双机协作的频谱感知算法

根据新阶段提出的多机协同空战的作战体系,结合实际应用情况,提出了一种双机协作的频谱感知算法。该算法主要通过调整门限,达到增强检测性能,及时发现频谱空穴的目的。进行了仿真分析,仿真结果验证了该算法的优越性。     

频谱切换中基于频谱感知的链路保持概率

为分析频谱感知对认知用户通信性能的影响,定量研究频谱切换中认知用户的相关参数,推导了频谱切换中基于频谱感知的链路保持概率及平均传输时间。得到认知用户在一次通信中能完成数据传输的概率和通信中的有效数据传输速率。仿真分析表明:在不同频谱环境下,基于频谱感知的频谱切换性能要比非频谱切换和基于频谱感知的信道预测方案的性能稳定,尤其是当授权用户到达率较高时更明显。此外,仿真数据表明:频谱感知中的错误信道选择概率和感知时间是影响频谱切换性能的两大重要因素。     

基于多维帧频谱感知的军用光网络资源分配算法

针对军用光网络中多请求的资源利用率低、频谱碎片化程度高的问题,通过分析光网络资源状态的感知与任务请求对光网络带宽资源的实际需求情况,基于网络的实时资源占用和空闲状态确定网络资源多维帧矩阵,分析任务请求的负载容量、路由跳数、频谱完整度和任务分裂度4个因素对资源分配的影响,利用资源多维帧矩阵计算k条路径的频谱复用率,选定最优分配的频谱。由仿真数据可知本算法降低了多任务请求阻塞率与频谱碎片化程度,提高了光网络频谱资源的利用率。     

基于马尔可夫链的动态频谱接入模型

以CR和正交频分复用（OFDM）为基础,用马尔可夫理论建立了一种动态频谱接入模型,提出了一种基于退让机制（BCM）的动态频谱接入方案。仿真结果显示该方案能有效提高频谱利用率,同时具有良好的QoS要求。     

基于协同频谱感知的无线电台通信组织

针对作战群中各个作战用户在作战过程中无线电台通信联络可靠性与有效性不高的问题,提出了面向作战群内作战用户间协同用频谱感知的算法来解决可靠性与有效性问题。该算法通过属台建立本地无线频谱感知与频谱可用状态判决、主台对属台的判决结果进行处理与融合,并结合作战指挥的实际进行了仿真分析,证明结果是可行的。     

基于双门限盒维数与信息维数的协作感知方法

由于认知超宽带系统在频带范围内授权信号调制样式已知,考虑到传统循环谱特征检测的不足,提出一种结合双门限盒维数与信息维数的协作频谱感知方法。该方法首先通过采用双门限盒维数检测,快速有效地实现频谱感知,然后,根据认知超宽带频谱感知的特殊性,引入信息维数对信号调制样式进行识别。仿真结果表明:该协作方法能够取得较好的检测效果,复杂度低,对噪声不敏感,能够有效识别信号调制样式、区分噪声与授权信号,适合于认知超宽带系统。     

定向测量与加权算法的信息隐藏技术

针对压缩感知(compressed sensing,CS)技术中的观测值存在一定的冗余、可以进行秘密信息写入的问题,为提高隐藏算法的不可感知性与运算速度,提出一种定向测量算法,即只对载体图像的重要部分进行稀疏、测量,同时在隐藏时利用加权的思想对隐藏位置进行选择,并给出信息隐藏与提取的方法.仿真结果表明:该方法在不可感知性与计算时间损耗上均优于传统算法,且具有一定的鲁棒性和抗提取性.     

基于Dempster-Shafer证据理论与抗频谱感知数据篡改攻击的协作式频谱检测算法

针对恶意用户伪造认知用户或者控制已有认知用户、频谱感知数据篡改（SSDF）、使现有协作式频谱检测算法的性能大幅下降问题,提出了一种抗SSDF攻击干扰的协作式频谱检测算法。将SSDF攻击干扰分为Ⅰ类和Ⅱ类,通过Dempster-Shafer (D-S)证据理论设置用户权重和判决门限,区分Ⅰ类恶意用户、Ⅱ类恶意用户和可信用户,只使用可信的频谱检测数据进行信息融合,以判决频谱占用的情况、提高检测性能。理论分析与仿真结果表明,该算法能够有效对抗Ⅰ类和Ⅱ类 SSDF的攻击干扰,其检测性能明显优于现有D-S证据融合频谱检测算法。     

