基于自适应训练的一种新的软决策融合算法

为了提高系统的检测性能,本地检测器应用了软决策算法,提出一种新的结构框图.将本地判决送至自适应训练器来估计本地检测器的性能参数,然后将得到的性能参数反馈至本地检测器来控制本地的检测门限.另外又将本地判决和可信度送至融合中心进行融合判决得到最终的判决,随后给出了迭代算法.最后通过三检测器系统仿真说明了算法的可行性,检测性能比硬判决有所改善.     

基于关联分析的频谱感知信息加权融合算法

针对多传感器协作式感知模式下感知信息融合精度不高的问题,提出了一种频谱感知信息的加权融合算法。采用灰关联分析方法确定不同传感器的权重,利用加权证据理论对频谱感知信息进行融合,减少感知信息中的不确定性因素对融合结果造成的影响。仿真结果表明该算法能有效提高感知信息融合的精度,从而提高频谱感知的准确性和可靠性。     

基于随机矩阵特征值差的频谱感知改进算法

针对经典特征值类频谱感知算法在低采样、低信噪比下检测效果不佳的问题,基于最大最小特征值之差算法(DMM),利用最小特征值极限分布以及特征值均值的能量特征,提出了一种基于随机矩阵特征值差的频谱感知改进算法(DAM),该算法以特征值均值与最小特征值为检测量,分析比较了算法在两种计算门限下的检测性能(DAM1与DAM2),理论与仿真结果表明,该算法在不增加运算复杂度的同时,在低采样、低信噪比的情况下,较DMM算法以及现有最大特征值与能量差改进算法(ME-S-ED)提升了检测概率,其中DAM1更适用于低信噪比,DAM2更适用于低采样。     

改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法

针对宽带频谱感知中采样率大、感知时间长的问题,在调制宽带转换器采样的基础上提出了一种改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法。调制宽带转换器对宽带频谱进行欠奈奎斯特采样,以最小描述长度准则估计信号个数,用改进多重信号分类谱估计信号位置。算法引入调整因子,使得多重信号分类谱中信号位置更为明显,降低了噪声的干扰。整个感知过程无须重构原始波形,无须计算频谱,大大降低了计算量,而且感知算法计算复杂度低,提高了感知效率。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法仍具有很好的检测性能。     

基于改进MUSIC算法的宽带频谱快速感知方法

针对宽带频谱感知中采样率大、感知时间长的问题,在调制宽带转换器采样的基础上提出了一种改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法。调制宽带转换器对宽带频谱进行欠奈奎斯特采样,以最小描述长度准则估计信号个数,用改进多重信号分类谱估计信号位置。算法引入调整因子,使得多重信号分类谱中信号位置更为明显,降低了噪声的干扰。整个感知过程无需重构原始波形,无需计算频谱,大大降低了计算量,而且感知算法计算复杂度低,提高了感知效率。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法仍具有很好的检测性能。     

基于LMD频域近似熵频谱感知算法研究

针对现有频域近似熵频谱感知技术在低信噪比条件下抗噪声性能和检测性能有待提升的问题,提出了一种基于LMD频域近似熵的频谱感知算法。(1)算法筛选出3个PF分量累加求和,使得算法提取局部调频包络特征信息得到最优,进一步排除噪声不确定度的影响。(2)算法对累加PF分量进行频域变换后求其近似熵,增强算法对频域信息的嗅探能力,提升算法检测性能。Monte Carlo仿真结果表明,在噪声不确定度为0dB,采样点数为8 000的情况下,当信噪比大于-19 d B时,可以对2ASK信号达到100%的检测概率,与现有频域近似熵算法相比,检测性能约有17 d B的提升。     

一种改进的分数低阶矩协作频谱感知算法

为了提高脉冲噪声下基于分数低阶矩频谱感知算法性能,提出了一种改进算法。针对中值滤波能有效抑制脉冲噪声的特点,该方法先对接收信号进行中值滤波,再进行分数低阶矩频谱感知。仿真分析了在不同广义信噪比、特征指数以及协作用户对感知性能的影响,并与能量检测和分数低阶矩频谱感知方法对比。仿真结果表明,改进的分数低阶矩方法在脉冲噪声下感知性能明显优于能量检测和分数低阶矩检测。并且对不同调制信号均具有良好的适用性。     

