基于WiFi的自适应匹配预处理WKNN算法

针对基于接收信号强度（Received Signal Strength,RSS）的WiFi室内定位技术中,传统加权K邻近（Weighted K-nearest Neighbor,WKNN）算法不能自适应获取WLAN中有效接入点（Acess Point,AP）且参考点匹配准确度不高的问题,本文提出了自适应匹配预处理WKNN算法。该算法中每个实时定位点自适应地根据网络状况对AP的RSS均值由大到小排序,然后选择RSS均值较大的前M个AP,与参考点中对应的M个AP一起参与匹配预处理计算,从而优化了传统的指纹定位算法。同时将室内定位和室内地图相结合,使参考点和定位结果直观地展示在地图上,并通过使用地图数据大幅度简化了离线训练过程。此外,本文设计并实现了基于Android平台的室内定位系统,通过该系统验证了本文所提算法在单点定位和移动定位中的有效性。实验结果表明,该算法可获得30%以上的定位误差改善,有效提高了定位精度和定位稳定性。      

认知无线网络中动态双门限协作频谱感知性能的优化方案

频谱感知作为认知无线电的关键技术,得到广泛深入的研究。其中衡量协作频谱感知性能的主要参数为全局虚警概率和全局漏检概率,它们之和被定义为全局错误概率。本文研究基于双门限能量检测的协作频谱感知性能的优化方案,首先,固定双门限能量检测的检测门限值,对表决融合准则的投票门限进行优化,使得在该能量检测门限值条件下,协作频谱感知的全局错误概率最小;然后在表决融合准则的投票门限取最优值的前提下,对双门限能量检测的检测门限值进行了优化,在不同接收信噪比条件下,最优的检测门限值是动态的,所以要根据信噪比确定最优的检测门限值,使得协作频谱感知的全局错误概率在各信噪比条件下都达到最小值,从而提高了协作频谱感知的性能。仿真结果表明,表决融合准则的投票门限和双门限能量检测的检测门限值取得各自的最优值时,全局错误概率最低,检测性能最好。      

D2D中基于社交关系的按需用户发现策略

无线多媒体业务的爆炸式增长使得D2D(Device-to-Device)通信技术成为下一代移动通信系统的研究热点。用户发现策略,作为D2D关键技术之一,旨在有效发现潜在的D2D邻居用户。基于现有用户发现策略建立D2D链路,正面临着有效性和安全性的巨大挑战。本文考虑到每个用户不可避免地处于移动社交网络中,提出了基于社交关系的按需用户发现策略。主要根据用户请求的文件、具有的社交关系以及基站反馈和更新系统用户的状态信息表,来发现潜在的D2D用户对并建立D2D链路。理论分析及仿真结果表明,该策略可以更有效地发现邻居用户,并提高了D2D链路建立的安全性。      

FMT滤波器组设计与性能分析

研究了滤波多音调制（FMT）系统的综合／分析滤波器组,通过滤波器组多相分解推导了FMT系统接收端M路并行子信道准确重构条件。对FMT系统中低通原型滤波器进行了设计,并进行了比较,分析了由不同原型滤波器进行设计的滤波器组性能,并给出了FMT系统滤波器组的仿真结果。     

基于RMT的协作检测算法

随机矩阵理论（RMT）是一种非常有效的用于研究系统渐近特性的数学工具,成功解决了一些经典数学无法解决的问题。为进一步提高检测性能,该文基于RMT研究了多点协作信号检测算法,新算法从混有噪声的信号样本协方差矩阵入手,利用自由（解）卷积算子求解自由方程,从而精确提取出信号的功率。理论分析及仿真结果表明,新算法检测灵敏度高,收敛速度快,具有较好的理论及应用价值。      

深层水泥搅拌桩-钢花管喷锚复合支护技术在深基坑工程中的应用

本文根据笔者多年建筑施工实践,结合工程实例,详细阐述了深层水泥搅拌桩-钢花管喷锚复合支护技术在建筑基坑工程中的设计与施工技术,并对监测及效果进行了评价和总结。     

一种结构简单的快速W变换算法及其实现

本文给出一种结构简单的快速算法及其“即位”实现程序，用以计算Ｎ＝２＾Ｍ点的所有四种类型的离散Ｗ变换（ＤＷＴ）。该算法所需要的计算量和目前效率最高的ＦＷＴ算法一样，但结构更简单、且使用余弦乘子；因此它既避免了ＦＷＴ算法的缺点，又具有更高的计算效率。     

在认知中继网络中基于放大转发与最佳中继的最优功率分配算法

由于受认知无线电与中继通信技术的启发,提出了一种认知中继网络模型.该模型由源节点、目的节点、认知中继节点及主用户(primary user,PU)构成.认知中继节点以与PU共存的方式为源节点辅助传输信息到目的节点,只要保证其对PU通信造成的干扰在PU干扰门限值以下.假设源节点、目的节点和认知中继节点之间的瞬时信道边信息(channel side information,CSI)和认知中继节点到主用户之间的均值信道增益已知的前提下,研究该模型中的认知中继节点分别采用放大转发(amplify-and-forward,AF)和基于AF的中继选择(selection AF,S-AF)下的功率分配策略,该策略以最小化系统中断概率为目标,同时也满足认知中继节点的发射功率约束(包括总发射功率和个体发射功率约束)和对主用户的干扰功率约束.最后,通过数值仿真来验证推导出的功率分配策略.仿真结果表明:本文提出的最优功率分配策略,无论在AF,还是S-AF下,均能明显的改善系统的中断性能和平均吞吐量;同时在S-AF下最优分配策略可以得到更高的平均吞吐量,因此中断概率更小.     

基于跨层机制的最佳协作中继选择及其系统实现

为了获得最佳的协作中继用户,通过推导协作中继传输系统的误符号率,提出了基于放大重传和解码重传下最佳协作中继的选择准则,并结合跨层协作的思想给出了基于MAC层来实现最佳协作中继选择的分布式协议.与此同时,提出了协作分集系统的物理层传输方案,分析了瑞利衰落信道环境下所提方案的系统性能,得到了系统误比特率的闭式解.此外,针对协作中继选择准则和协作分集传输方案的误码性能进行了系统仿真和性能比较,结果表明,所提出的协作中继选择准则明显优于传统中继选择准则,且协作传输方案可以获得明显的分集增益,系统平均误比特率显著下降.     

全双工中继协作下的认知MIMO系统吞吐量最大化研究

本文研究了全双工中继协作下的认知MIMO系统的平均吞吐量最大化问题。与传统的中继协作认知无线电系统不同的是,该系统模型中的双工中继节点既能协助认知用户源节点进行多天线频谱感知以提高频谱检测性能,也能解码转发认知用户源节点的发送信号以获得更大的系统吞吐量。为使系统平均吞吐量最大,首先,本文以认知用户能获得的最大平均频谱空洞被发现的概率为目标,对系统的帧结构进行优化以获得最佳的感知时间,接着对多个发送天线进行优化以选择出最佳的发送天线,并推导出了在总的发送功率和对主用户干扰受限条件下的认知用户源节点和双工中继节点的最佳功率分配方案。最后的仿真结果表明本文提出的系统模型和优化方案相比传统的双工等功率分配方案以及单工功率分配方案能够获得更大的系统平均吞吐量。