基于自适应FIR预测滤波器的谐波检测

针对现阶段有源电力滤波器畸变电流检测方法存在工频周期时延、计算量大等不足的问题,提出了基于自适应有限脉冲响应(FIR)预测滤波器的谐波实时检测系统。论述了自适应滤波器谐波检测原理并利用变步长的最小均方算法(LMS)对所需检测信号进行预测,而预测算法的步长因子是根据误差信号的时间均值估计来调节的,即当滤波器的预测系数远离最优解时,步长比较大,以加强动态响应速度和对时变系统的跟踪能力;当滤波器的预测系数接近最优解时,步长比较小,以获得较小的稳态误差。对该预测法采用MATLAB进行了仿真和实验,结果表明当电流突变时,该方法仍然能够在一个周期内正确预测出未来时刻的谐波电流值。     

LTE-A下行信道估计算法研究

LTE-A（long term evolution advanced）通信系统采用正交频分复用（OFDM）为其物理层核心技术以获得抗频率选择性衰落和高频谱利用率等优点.接收端需要对多径信道动态估计和跟踪以满足相干解调,准确而简单的信道估计算法可以提高数据传输速率和降低用户设备的功耗.对LTE-A中基于导频的下行信道估计算法进行研究,提出了一种使用神经网络的信道估计算法.该算法考虑了下行传输链路的信道频率选择性,利用接收到的导频信号动态跟踪信道的变化特征,然后根据得到的信道信息对接收数据进行相干解调.仿真结果表明,与最小二乘（LS）、最小均方误差（MMSE）等传统方法相比较,该信道估计算法在均方误差（MSE）、误符号率（SER）和计算复杂度方面具有更好的性能,并且能保证LTE-A系统吞吐量需求.     

基于同频RF直放站的回波测量方法

直放站的同频转发模式存在收发天线间互耦的问题,接收天线在接收主基站的信号时,同时接收到直放站发射天线发射的信号,以同频RF直放站调试隔离度为技术背景,提出了同频RF直放站的回波测量方法.该方法利用CAZAC码实现的初估计快速地估计出回波信道的特性,自适应LMS算法的使用可以进一步跟踪信道的变化.通过MATLAB仿真后,...     

基于强跟踪UKF的视频目标跟踪算法

针对无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter ,UKF）在非线性系统状态估计中存在的跟踪缓慢和稳态偏差问题,提出一种基于强跟踪UKF的视频目标跟踪算法。该算法以无迹变换（unscented transform ,UT）为基础,结合强跟踪滤波器和UKF滤波器的优点,在状态预测协方差矩阵中引入时变渐消因子调节卡尔曼增益,强迫输出残差序列保持正交,并提取残差序列的有效信息,提高滤波器对状态变化的跟踪能力。仿真结果表明,利用强跟踪UKF算法对视频中的运动目标进行跟踪,具有更高的跟踪精度,状态滤波均方误差更小。     

基于VSS-CDFE的三相非平衡电力系统频率无偏估计

为了实现含噪三相非平衡电力系统高精度频率无偏估计,引入了复数域直接频率估计(CDFE)算法,分析其原理并对其进行了改进。CDFE算法基于正弦信号的线性预测,求取误差函数的瞬时平方值关于频率的偏导数,并以该值作为频率估计的更新值。在此基础上,进一步提出变步长CDFE(VSS-CDFE)算法,根据最速下降法则动态更新步长因子来代替CDFE算法的固定步长。仿真分析及实验结果表明,在噪声干扰下,VSS-CDFE算法可以准确地对基于复数建模的三相非平衡电力系统进行频率追踪,其估计均方误差和理论值相吻合。相比CDFE算法,VSS-CDFE算法在相同的收敛速度下,估计均方误差更小,在相同的估计均方误差下,收敛速度更快。     

