基于信噪比权值的累量循环平稳检测协作感知

累量循环平稳检测算法可以克服传统能量检测算法对噪声估计误差的敏感性,协作感知可以克服单用户检测中的阴影效应等问题,不同的判决融合方法对协作感知系统的性能有较大影响。提出在协作频谱感知中采用累量循环平稳算法,并利用Chair-Varshney准则进行判决融合。仿真实验表明,与硬判决融合方法相比,该方案可以在不增加融合中心数据量的情况下有效地调高系统的频谱检测性能,性能的提高程度与协作用户的信噪比分布情况有关。     

基于证据融合的频谱检测方法

在具有衰落及噪声变化的无线通信环境中,为了提高认知无线电用户的检测性能,根据参与合作检测的认知用户数量和信噪比的不同,通过动态调整权值和判决门限得到每个认知用户的检测概率,融合中心采用"或"判决规则给出系统的检测结果;在此基础上,引入D-S证据理论,对参与合作检测的每个认知用户检测结果的可靠性赋予一个信任度参数并计算出...     

无线认知传感器网络中基于时空相关性的协作频谱感知算法

无线应用的快速扩张使得未授权的工业、科学和医疗(ISM)频段十分拥挤,频谱资源稀缺已成为无线传感器网络发展的瓶颈。无线认知传感器网络允许传感器节点感知主用户的频谱空洞,并利用空闲频段进行通信而改善网络的通信能力。提出了一种基于时空相关性的协作频谱感知算法,该算法建立基于自回归模型的超采样序贯能量检测器以快速获得单节点的局部判决结果,然后为各节点分配时空相关的权重因子以进行加权序贯协作频谱感知,并给出精确的全局判决结果。仿真结果说明,相比于传统的序贯协作频谱感知算法,该算法可使用更少的采样数据量获得更优的频谱检测性能,从而以能量有效的方式提高网络的频谱利用率和数据传输效率。     

基于盲源分离的弱信号检测方法研究

本文对基于盲源分离技术的弱信号检测方法进行了研究,构造了弱信号检测模型.采用基于高阶累积量的独立分量分析算法来对弱信号进行检测.为了证明模型和算法的有效性,对弱语音信号进行实验仿真检测.实验表明,盲源分离技术应用在弱信号检测中是可行的,算法能够有效地提高输出信噪比.随着输入信噪比的降低,输出信噪比的改善效果越明显.当输入信噪比不低于-82dB时,该算法能有效地检测到弱信号源.     

基于序列判决和相位排序的GLRT最优序列检测算法

为了实现平坦衰落信道中正交调制信号的最优非相干序列检测,提出了一种新的广义似然比检验的最优非相干序列检测算法,对于瑞利衰落信道,算法等价于最大似然非相干序列检测器。首先得到在第n个时隙的关于信息符号xn的判决,并根据判决在给定的相位区间内的改变形成一个判决序列;然后对判决序列发生改变处的相位进行排序,从而识别出对应区间上的目标序列;理论分析结果表明,提出的BFSK最优序列检测可应用于现代射频识别系统中采用FM0信号的最优非相干序列检测。仿真实验结果表明,提出的最优序列检测算法有与传统的ML相干序列检测算法相比拟的误码率/误符号率(BER/SER)性能,与传统的穷举搜索方法相比,大大降低了计算复杂度。     

CR OFDM系统中基于频谱检测的资源分配算法研究

CR OFDM系统中次级用户在使用频谱空穴时,不仅要考虑没有被检测到的、距离次级系统较远的主用户在频谱空穴上的功率限制,还要受到已检测的主用户在互干扰上的干扰门限限制。提出了两个在这两种限制条件下的自适应比特分配算法：一个是采用增加最小功率分配原则的IMPA算法,另一个是采用增加最小干扰分配原则的IMIA算法。仿真结果表明,两种算法明显优于静态平均分配功率算法,且两种算法各有适合其应用的场景。     

基于集中式最优加权算法的多传感器数据融合

本文提出了一种改善分布式参数检测性能的集中式最优加权融合算法,建立了该算法的数学模型.仿真结果表明,该方法在数据处理的精确性和稳健性方面都优于普通的处理方法,并且多次仿真实验表明该方法具有良好的鲁棒性.     

