总发射功率约束条件下分布式相干检测融合

针对传感器融合系统总发射功率约束条件下的相干检测融合问题,利用偏移系数极大化理论优化系统检测性能.建立了基于多址接入信道传输的多传感器分布式相干检测融合模型,根据融合中心对信道增益信息的获取程度,提出了信道增益信息完美已知时的总发射功率约束相干检测融合方法(TPC-DCM方法)和信道增益统计信息已知时的总发射功率约束相干检测融合方法(TPC-DCM-CS方法),上述两种方法分别将总发射功率约束分布式检测融合问题转化为一个秩为1的最大特征值问题,获得了最优加权乘性系数的闭合解.蒙特卡洛仿真试验表明:在低虚警概率条件下,当信噪比大于等于0dB时,文中提出的方法的性能优于传统的基于并行网络拓扑结构的最优似然比方法.     

基于信赖域的无线传感器网络节点定位算法

在无线传感器网络中, 基于测距的无线定位方法通常基于各类测距模型, 以最小二乘法估计位置初值, 再利用优化算法提高定位精度. 由于测距过程受到各类噪声及其分布变化的影响, 在低信噪比情况下传统优化算法存在精度降低、收敛性差等性能恶化的问题, 通常导致估计的结果不是最优. 针对这一问题, 将信赖域算法用于迭代优化过程, 使用锥模型函数逼近定位目标函数, 将目标函数的优化过程转变为一系列最优化子问题. 仿真结果表明, 该方法性能稳定, 收敛速度快, 在低信噪比环境下比传统算法具有更好的定位性能.     

独立信号与相干信号并存的任意阵列测向方法

针对现有的基于压缩感知理论的测向方法,其阵元利用率较低且对信噪比要求较高,基于压缩感知理论,提出了一种信号子空间测量模型,并将其用于独立信号与相干信号同时存在的情况,实现了任意阵列测向,有效扩展了阵列孔径并提高了低信噪比时的估计性能.该方法首先对独立信号的入射角度进行估计并消除相干信号的干扰;然后利用斜轴投影技术获得只含相干信号信息的数据矩阵,进而估计出相干信号的波达方向.理论分析和实验仿真结果表明,所提方法具有计算简便、阵列利用率高以及低信噪比时估计性能好等优点.     

基于认知无线传感器网络的能效优化频谱检测机制研究

针对认知传感器网络中频谱资源匮乏的问题,提出一种认知传感器网络中基于动态频谱检测的联合能效优化机制,构建一种基于动态筛选机制的协作频谱检测模型,对频谱检测时间进行动态调整,避免不必要的频谱检测能耗;并引入信源端信息的失真度约束,将该问题转化成为检测率和误检率约束下的非线性最大最小值优化问题,对其进行求解,最终得到一种认知传感器网络的频谱检测能效优化方法.     

油料装备故障检测数据融合研究

为解决油料装备检测数据庞大、故障不易诊断的问题,对油料装备故障检测数据融合进行研究。提出基于神经网络的状态检测数据融合模型,采用三步训练法进行传感器验证。使用数据压缩技术,将整个数据集投射到低维空间,将模式识别和多元统计技术作为故障隔离的单个分类器,利用后验概率进行特定类Bayesian融合,执行融合中心与单个分类器的联合优化。提出基于阶乘隐Markov模型的动态多故障诊断方法,通过寻找最大后验配置实现多分类器动态融合。应用结果表明该方法可提高对油料装备故障的诊断率。     

基于局部量化观测的微弱信号分布式Rao检测

针对能量和带宽受限的无线传感器网络下的目标检测问题,提出了基于局部量化观测的分布式Rao检测方法。利用渐进检测理论构造分布式检测的优化问题,通过粒子群算法求解得到最优局部量化阈值,推导出Rao检测器以及虚警概率和检测概率的解析表达式。与均匀量化方案和未量化方案进行对比分析,仿真结果表明:本文方法在适当增加量化深度的情况下可减少信息损失,有效地改善检测性能。     

信噪比加权空间分集雷达目标检测算法

对于空间分集雷达,各雷达站与目标的距离不同会引起信噪比的不同,从而降低传统的非相干积累检测器的检测性能.基于尼曼-皮尔逊准则,提出一种对各站接收信号进行基于信噪比加权的信号融合检测器.在已知各站回波信噪比的条件下,它可以达到检测性能的上界.数值试验表明,该检测器的检测性能较传统的非相干积累检测器有明显改善,特别在信噪比较低时.     