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。     

基于LQEKF的机载光电平台的模型预测控制

为了提高机载光电平台对目标稳定跟踪控制性能，提出一种基于线性二次增强卡尔曼滤波器的机载光电平台模型预测控制算法。建立机载光电平台的动力学模型，在卡尔曼滤波状态估计的基础上，引入线性二次调节器增益减小估计状态的相位延迟，使状态估计值更为精确，利用估计的状态设计模型预测控制器，减小目标跟踪误差。跟踪目标仿真实验结果与卡尔曼滤波状态估计结果最大误差减小了58.14%，与扩展卡尔曼滤波状态估计最大误差减小了52.62%，表明本算法能够有效提高机载光电平台对目标的跟踪控制性能，实现了机载光电平台对目标的稳定跟踪控制。     

噪声统计特性失配的鲁棒目标跟踪方法

针对噪声统计特性失配情况下目标鲁棒跟踪问题,提出了一种噪声失统计特性失配的新型卡尔曼滤波器跟踪方法。该方法首先采用渐消因子对状态估计一步预测的均方误差进行修正,通过新息残差矢量对渐消因子进行在线自适应更新,克服噪声统计特性失配引起的模型漂移问题;接着,利用渐消记忆指数加权的方法实时估计新息残差矢量,克服传统利用加权求和方法计算新息残差估计的精度较差的问题,进一步提升新息残差的估计精度。实验结果表明,在噪声失配的情况下,新方法的性能优于传统的卡尔曼滤波器和渐消因子卡尔曼滤波器,具有较高的跟踪精度和鲁棒性,是一种优秀的跟踪方法。     

基于箕舌线函数的变步长自适应谐波电流检测算法

针对现有变步长最小均方(LMS)广义谐波电流检测不能消除同频谐波电流和基波无功电流对步长更新的干扰,以及对跃变的系统跟踪能力差的问题,文中提出一种基于箕舌线函数的变步长LMS谐波电流检测算法。该算法采用将当前时刻负载电流减去滤波器输出的误差信号与参考输入信号的瞬时互相关时间均值估计来消除基波无功电流和谐波电流的干扰,并通过改进的箕舌线函数来调节算法的步长,从而在保证动态响应时间不增大的前提下,使算法具有更小的稳态误差,对跃变的系统具有较强的跟踪能力,且其参数的取值对负载电流大小的依赖性较小。计算机仿真结果证实了该方法的有效性。     

无偏转换卡尔曼滤波在雷达目标跟踪中的应用

对均方意义下无偏转换测量误差协方差估计的卡尔曼滤波在雷达目标跟踪领域中的应用技术进行研究,给出了状态方程和最优估计卡尔曼滤波算法,分析了无偏转换测量误差协方差估计简化计算方法,并通过仿真实验证明该算法更适合于匀速跟踪,尤其是当方位角的误差标准差增大时,性能最佳.     

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.     

多天线频谱共享CR-NOMA系统安全中断性能分析

认知无线电（CR）非正交多址接入（NOMA）网络（记为CR NOMA）已是无线通信领域的研究热点之一。由于无线信道的开放性，使得无线网络的安全通信成为当前急需解决的问题。该文研究了频谱共享多天线CR NOMA网络安全中断性能，首先分析了最优天线选择（OAS）方案的安全中断概率（SOP），并推导了其精确的闭合表达式。其次，分析了空时传输（STT）方案的SOP，并推导了其精确的闭合表达式。最后，对次用户两种方案的SOP渐近性能进行了分析，揭示了系统参数对SOP的影响。最后，采用Monte Carlo仿真验证了理论分析的正确性。研究发现，两种方案基站分别存在一个最优峰值发射功率，使得远距离次用户的安全中断性能最佳。仿真结果表明增大基站峰值发射功率，OAS方案的近距离次用户的SOP会始终优于STT方案，远距离次用户的SOP会劣于STT方案。     

A cluster‐based sequential cooperative spectrum sensing scheme utilizing reporting framework for cognitive radios

The cognitive radio (CR) technology is being considered as a novel approach for improving the spectrum utilization by detecting and using the vacant spectrum bands of licensed users. Cooperative spectrum sensing (CSS) is the most promising method for offering more reliable sensing performance compared to individual sensing. However, in a large CR network, CSS requires a huge number of sensing result transmissions from cognitive radio users (CUs) to the fusion center (FC), which can result in overhead traffic of the control channel and lack of power consumption of the CUs. In this paper, we propose a cluster‐based sequential cooperative spectrum sensing (SCSS) scheme utilizing a reporting framework to reduce the number of direct reports from CUs to FC while keeping similar sensing performance as the conventional CSS. By using the proposed scheme, the power consumption in the sensing process and the overhead of the control channel can be significantly reduced. Simulation proves the efficiency of the proposed scheme. © 2014 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