混沌时间序列的模糊聚类预测与目标检测

针对海杂波中的弱信号检测问题,以相空间重构和模糊理论为基础,提出了一种基于T-S模型的模糊聚类方法对混沌时间序列进行预测和目标检测,利用自适应门限法判决混沌背景下微弱目标信号的有无.在模糊聚类建模中将前件划分和结论参数分开辨识,既简化辨识步骤,又提高模型的泛化能力,同时解决了模糊模型随辨识系统复杂程度提高而规则数增大的问题.与基于RBF神经网络的混沌背景下弱信号检测结果进行比较,仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于随机共振和支持向量机的频谱感知

认知无线电是一门新技术,它的目标实现用户的动态频谱接入,提高频谱的使用效率。频谱感知是认知无线电的基础,它的作用是感知频谱空洞,实现对主用户无干扰接入。频谱感知需要在极低信噪比下有较好的感知性能,才能保证感知用户在不影响主用户通信的情况下进行通信。即使在较低的信噪比条件下,它也需要较高的检测性能。提出一种对信号进行双稳态随机共振和特征识别的方法,首先信号先通过随机共振系统以提高信噪比,然后使用FAM算法将信号的循环谱特征提取出来。最后使用支持向量机(SVM)对特征进行模式识别。实验结果表明,在低信噪比下本方法相比传统的能量检测和SVM方法具有更高的检测可靠性。     

无线传感器网络中等方向衰减模型条件下的最优门限选择

无线传感器网络作为一种新兴的战场感知系统已得到广泛关注.针对无线传感器网络中的分布式检测问题,在等方向信号能量衰减模型的基础上,引入了信息论参量作为系统性能的衡量标准,提出了一种新的本地最有门限的求解方法.该方法在减少运算复杂度的同时,保证了求解的准确性,提高了算法的可行性.实际计算机仿真结果验证了新方法的有效性.     

水下声呐探测系统的博弈对抗模型研究

针对水下目标探测的多声传感器信息处理和协同对抗多目标对战策略,研究了声呐信号探测与协同对抗决策关联,分析了声传感信号的特点,给出了声探测信号恢复与分离的处理算法,建立在声传感信号的基础上,依据多声传感信号在水下对敌我双方探测与对抗条件,研究了多声传感信号博弈模型和协同对抗决策方法,给出了详细的推理分析和函数求解方法。通过给定的多声传感信号的处理和两组敌我协同作战的博弈分析,验证了声传感探测协同对抗决策。     

瑞利衰落下车载辅助低检测概率通信研究

随着第5代无线通信技术的高速发展,无线通信广播特性带来生活便利的同时也使得通信过程存在被非法用户拦截和窃听的风险。为了保护信息传输过程,低检测概率通信自提出以来逐渐受到学界和产业界的关注。与传统固定干扰辅助低检测概率通信不同,移动干扰辅助能够大幅提升低检测概率通信的场景适应性,论文建立了一种基于车载移动干扰辅助的低检测概率通信模型,并在瑞利衰落信道下使用波束成形技术,分析低检测概率通信性能。首先利用假设检验分析检测方检错概率并以此获得最优检测阈值;然后根据最优检测阈值分情况求解模型的平均隐蔽概率进而推导出中断概率的表达式;最后以隐蔽吞吐量为优化目标设计优化算法。仿真结果表明相比于固定干扰,采用车载移动干扰对低检测概率通信性能有所提升。     

Optimal cooperative energy spectrum sensing in cognitive radio network

Cooperative energy spectrum sensing has been proved effective to detect the spectrum holes in cognitive radio (CR). In this paper, we present the optimal energy sensing algorithm in CR network and prove its optimality through the duality theorem of Neyman-Pearson theorem. Then, the optimal energy sensing algorithm is expanded to a cooperative sensing algorithm based on channel covariance matrix. We compare the proposed algorithms with traditional cooperative sensing algorithms in terms of complexity and required transmission bits. Simulation results validate the optimality of the proposed cooperative sensing algorithm. Furthermore, it is intuitively reasonable for the sensing station to choose the sensing nodes with better channel condition to cooperate, which is verified by our analysis and simulation.     