同时收发的机载认知网络优化设计

针对由主网和次网构成的分层机载认知网络,研究了采用同时收发认知抗干扰技术的网络节点优化设计.首先,基于能量检测法推导出衰落信道中多跳认知网络的虚警概率和检测概率,并据此计算得到次网认知无线电(cognitive radio,CR)吞吐量.然后,以次网CR总吞吐量最大和发射功率最低为目标,建立感知时间、判决阈值和发射功率约束的多目标优化模型,并用拟牛顿法和对数罚函数法求解该优化问题.仿真结果表明,每一组初始化的目标函数值经优化后均可得其Pareto最优解,最优解对应的感知时间、信道判决阈值和信道发射功率是唯一的.     

基于TDL信道模型的CDMA导频信号检测

针对利用CDMA导频信号无源定位问题,建立节拍延迟线（TDL）信道模型,并利用贝叶斯线性模型建立了基于奈曼-皮尔逊（NP）准则的最佳检验统计量,同时根据导频信号的特性并利用数学工具使其在允许条件下最简化.然后构建了基于相关接收理论的最佳检测系统,以信噪比的渐变为参变量,求解接收机检测概率、虚警概率的解析表达式,并对系统检测性能进行仿真,并与瑞利信道进行比较.仿真结果表明,相同条件下TDL信道好于瑞利信道,当信噪比达到20dB时,信道模型具有理想的检测性能.     

多传感器检测系统中的次最佳分布式判决融合

在分布式传感器检测融合系统中，各传感器将其对同一假设的判决传给融合中心，该中心将些判决结合起来形成量终判决，文中提出了使错误概率为最小的次最佳判决融合方案，它包括融合中心的最小错误概率检验和各传感器的似然比检验，基于这种融合方案，文中分析了不带判决可信度和有判决可信度两种情况下的接收机工作特性，结果表明：带有可信度信息的判决融合在高信噪比时其性能优于不带可信度信息的判决融合。     

认知无线电网络中的参数优化问题

针对在多协作用户宽带信道情况下,认知无线电网络中当信道增益固定时,检测时间、功率以及带宽分配等参数的优化问题,提出了各参数的联合优化算法.以信道容量为目标函数,给出了最优的资源分配算法.结果表明,该算法能够实现频谱接入并且极大地提高了次用户系统的总信道容量,且资源分配与主用户占用的概率、峰值发射功率和干扰约束等因素有关.在多认知用户网络中,参与合作的用户越多,接收信号的信噪比越高,次用户系统的总信道容量越大.     

基于阈值优化的频谱感知算法

协方差绝对值（Covariance Absolute Value,CAV）感知算法使用固定阈值和固定虚警概率的频谱感知策略,无法保证在任何时候都能使频谱感知性能达到最优。提高频谱感知性能包括降低对主用户的干扰概率并提高空闲频谱的利用率,即最大限度地降低漏检概率与虚警概率。为此,本文对协方差绝对值感知算法进行改进,提出了不同信噪比下自适应阈值的优化方法使频谱感知误差（漏检概率与虚警概率的代数和）达到最小。实验结果表明,本文算法有效降低了频谱感知误差,提高了检测概率,特别是在信噪比较低的情况下性能改善较为明显。     

基于功率调整与随机接入联合优化的 RFID多读写器抗干扰算法

提出了一种集随机接入和功率控制于一体的多读写器抗干扰联合优化算法,可根据读写器密度自适应调节2种作用的权重.首先全面考虑接入概率、功率大小和信道选择对读写器信噪比的影响,将多读写器抗干扰问题建模成混合-整数规划问题;其次采用广义Benders分解方法将算法分解成易求解的子问题和二进制规划主问题,并证明了算法收敛于全局最优解;最后通过仿真验证了算法在标签识别率和公平性方面优于现有方案.     