大规模WSN分簇路由蚁群算法的研究

为提高大规模WSN路由性能,提出了基于蚁群算法的无线传感器网络分簇路由算法。首先将网络节点进行聚类,将整个网络分解成一些小规模的区域类,然后利用蚁群算法对每个区域类并行求解最佳路径,并将所有区域类的路径解按一定规则生成整个网络路由的较优解。该算法根据聚类特征对任务进行分解,利用蚁群算法并行求解子问题后再生成全局解的方式,极大地加快了算法的求解速度,对建立大规模WSN路由有着重要启示。算法的时间复杂度和仿真测试分析表明,此算法具有良好的性能。     

一种基于M／M／N模型的频谱认知方法

基于授权频谱分配具有规律的特点,提出了在频谱感知的基础上、结合授权频谱使用规律的频谱认知方法,给出了一种基于M／M／N模型的频谱认知模型参数估计算法,并给出了最大似然的简化算法。理论分析和计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于数学形态学的一种聚类算法

为便于从空间数据库中直接发现一些有意义的聚类结构,在分析已有聚类算法的基础上,提出一种基于数学形态学的聚类算法。该算法通过闭合运算,将空间对象聚成类,一次完成三维空间聚类,可以快速处理非凸的、复杂的聚类形状。算法分析和实验表明该算法有效。     

基于协进化多子群蚁群算法的多无人作战飞机协同航迹规划研究

协同航迹规划是有效提高多无人作战飞机( UCAV)协同作战效能的关键技术之一。分析了多UCAV协同航迹规划问题中的空间协同约束、时序约束以及任务时间约束，建立了基于“协同系数”的协同航迹性能评价指标；在此基础上，通过引入蚂蚁子群间的协同进化策略，并对蚁群算法状态转移规则、信息素更新机制进行了改进，设计并实现了基于协进化多子群蚁群算法的协同航迹规划算法。仿真实验结果表明：本文方法能够很好地处理多UCAV协同任务中的各类约束条件，是一种有效的协同航迹规划方法。     

基于功率谱对消的时域相关认知跳频谱检测算法

认知跳频技术将认知无线电运用到跳频通信中,通过检测认知跳频频谱中的“频谱空穴”来更新跳频点集,避免频点碰撞,提高频谱利用率。针对频谱检测中的时域相关算法因噪声和授权信号的存在,导致频谱空穴的判定门限难以确定,从而使占用信号的检测概率较低的问题,提出了一种基于功率谱对消的时域相关算法来检测跳频谱。与未经过功率谱对消运算的传统时域相关算法相比,该算法能有效提高信号的检测概率,具有实时性好、克服白噪声不确定性、抑制授权信号干扰的优点。理论分析与仿真结果表明,基于功率谱对消的时域相关算法优于传统时域相关算法。     

基于改进ISODATA的无先验扩展目标聚类分析算法

基于弹载雷达多扩展目标检测的应用需求,在CFAR检测输出的基础上,对检测结果的聚类分析方法进行了论证分析,提出了改进的ISODATA算法。该算法摆脱了常用聚类分析算法对目标个数、聚类初值等先验信息的要求以及孤立点的影响。数字仿真实验验证了新算法的有效性。     

基于多蚁群系统的多无人机协同目标搜索方法

针对多UAV协同搜索问题,建立了基于搜索概率图的UAV环境信息描述模型,提出了一种基于多蚁群算法的协同目标搜索算法。该算法由多个蚂蚁种群构成,每个蚂蚁种群负责搜索一架无人机的路径。蚂蚁个体在搜索路径时通过其所在群体的信息素的引导以趋向最优路径,同时,受到来自其它种群的信息素的排斥作用进而避免无效搜索。实验结果表明,该方法能有效地实现多UAV之间的协同,实现路径搜索,减少路径交叠,提高了搜索效能。     

基于分组平均加权算法实现遥测数据融合

针对多站遥测数据融合问题进行论述,提出采用多站数据分组测量平均值的加权融合算法.通过实测数据处理证明,该融合算法简便实用,可以获得较高的可靠性,在靶场遥测数据处理领域具有一定的应用前景.     

低空无线电扩频引信的测距算法研究

研究分析了扩频技术在低空无线电引信应用中的相关问题,给出了引信回波模型,提出了基于软件无线电扩频引信的接收机结构和相应的测距算法,并对其性能进行了软件仿真,证明了在引信中应用的可行性。