Robust hard decision combination scheme based on Kullback–Leibler divergence for cooperative spectrum sensing in cognitive radio

Cognitive radio (CR) network is a new, emerging research area because it has the ability to improve spectrum utilization by detecting and using vacant channels that are unused by licensed users. Reliable detection of the licensed user signal is a prerequisite for CR network to avoid interference to the licensed user. Cooperative spectrum sensing (CSS) is able to offer better sensing performance in comparison with individual sensing. However, CSS is vulnerable to attack from malicious users who falsify sensing data. In this paper, we propose a robust hard decision combination rule based on the Kullback–Leibler divergence (KL divergence) for CSS. The proposed scheme can achieve sensing performance similar to that of the optimal hard decision combination rule, the Chair–Varshney rule, while not requiring information on the signal‐to‐noise ratio. Furthermore, the proposed scheme can provide secure CSS against some common types of malicious users without any user identification step. Our simulation results prove the effectiveness of the proposed scheme. © 2012 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

An efficient cooperative sensing scheme with bandwidth-limited control channel

The conflict between scarcity of spectrum resources and low spectrum utilization motivates the concept of cognitive radio, which allows secondary unlicensed users to borrow temporally unused spectrum bands from primary licensed users. Spectrum sensing is one of the key functionalities that enable spectrum hole discovery and interference avoidance. As single user spectrum sensing may experience performance degradation in harsh wireless environment due to fading and shadowing, user cooperation is introduced to exploit spatial diversity for better sensing performance. However, local sensing results must be transmitted via a control channel. The advantage of cooperative sensing can be compromised by bandwidth limitation of the control channel. To overcome this, a benching cooperative sensing scheme is proposed in this paper. This scheme can reduce time overhead of sensing information exchange under a communication constraint. Analytical results of periodic sensing efficiency are then deduced while sensing parameters are optimized. Based on these, a recursive sensing algorithm exploiting prior channel state information is developed. Numerical results are presented to demonstrate the potential of our scheme.     

基于证据理论和信息熵的消弧线圈接地电网融合选线方法

提出一种消弧线圈接地电网单相接地故障融合选线方法。该方法综合运用首半波、有功分量和暂态量故障特征,采用证据理论和信息熵实现融合选线。构造了定量反映线路似为故障线路程度的故障测度算法,建立了以故障测度和信息熵表示的基本信度分配函数,实现了多故障特征的证据融合选线。仿真和实测数据验证了本文选线方法的有效性,表明提出的证据融合选线方法可极大地提高选线的准确性和适应性。     

基于改进的YOLOX血细胞检测算法研究

血细胞计数是一种常见的临床检验方法。针对血液显微镜图像中的血细胞种类不均匀、密集且相互遮挡导致现有血细胞检测方法准确率不高,提出了一种改进的YOLOX血细胞检测算法。该算法首先在损失函数中引入Focal loss以改善单阶段目标检测算法正负样本的不平衡和细胞种类不均匀的问题;接着在残差模块中引入混合注意力机制,减少了血细胞相互遮挡造成的漏检、错检的概率;然后在特征融合尾部引入自适应空间特征融合模块以提高特征表达能力;最后在残差模块中引入逆深度可分离卷积模块在减少模型参数的同时还略微提高检测精度。提出的算法在BCCD血细胞数据集进行了测试,改进后的YOLOX算法在血细胞数据集上的检测精度达到了92.5%,相比YOLOX算法提升了2.4%,且减少了8%的模型参数量;该算法在COCO2017通用数据集上的检测精度达到了41.7%,相对于原始YOLOX算法提升了1.2%。