TH-PPM UWB信噪比的估计方法

TH-PPM UWB（Time Hopping-Pulse Position Modulation Ultra Wide Band）系统利用基于能量比较的TOA（Time of Arrival）估计算法可以提供很高的定位精度,但该算法需要知道准确的信噪比。针对此问题,提出了一种在多径条件下利用相关器的输出信号进行信噪比估计的方法。仿真结果表明,该方法具有很高的估计性能,并且数据量越大,估计的性能越好。     

长航迹稳定跟踪的雷达功率分配算法

分布式组网雷达系统在处理跟踪任务时,低信噪比会导致目标检测概率小于1,进而可能导致目标航迹中断。为此,提出了一种长航迹稳定跟踪的分布式组网雷达功率分配算法,通过对雷达系统功率资源的优化配置,同时保证了航迹连续性与良好的系统跟踪性能。首先建立了分布式雷达回波信号及量测模型,然后推导了不确定性量测下的贝叶斯克拉美罗界(BCRLB),进而建立了功率分配问题数学模型。该优化问题中包含复杂非凸约束,为了对其进行高效求解,最后提出了一种基于凸优化的自约束功率分配(SCPA)算法。仿真结果表明,所提SCPA算法可以保证跟踪全阶段所有目标航迹不中断,并保持良好的跟踪性能。     

Distributed opportunistic channel access strategy in DF relay networks

Considering the two limitations of scenario assumption and performance optimization in distributed opportunistic channel access under the continuous transmission rate, a distributed opportunistic channel access strategy is proposed in DF relay networks under the discrete transmission rate. The proposed strategy maximizes the system average throughput with the instruction of optimal stopping theory. By optimizing the second-hop transmission time in DF relay networks completely, the total transmission time is reduced, and the system performance is improved. Compared with the current strategy, simulation result demonstrates the validity of the proposed strategy in system average throughput.     

考虑不确定性分布式电源影响的配电网无功补偿配置方法

分布式风电、光伏电池等出力不确定性电源在配网中的推广会造成系统潮流波动,配置一定容量的无功补偿可以降低节点静态电压越限概率,减少网损,提高系统运行可靠性.以补偿电容的投资支出、系统网损、电压质量以及废气排放量等综合最优为目标函数,在约束条件中计及节点电压越限概率的上限值,建立考虑不确定性分布式电源影响的补偿电容优化配置模型,并采用遗传算法进行最优求解.算例结果表明,该无功补偿最优配置方案能提高节点电压期望水平,降低越限概率,实现经济效益、环境效益以及电压质量的综合最优,验证了所建模型的合理性和有效性.     

两种中继协同HARQ协议

提出了两种中继协同Rayleigh衰落信道下混合重传技术（HARQ）协议——中继控制HARQ协议和目的端控制HARQ协议,是否HARQ由中断概率决定。慢衰落下理论分析和仿真结果表明,中继控制HARQ协议中,中继平均接收信噪比（SNR）越小, HARQ带来的增益越大。目的端控制HARQ协议中,源和中继的上行链路质量越差,目的端平均接收信噪比越小,HARQ带来的增益越大。
关 键 词: 中图分类号: 文献标识码: A


Abstract: Key words:     

一种OFDM系统的自适应配置干扰抵消方法

分析了目前OFDM系统中当信道时延大于保护间隔时,采用信道压缩方法后存在的问题,指出了信道压缩后目标信道某些频点产生深衰落的可能性,提出了一种OFDM传输系统中双重自适应配置的多径干扰抵消方法。通过自适应配置与信道压缩相结合的方法克服了压缩后由目标信道频率深衰落产生的较低信噪比的子载波在频域均衡时的影响,在减少系统保护间隔开销的同时进一步改善了误码率;通过蒙特卡洛(MONTE CARLO)方法在无线信道条件下对算法进行了模拟,模拟结果显示该方法能有效改善系统性能。     

感知无线电网络中最优的分布式功率分配

在干扰温度模型下,将分布式感知无线电网络与授权系统的频谱共享问题转化为有约束的非线性功率优化问题. 为了提高多个测量点场景下感知无线电网络的吞吐量,提出了一种全局最优的分布式功率分配算法. 该算法利用原始-对偶方法求解,通过有限的信息交换,实现了吞吐量最优的功率分配. 理论分析和仿真结果表明,算法的收敛结果满足干扰温度约束,系统吞吐量明显提升.