基于贝叶斯预测密度的弱匹配追踪频谱检测

针对在低信噪比、观测点数较少情况下稀疏度的欠估计问题,提出了一种基于贝叶斯预测密度的弱匹配追踪频谱检测算法.该算法利用贝叶斯预测密度理论推导出罚函数,然后引入弱匹配策略于CoSaMP算法,提高频谱支撑集估计性能,且减弱受稀疏度估计准确度的影响.仿真结果表明,当信噪比高于3 dB时,利用400个观测样本该算法就能获得90％以上的频谱检测概率,宽带频谱感知性能优于已有算法.     

一种新的变步长NLMP快速算法

由于NLMP算法的收敛速度不够快,它不能应用于实时性要求高的场合.引入指数遗忘因子加权误差的P阶相关,用数据段的P阶相关的平均更新步长.每L点数据段更新一次步长,提出了一种新的变步长NLMP算法.算法仿真结果表明,新的算法保持了传统NLMP算法的各项优点,同时在稳定性和收敛速度方面比传统的NLMP算法都有很大的改善,便于对信号进行实时性处理,算法简单易于实现,对高斯噪声和a稳定分布下的尖峰脉冲噪声都有很强的韧性.     

多径异步LSC-DS-CDMA信号伪码估计

针对多径环境下异步长短码直扩码分多址信号(long and short code direct sequence code division multiple access, LSC-DS-CDMA)伪码估计难的问题，提出一种基于张量分解和联合估计的伪码估计方法，采用重叠窗对接收信号进行分段并构建张量模型。为改善传统线性步长搜索算法结合梯度下降的方法分解因子矩阵收敛较慢的问题，提出改进的线性步长搜索算法，结合使用动量梯度下降法对各子张量进行Tucker分解得到各因子矩阵，所需的迭代次数大大减少；利用接收增益矩阵和移位相乘解决复合码的排序模糊和幅度模糊问题；利用最大似然准则联合估计复合码和多径信道后，使用梅西算法和相关运算估计每个用户的长码和短码。仿真结果表明，该方法能够有效估计多径异步LSC-DS-CDMA信号的伪码。     

基于中继节点的多跳CR Ad Hoc网络广播算法

针对避免广播冲突的CR Ad Hoc网络的分布式广播协议广播成功率低和基于选择性广播信道集的低延迟广播算法广播冲突率高的问题，提出基于中继节点选择的多跳CR Ad Hoc网络广播算法。根据节点可用信道集的大小和基于邻居度的转发概率选取中继节点，并对相应中继节点的可用信道集随机左移，在保证一定广播成功率、广播时延和广播冲突率的前提下，降低节点转发率，减少网络中的冗余信息；建立综合评价函数对广播算法的综合性能进行了定量分析；给出广播冲突概率推导。仿真结果表明，该算法与分布式广播协议相比，提高了广播成功率，降低了广播时延；与低延迟广播算法相比，降低了节点转发率和广播冲突概率。根据综合评价函数，该广播算法的综合性能更好。