基于迭代检测的宽带频谱自适应感知算法

针对多授权信号共存的宽带频谱,文章提出了一种基于迭代检测的自适应能量感知方法。通过迭代检测方式实时估计接收信号中的噪声功率和各频点的信噪比,并依据给定感知性能要求,自适应设置能量感知方法中的平均次数,提高了感知的效率。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于压缩感知和Welch的宽带频谱感知新算法

基于压缩感知的谱分析技术是宽带频谱感知的重要方法之一。文章将压缩感知与Welch法相结合,提出了一种新的宽带频谱感知算法。在不重构原信号波形的条件下,直接利用观测矩阵获得的低速观测值进行信号的功率谱估计,降低了采样速率,避免了重构算法的高复杂度。仿真结果表明,与基于压缩感知的多窗口联合奇异值分解算法(CS-MTM-SVD)相比,新算法在压缩率为0.5时能以更高的准确率估计出信号功率谱,估计精度与压缩率的变化成正比关系,并且新算法对噪声容忍度也更高。     

改进的判决加权RLS无线信道估计

随着移动通信的飞速发展,有限的无线频谱要求无线收发信机能够对时变的无线信道进行准确的盲估计.为了进一步降低判决差错和噪声波动对估计的影响,首先介绍了对无线信道的判决加权递推最小二乘盲估计,然后修正估计的判决方式,得到改进的判决加权递推最小二乘估计,最后仿真比较了移动环境下的无线信道各种估计与延迟扩展、多普勒频移及信噪比的关系和性能.     

多雷达观测信号融合检测算法

针对海上小目标检测问题提出了一种基于多雷达观测信号层融合的检测算法。该算法对各个雷达的观测值按采样时刻进行排序,然后根据对应时刻的脉冲信号进行高阶互累积量计算然后在相关域上积累进行似然比检测。仿真分析表明该算法与基于贝叶斯准则的分布式检测算法相比,具有较低的复杂度和低信噪比条件下较高的目标检测概率。     

基于非采样Contourlet变换的高光谱图像融合算法

高光谱图像数据具有大量波段,波段之间的相关性较高,可以利用数据融合技术来降低其分析难度.提出了一种新颖的基于非采样Contourlet变换的高光谱图像融合算法.首先对高光谱数据进行特征图像提取;再将提取出的多幅特征图像分别进行非采样Contourlet变换,并按区域能量进行加权融合;最后对融合系数进行非采样Contourlet重构.实际的OMIS高光谱遥感图像融合的实验结果表明,所提基于非采样Contourlet变换的加权融合算法能够很好地保持图像的空间特性和光谱特性,且效果明显好于典型的小波变换和Contourlet变换的融合方法.     

基于Sub-Nyquist采样的单通道频谱感知技术

宽带频谱感知技术在认知无线电中具有广泛的应用。基于时分的思想,将信号采集时间以固定长度的时间片进行划分,分别与不同的伪随机码信号相乘,经过低通滤波和sub-Nyquist采样,利用采样数据求出信号的频率支集。与已有的多通道频谱感知结构相比,本文用相对简单的单通道结构实现,同样能够利用低速率的采样点完成频谱感知。仿真实验结果表明,在信号的频率支集未知的情况下,该算法能够有效利用sub-Nyquist采样的数据实现频谱感知。     

基于星座图恢复的MQAM信号调制方式识别算法*

针对MQAM信号调制方式的识别问题,提出了一种基于星座图恢复的算法。该算法首先估计信号载频及信噪比等参数,并依据波特率和符号定时完成对接收信号的波特率采样。随后采用一种非判决辅助载频偏差估计方法,以消除载频偏差及相位偏移对星座图恢复的影响。最后利用平均似然比检测的方法,完成MQAM信号调制方式的识别。仿真结果表明,与仅考虑信号幅值分布的极大似然算法相比,该算法具有更优的识别性能。     