一种改进的低压电力线正交频分复用载波通信的最小均方信道估计算法

研究分析了正交频分复用(OFDM)通信中的最小均方(LMS)自适应信道估计算法,提出了一种改进的变步长LMS信道估计算法。该算法根据εm(k)、εm-1(k)自相关的时间平均估计及其均方误差(MSE),实现了对LMS算法步长的调整。仿真试验结果表明采用改进后的LMS信道估计算法的OFDM系统误码率明显降低,MSE降低了1/10,提高了算法的信道跟踪性能,且运算复杂度小,更适用于低压电力线OFDM通信系统。     

异构网络中基于 MADDPG的协作边缘缓存策略研究

由于大量用户和设备共存,移动网络经历了数据量和用户密度的巨大增长。在宏基站(macro base station, MBS)覆盖区域内部署小蜂窝基站(small basic station, SBS),并提前在SBS缓存热门内容,是下一代移动通信网络提供高速、低时延服务的有效手段。针对异构网络环境不稳定以及难以找到精确的数学模型进行优化的问题,提出一种基于传输时延最小的异构网络协作边缘缓存算法。首先以Markov移动预测模型为基础,考虑用户社交关系对于用户移动性的影响,给出了新的用户移动位置预测方法;其次,采用多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法,通过用户关联、延迟控制和缓存设计来减少内容传输时延并提高缓存命中率。仿真结果表明,同传统DDPG和Greedy算法相比,MADDPG算法缓存命中率分别提高17.89%和42.71%,内容传输时延分别降低9.07%和12.86%,能够有效地解决异构网络中的资源分配和缓存设计问题。     

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.     

基于多维效用函数的多基站运行成本优化方法

现有移动通信系统出现业务量迅猛增长现象,为缓解增长的基站负荷带来的基站功耗,移动通信系统中为基站配备了可再生能源产能设备。如何实现通信系统信息流与能量流匹配,完成通信业务与基站可再生能源储备的精确配对,更加充分的利用通信系统内可再生能源,是下一步优化通信系统网络性能并降低系统运行成本的关键。为此,本文构建了一个多维效用函数,该函数联合考虑了用户的接受信干噪比、可再生能源利用与基站负载3种因素。通过将求解多基站系统运行成本最小化问题转化为多维效用函数效用值最大化问题,对多基站系统进行优化,并实现系统运行成本最小化。问题转化后为一个混合整数非线性优化的非凸问题。为求解该问题本文提出了多维效用函数迭代优化算法,将该问题拆分为用户调度、功率分配与基站负载均衡3个子问题,通过采用交替优化和连续凸近似技术对问题进行迭代求解。仿真结果表明,相比于最大SINR关联优化算法与“最大SINR+可再生能源利用”优化算法,本文算法在可再生能源利用率方面分别提升了58.68%和29.74%,且系统总费用一直维持在较低水平,具备显著优势。     

认知无线电频谱分配算法研究

在无线通信中,认知无线电技术是一个提高频谱利用率的新技术。这个技术其中的一个关键问题是授权用户频谱分配问题,即允许授权用户分享他们的授权频段给认知用户使用。针对这一问题,博弈论的频谱分配算法被提出,它把频谱的出租和租用市场模拟成为现实的寡头竞争市场,这样来维持频谱分配的公平性和提高频谱利用率。在传统博弈论频谱分配算法的基础上,通过提出价格因子,构建新的价格函数来进一步提高频谱的利用效率。中的认知无线电环境是建立在以量竞争(古诺模型)的基础之上,多个授权用户和一个认知用户之间的频谱竞争问题。仿真结果表明,本文提出的算法能更好的分配频谱资源,使频谱有更大的利用率,更高的授权用户利益,和更大的频谱分配尺寸。