移动通信网络节点最优路径选择仿真研究

移动通信网络节点最优路径的选择合理与否,对移动通信网络的质量有着非常重要的影响。因此,移动通信网络节点路径的选择一定要最优化。本文中,笔者首先分析了移动通信网络节点最优路径选择的原理,然后提出了几点移动通信网络节点最优路径选择的方法,希望通过本次研究能为今后相关问题的研究提供一定的参考依据。     

移动通信网络下通信最优节点自动选择方法研究

现有通信最优节点的选择方法,不能在保证误码率的前提下完成节点自动选择。为了解决上述问题,通过LTE网络架构、统一核心网络,从根本上降低因用户移动而造成数据分组丢失可能性,完成移动通信网络环境的搭建;应用通信误码率的计算与最优节点的自动选择,搭建基于移动网络的EBCPS通信最优节点自动选择方法。模拟应用环境设计对比实验结果表明,EBCPS通信最优节点自动选择方法,既能在保证误码率的前提下,完成节点自动选择,也能提高最小剩余量,缩短竞争接入时间。     

一维到达角定位系统的最优布站研究

为提高基于一维到达角(1-D AOA)测量定位系统的定位精度,提出一种基于改进鸡群优化(ICSO)算法的一维到达角最优观测站布置方法。首先,采用克拉美罗下界(CRLB)的迹最小作为优化准则建立最优解模型;其次,针对观测站数量较多带来的高维变量求解问题,对鸡群优化算法的更新策略进行改进;最后,采用ICSO算法对观测站的位置和线阵的方向进行最优配置。仿真结果表明,ICSO算法在最优布站求解中具有更快的收敛速度和更高的定位精度,提出的最优布站方法在不同观测站数量下均能显著提升定位精度,在工程中可以通过对观测站位置的优化,减少定位精度对观测站数量的依赖。     

基于遗传算法的通信网络节点自适应调度方法

常规的网络节点调度方法主要以监测为主,节点传输的通信数据存在冗余问题,影响网络调度效果。因此,设计了基于遗传算法的通信网络节点自适应调度方法。选取通信网络节点簇头,确定通信网络初始化部署完成后的节点竞争半径。基于遗传算法构建通信网络节点自适应调度模型,剔除通信冗余节点,降低网络节点的调度能耗,从而实现网络节点的有效调度。采用仿真实验的方式,验证了该调度方法的调度效果更佳,能够应用于实际生活中。     

面向TDOA被动定位的定位节点选择方法

该文主要研究一种面向到达时间差(TDOA)被动定位的定位节点选择方法。首先,通过经典的闭式解析算法将TDOA非线性方程转化为伪线性方程,并使用位置误差的协方差矩阵来度量定位精度。其次,在可用节点数量给定的条件下,在数学上将定位节点选择问题转化为最小化位置误差协方差矩阵的迹这一非凸优化问题。然后,将非凸优化问题凸松弛并化为半正定规划问题,从而快速有效地求解出最优的定位节点组合。仿真结果表明,所提节点优选方法的性能非常接近穷尽搜索方法,而且克服了穷尽搜索方法运算复杂度高、时效性差的不足,从而验证了所提方法的有效性。

     

网络入侵后最优逃避攻击节点的选取与研究

以增强网络入侵后节点自我调节能力为出发点,设计基于分布式的网络入侵后最优逃避攻击节点选取模型。模型的设计思想是模拟网络拓扑结构中互联网服务提供商内部防御节点的分布形式,设计由入侵筛检节点、分类节点、处理节点和安全节点构成的模型结构,多点分布式地遍历网络内部节点路由消息,并向网络节点转发防御机制,一旦发现入侵攻击情况立即发出警报。通过安全节点将能够逃避攻击的节点构成一个网络通信通道进行用户数据安全通信。仿真实验结果显示,所设计的模型能耗小、丢包率低,能够选出最优逃避攻击节点,并有效维持节点功能。     

基于遗传算法的不规则物体布局求解方法研究

通过对不规则物体布局特点的分析,依据遗传算法的基本思想,提出一种基于遗传算法的不规则物体布局求解算法.本算法选择合适的编码方法、遗传算子和合适的适应性度函数,仿真实验表明,该算法具有收敛速度快,解决早熟现象,能够在较短时间内获得较佳的布局方案.     

