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针对车联网环境下无线频谱资源短缺的问题,提出一种基于神经网络的多条件频谱感知组合算法。该算法利用神经网络较强的多分类能力,将信号能量、协方差矩阵的最大特征值、最小特征值、迹和平均特征值融合作为神经网络特征参数实现合作频谱感知,并从理论上分析参数选择方案,算法还充分考虑信道多径衰落和阴影效应导致的信噪比很低的情况以及车辆移动产生的多普勒效应,达到提高频谱感知成功率的目的,从而提高频谱的利用率。仿真结果表明,该算法在低信噪比情况下比已有的频谱感知算法具有更好的检测性能。 相似文献
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以认知无线电为核心的动态频谱共享接入作为解决万物智联时代频谱稀缺问题的关键技术之一,快速、鲁棒的频谱感知是动态接入的基础。优化改进一种基于能量检测的宽带频谱感知方法,在无需先验信息的情况下实现了快速频谱边界识别与信道状态判定。实验结果表明,本方法适用于宽频带频谱盲感知,且在低信噪比情况下具有良好的性能。 相似文献
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基于二维高阶累积量的自适应谱线增强算法的迭代步长很容易受到噪声干扰的影响,本文分析了基于二维高阶累积量的自适应谱线增强算法的特点,在此基础上提出了一种改进的基于二维高阶累积量的自适应谱线增强算法。计算机仿真结果表明,本文提出的算法对高斯白噪声和高斯色噪声都有很好的抑制作用,可以改善高斯噪声背景中小空间范围的二维信号信噪比。 相似文献
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信号捕获是全球导航卫星系统(GNSS)信号接收的关键步骤,其搜索过程运算量较大。压缩感知可以减少捕获的运算量,但对捕获性能有一定影响。为提高压缩感捕获算法的性能,在GNSS信号稀疏性的基础上,构造基于奇异值分解的高斯测量矩阵,该测量矩阵比传统高斯测量矩阵具有更好的非相关性和重构性能,利用该矩阵进行基于压缩感知的捕获算法仿真。仿真结果表明,与传统高斯压缩感知捕获算法对比,改进算法在较低信噪比情况下捕获概率有明显提升。 相似文献
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在低轨卫星物联网系统中,卫星感知的频谱数据空间分辨率低,空间电磁环境的细节难以分析。针对该问题,提出将频谱的空间分布情况以二维图像形式处理,根据空间频谱感知数据的特点采用适当的图像超分辨率重建算法,提高了频谱的空间分辨率,增强了频谱态势中的细节。仿真结果表明,根据灰度值可以从图像中直接观察信号的存在性,并且依据频谱数据图像特点选择的双三次插值、基于L1范数先验的贝叶斯方法和基于匹配图像块的学习方法都有效地提高了频谱数据的空间分辨率,用PSNR评价时,基于L1范数先验的重建算法效果更好,但是基于匹配图像块的学习方法增强了频谱感知数据中的波纹,从视觉上看,提高细节效果略优。 相似文献
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针对单源单中继多用户多输入多输出下行系统,提出一种基于规则块对角化的收发处理设计.考虑源端无法获得第二跳的信道信息和用户无法获得第一跳的信道信息的场景,对源-中继链路和中继-用户链路进行独立的收发处理设计.在中继处采用传统的规则块对角化方法抑制用户间干扰和噪声,并基于最小均方误差准则联合接收矩阵设计改进的迭代优化算法.仿真结果表明,该算法收敛较快,且很好地降低了低信噪比区域的误码率. 相似文献
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研究基于压缩感知的合成孔径雷达(SAR)图像压缩算法.根据压缩感知理论,在信号降维方面,提出一种更优化的观测矩阵构造方法;在信号重构方面,提出一种基于微分熵和迭代加权最小二乘的改进重构算法.通过对SAR图像进行压缩和性能比较,得出结论:本文提出的改进算法优于传统的压缩感知算法. 相似文献
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针对中国区域定位系统(China area positioning system,CAPS)接收机采用圆极化天线接收极化信号时会引入3 dB的极化损失问题,提出一种基于双线性极化天线的信号合成捕获算法.该算法先对双线性极化天线接收的两路CAPS导航信号进行捕获,并根据捕获结果进行信号同步;进而利用最大信噪比合并来合成两路信号,从而提高接收信号的信噪比.通过实测数据分析表明,该算法得到的合成信号的信噪比比单路信号得到的信噪比增加1.5dB,提高了信号接收的灵敏度. 相似文献
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卢娜 《清远职业技术学院学报》2020,(1):44-50
