包率的方法.基于一个有效的包调度算法,提出一个主动频谱切换机制,以期减少频谱切换发生时的不可用信道.该包调度算法有效地集成了两个算法:频谱空洞填充算法和包迁移算法,来减少丢包率和带宽碎片.实验仿真结果验证了该主动频谱切换机制的有效性.     

基于无监督神经网络聚类算法的研究

本文讨论了基于自组织特征映射网络聚类算法的基本原理，并指出了算法的缺陷。在此基础上，提出了改进的算法，给出了算法的流程，并做了分析。     

认知无线电在Zigbee技术中的应用研究

Zigbee与ISM频段其他无线技术的共存问题引起了人们极大的关注。将认知无线电和Zigbee技术相结合,提出CR-Zigbee(Cognitive Radio Zigbee)技术新概念,以解决这一问题。在通信过程中引入了信道状态检测,频谱空洞搜寻以及动态频谱分配的技术。为了评价CR-Zigbee的性能,搭建了其测试平台,经实际的测试,结果表明,CR-Zigbee比普通Zigbee具有更强的抗干扰性能。     

模糊神经网络的交叉研究

介绍模糊神经网络交叉的基础与途径，从基于神经网络的模糊逻辑系统和用模糊逻辑增强的的神经网络两个方面介绍了模糊神经网络交叉研究的具体实现，最后指出模糊神经网络交叉的未来方向。     

信号分析与处理课程实践环节的设计思想

本文分析了电气工程专业学生对于信号分析与处理课程实践能力培养和提高的重要性,阐述了课程实践环节的设计思想,给出了培养学生基本实验技能以及综合性实践能力的具体方法:建立跨专业课程软硬件实验平台,将实践教学延伸到课外实践和科研项目活动中。教学实践结果验证了该方法对于培养学生实践能力的有效性。