无线电定位技术在蜂窝通信系统中的应用及实现

当前,移动用户对基于无线定位技术的新业务的需求不断增加,推动了对无线测距及定位技术的深入研究,向用户提供精确的定位信息已经成为新一代PCS系统的标准业务之一。主要介绍几种基于现有蜂窝通信系统的无线定位技术的实现原理,所要解决的主要问题和应用前景。     

减轻TOA和AOA定位系统非视距影响的方法

结合圆位置线误差、直线位置线误差与参数误差的关系,该文提出了一种利用所有基站测量的波达时间与最近一个基站测量的所有多径的到达角进行混合定位的方法.在该方法中,对波达时间用测量的波达时间总是大于等于视距传播时间进行约束,对到达角用GBSBCM确定的最大角度扩展进行约束,以有效减小非视距传播的影响,提高定位精度.仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于多字典联合与分层块稀疏贝叶斯框架的多辐射源直接定位方法

基于压缩感知的直接定位方法依赖准确的信号传播模型,当传播模型的参数部分未知时,其定位性能会显著下降。针对这个问题,该文提出了一种基于多字典联合与分层块稀疏贝叶斯框架的多辐射源直接定位方法。该文将辐射源定位问题转化为恢复对应不同字典但具有共享稀疏性的信号,通过多字典联合来解决存在信道衰减的辐射源定位问题。仿真结果表明:所提方法在低信噪比和少快拍条件下,相比稀疏贝叶斯方法和直接定位方法具有更优的定位性能。      

一种非视距环境下的椭圆-双曲线混合被动定位技术

在WCDMA网络环境下,提出一种基于单定位台的新型被动式定位技术—椭圆-双曲线混合定位,它利用信号到达时间和(TSOA)与到达时间差(TDOA)完成对目标的定位。在非视距(NLOS)环境下,利用Chan算法估计的目标位置作为迭代初始值,再通过Taylor级数展开法求解定位方程组。仿真结果表明,在NLOS下,该算法性能明显优于Chan算法,近似于采用真实目标位置的Taylor级数展开算法的性能,有较高的实用价值。     

基于循环匹配追踪的稀疏重构时延估计算法

在单样本(SMV)、低信噪比条件下,稀疏重构方法可提升时延估计精度,但现有的重构算法在支撑集元素的选择中存在错选和漏选的情况,从而导致估计精度受限。针对上述问题,该文提出一种基于循环匹配追踪(LMP)的稀疏重构时延估计算法。该方法引入了“循环删除,匹配添加”的思想,有效提升了直达径的估计精度。算法首先建立信道冲激响应稀疏表示模型;然后在获得初始支撑集的前提下,先循环删除支撑集内的元素,再从支撑集补集中依据与当前残差内积值最大来匹配添加新元素,直至残差内积基本不变;最后利用时延值与稀疏支撑集的关系得到了时延的估计值。仿真结果表明,所提算法相比于传统稀疏重构时延估计算法具有更高的估计精度。同时基于USRP平台,利用实际信号对所提算法进行了有效性验证。

     

伽利略搜救信号FOA和TOA估计的克拉美-罗界

该文考虑信息位宽的不确定性,研究了单个伽利略搜救信号FOA(Frequency Of Arrival)和TOA(Time Of Arrival)估计的克拉美-罗界(CRB)。推导了伽利略搜救信号Fisher信息矩阵元素的计算表达式,利用单位冲激函数的性质和Parseval定理,将单位冲激函数的平方和转换到频域进行计算,得到了FOA和TOA估计的CRB的解析结果。数值分析,Monte Carlo仿真及实测结果表明,上述CRB具有有效性,可以用于评估上述参数估计算法的性能。     

IR-UWB能量检测接收机中基于门限的TOA估计

为提高能量检测模式下脉冲超宽带(IR-UWB)测距的精度和可行性,该文提出基于最优门限和次优门限的两种到达时间(TOA)估计算法。最优门限算法以接收机信号统计特性与UWB小尺度衰减特性关系式为基础推导出门限选择的闭合表达式,并在最小均方误差(MMSE)指标下求解TOA估计值;次优门限算法以最优门限分析为基础,在虚警概率约束下使用牛顿迭代给出求解门限的递推算法。仿真表明,与同类算法相比,最优门限算法测距精度有较大提升;次优门限算法易于实现,且性能无明显下降。     

移动定位服务的现状与发展趋势

给出了移动定位服务的市场发展现状,分析了移动定位服务的起源以及基本的移动定位技术,讨论了影响移动定位精度的主要因素。随着3G移动网络的发展,移动定位服务将会带来更大的社会和经济效益。     

基于到达角Kalman滤波的TDOA/AOA定位算法

基于Chan算法的TDOA/AOA定位算法是在Chan算法的信号到达时间差(TDOA)误差方程组里加上一个信号到达角(AOA)误差方程,利用加权最小二乘法(WLS)求解。其主要缺点是把移动台(MS)的横坐标、纵坐标与移动台到服务基站(BS)之间的距离作为3个相互独立的变量,忽略了3者之间的相关性。需要进行两次WLS计算,且最终的解为二值根。当AOA测量误差的方差不断增大时,对应的定位误差也随之增大。该文利用Kalman滤波算法对AOA的值进行估计,并将上述的3个变量简化为一个,只需一次WLS即可求得唯一解,减少了计算量,消除了根的模糊性。仿真结果表明,该方法简单,计算量小,有较高的定位精度和较好的稳健性。