认知用户针对多窃听节点场景下认知网络物理层安全通信,为最大化安全通信速率进行动态信道选择。非合作博弈建模认知用户可以在以下三种基于博弈学习的信道选择算法中实施安全通信信道选择行为,即虚拟行动学习算法、经验权重吸引(experience-weighted attraction,EWA)学习算法以及强化学习算法。算法仿真结果表明:虚拟行动算法与EWA算法性能相近,但虚拟行动算法收敛较慢且计算复杂度高,EWA算法收敛速度快且算法复杂度适中,而强化学习算法性能较差且收敛慢但计算复杂度低。 相似文献
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随着无线通信技术的发展,无线频谱资源变得越来越紧张．目前的频谱资源分配方法,有相当一部分频谱的利用率是很低的．针对这个问题,对认知无线网络中,非授权用户接入频谱空隙的方法进行研究,提出了一种基于载波检测的设计方案．该硬件设计中采用集成了MC8051和CCI100射频发射模块的CC1110,运用CC1100的CSMA功能来实现非授权用户监测频谱空隙,非授权用户能够准确地检测和利用处于空闲状态的频谱,并进行数据的发送与接收．经试验测试,本平台达到了提高频谱资源的利用率,基本具有同构网络中非授权用户智能接入的能力． 相似文献
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针对UMTS/WLAN异构网络中的无线资源管理问题,提出基于比例速率限制的网络选择和资源分配算法.为保证用户间的公平性,将问题建模为带比例速率约束的系统吞吐量最大化问题.通过求解放松约束后的优化问题,得出用户网络选择与其到不同网络的可达速率之比相关的推论,并依此提出一种低复杂度的分布式算法.仿真结果表明,所提算法与原优化问题解的上界相比只有较小的性能损失,同时能有效保证用户间的公平性. 相似文献
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针对低信噪比环境下编码辅助载波同步算法存在复杂度高和实时性差的问题, 本工作引入估计积分器不断补偿信号向量、减小待估偏移值. 在此基础上,提出新的同步迭代停止准则;当LDPC码的各变量节点的对数似然比绝对值的均值趋于稳定时,提前停止迭代. 仿真结果表明,该算法在缩小频率搜索范围的同时,大大减少同步迭代次数,且与理想同步译码相比,性能损失不超过0.12 dB. 相似文献
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基于峭度指标的FastICA算法具有较快的收敛速度和较高的计算效率，被广泛应用于多光谱图像的特征提取。经典的FastICA算法基于固定点迭代法得到图像的各个独立成分，在迭代过程中，每一个独立成分的求解都需要所有像元的参与。因此，当数据量较大或图像中像元较多时，FastICA的计算量很大，此时它的速度优势就会大打折扣。遥感数据一般都具有较大的尺寸，因此如何将FastICA直接应用于遥感数据，是一个具有实际意义的问题。通过引入多光谱图像协峭度张量的概念，将FastICA的固定点迭代问题转化为代数形式的张量计算，避免每次迭代过程中需所有像元参与的缺陷，因而大大降低计算复杂度。多光谱图像实验结果表明，该算法明显快于传统的基于峭度指标的FastICA算法。 相似文献
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针对空空时间反转多信号分类（time reversal multiple signal classification,TR-MUSIC）抗噪性能差而难以实现对复杂随机介质影响下目标的聚焦成像,以及空空多态数据矩阵的获取较为复杂等问题,提出基于空频分解的时间反转成像新方法,即空频TR-MUSIC。该方法利用天线阵列采集的散射场回波信号建立空频多态数据矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到噪声子空间向量,从而实现对目标的成像。基于完全散射场数据的成像函数包含多个子矩阵的贡献,具有统计特性。仿真结果表明,无论是在自由空间中还是在随机介质背景下,空频TR-MUSIC的成像效果均优于传统的空空TR-MUSIC,具有较好的分辨率和定位精度。即使在信噪比为10 dB的高斯白噪声影响下,也能实现对目标的准确成像。 相似文献
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针对前馈网络BP算法所存在的收敛速度慢且常遇局部极小值等缺陷 ,提出一种基于U D分解的渐消记忆推广Kalman滤波学习新方法。与EKF相比 ,该方法不仅大大加快了学习收敛速度、数值稳定性好 ,而且比BP算法需较少学习次数和隐节点数 ,学习效果也更好。将这种学习算法应用在船舶操纵的神经网络控制器中 ,仿真结果表明该方法是提高网络学习速度、改善学习效果的一种有效方法 ,可有效解决非线性系统的控制问题。 相似文献
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神经网络是非线性系统建模的重要方法.反向传播(BP)算法常常用于神经网络的权值训练中,但是BP算法收敛慢.为此,将非线性最小二乘法用于前馈神经网络的权值学习.采用这一建模方法对石油钻杆在热处理过程中的温度测量偏差进行校正.研究结果表明,该方法具有很快的收敛速度和很好的拟合精度,适用于工业过程中测量信号的在线校正. 相似文献