基于分形滤波的能量检测方法

能量检测是认知无线电频谱感知的有效方法,但在低信噪比情况下检测概率明显下降。提出了基于分形滤波的频谱感知能量检测方法。基于分形滤波可以有效抑制噪声的特点,该方法先对接收信号进行分形滤波,以其能量值作为检测统计量,进行能量检测。仿真结果表明,通过基于分形滤波的能量检测和直接进行能量检测方法对比,滤波后信噪比在下降7 d B时仍然满足90%以上的检测概率。此外,该方法对不同调制信号均具有较好的适用性,在噪声不确定情况下仍然具有较高的检测概率。     

自适应航迹融合算法及其仿真

在简单融合算法和协方差加权融合算法的基础上给出一种自适应航迹融合算法,并对这一算法进行了仿真.首先根据已关联的多个传感器的航迹状态估计计算得到第一个距离测度S1,并与门限T1比较.若S1小于门限T1则融合节点将选择本地航迹估计作为全局航迹估计;否则计算距离测度S2.这里S2也是局部航迹状态估计的函数.若S2小于门限T2则判决融合节点执行简单融合算法;否则判决融合节点执行协方差加权航迹融合算法.这里门限值T1,和T2代表了系统对融合航迹质量的要求以及系统可用资源对融合算法的综合影响.仿真结果表明自适应融合算法能够根据融合系统不同时刻对融合质量的不同要求以及系统资源的变化来自适应地选择满足要求的融合算法,从而降低航迹融合算法的计算复杂度.     

基于分形相关盒维数的分步合作频谱感知方法

提出一种基于分形相关盒维数的分步合作频谱感知方法,通过对信号进行自相关运算,然后求取其盒维数值,利用恒虚警检测得到判决门限进行判决,在所有认知用户中随机选择参与运算的认知用户,并反馈有益信息。仿真结果表明,该方法在保证检测准确率的同时,降低了认知系统合作频谱感知所带来的额外开销和频谱检测时长,减轻合作控制中心的负荷,整体上提高了认知系统的检测性能。     

频谱感知技术在认知无线电中的应用

频谱感知是认知无线电的关键技术,能量检测广泛应用于频谱感知。针对认知无线电频谱感知技术较少运用于实践的不足,提出了基于0FDM传输系统的频谱感知。在0FDM系统中利用能量检测的判决结果控制子载波的开关,实现感知结果对数据传输的控制,最后利用认知无线电平台进行实时数据的传输。实验结果表明,系统能够在认知无线电平台上成功进行无线通信的数据发送与接收,频谱感知结果能够有效控制数据传输,为认知无线电由理论研究步向实际应用奠定了基础,具有一定的实用价值。     

一种可靠的协作式频谱感知方案

高可靠性的频谱感知是认知无线电实现的基础.在认知无线电网络环境下,提出了一种可靠的合作频谱感知方案.认知网络中的独立节点分别计算频谱感知结果的可信任程度,融合中心预分选各节点的感知结果,剔除终端的错误感知数据,利用D-S证据融合方法得到最终感知结果.该方式能够克服阴影效应、衰落信道以及自私设备所造成的感知信息失真问题....     

基于D-S证据理论的协作式频谱感知方法

频谱感知是认知无线电的关键技术,感知精度和速度直接影响到认知无线电网络的整体性能。由于单台感知的性能受环境影响严重,协作式频谱感知被广泛使用。为提高协作式频谱感知性能,采用可变策略的Dempster-Shafer证据理论对两种感知方法产生的信息进行融合:一种是能量检测法,该方法速度快但准确度不高;另一种是周期平稳信号检测法,准确度高但周期长。通过融合实验结果表明,同单独一种检测方法相比,基于Dempster-Shafer证据理论的认知网络,其感知能力明显提高,系统的容错性和敏捷度也有增强。