同时收发认知抗干扰系统的改进能量检测算法

为增强复杂电磁环境中同时收发认知抗干扰通信系统的性能,研究了基于该系统的改进能量检测算法,推导出瑞利衰落信道中系统的检测概率、虚警概率及中断概率的理论表达式。该改进方法思想是将自干扰信道容量与接收机所需传输速率进行比较,通过比较结果确定能量检测门限值。仿真结果表明,改进能量检测算法能够有效地降低自干扰信号对同时收发认知抗干扰接收机的不利影响,提升系统的中断性能。     

基于改进能量检测的航空集群网络干扰感知

为了增强复杂电磁环境中航空集群战术网络的抗干扰能力,提出把同时收发认知抗干扰电台应用于航空集群网络节点,且每个节点采用改进能量检测方法进行干扰感知。在此基础上,分别研究了存在单/多个干扰源时的网络节点干扰感知性能,推导出干扰感知的虚警概率和检测概率的闭式表达。仿真结果表明,通过调节改进能量检测器的参数p,可以提高航空集群机载战术网络的干扰感知能力。     

航空集群网络路由约束连通支配集路由算法

航空集群作战由于具有规模大、时效性高、作战平台资源有限的特点,现有路由算法不能很好地适应于航空集群作战这种特殊环境。结合连通支配集理论,提出路由约束连通支配集路由算法。算法通过构建节点权值函数,分布式构造基于路由约束的连通支配集形成一个骨干网,在此基础上,设计路由约束连通支配集路由算法,使得数据转发可以高效进行,并基于有向图设计骨干网维护机制。仿真结果和理论分析表明,算法在时延、路由开销、死亡节点数方面的综合表现优于经典路由算法,能够较好地适应于航空集群网络。     

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。     

基于改进压缩感知的战勤网络状态监测模型

为提高战勤网络信息感知节点状态的监测效率,对经典压缩感知理论进行了改进,构造了一种适合于测量战勤网络状态的行和为零的贝努利测量矩阵,理论证明了原始重构算法依然适用于改进后的目标函数,同时提出了基于压缩感知的战勤网络状态监测模型。将改进后的压缩感知方法应用于提出的检测模型,对Hadoop进度跟踪机制进行改进,并在仿真环境下对解码精度、压缩比率、定位效率进行了测试和分析。测试结果表明：在保持与传统方法相同的监测精度下,新方法有效检测的战勤网络规模可提高约16倍。     

航空集群网络虚拟骨干网分布式构建算法

航空集群网络对集群作战任务执行效能的影响愈发深远,通过构建虚拟骨干网,能够降低路由开销、互联子网和实时管理网络,使航空集群作战更加高效。结合连通支配集理论,提出一种面向航空集群网络的分布式骨干网构建算法——DCAASN算法,设计权值函数刻画节点可用带宽和连通度,并采用分布式思想构建连通支配集以完成骨干网的构建。理论分析和仿真结果表明,相较于Wu、Wan和DCDS算法,该算法构建的骨干网中节点平均权值更大,骨干网的生命周期更长,并且骨干网的规模更小;在时间开销、消息开销方面,相较于Wu、Wan算法有较大提高,与DCDS算法在同一量级。     

航空集群机载网络Failure-Oblivious路由策略

航空集群机载网络作为集群成员间信息交互的纽带,其路由策略性能优劣直接影响信息传输实时性与可靠性,从而制约网络化集群作战效能发挥.考虑到航空集群机载网络具有诸多不确定性,为应对路由失效以及尽可能避免路由更新,从路由选择算法的角度,在软件定义网络架构下提出Failure-Oblivious路由策略.与传统路由策略不同的是,...     

基于MAS的航空集群体系结构探究

以多智能体理论为基础,对航空集群体系结构进行了探究。采用传统的自顶向下与基于涌现的自底向上相结合的方法,将集群系统划分为三层:系统层、任务层、自组织层;设计了三类智能体:任务决策智能体、任务管理智能体、任务执行智能体,三类智能体分别实现系统的三层功能。最后以航空集群反隐身任务为例进行分析。结果表明:该体系结构具有自适应性、鲁棒性,能够适应未来复杂多变的战争环境。     

基于改进YOLOv4算法的无人机目标检测

为了提高无人机集群检测精度和速度,提出了改进YOLOv4无人机集群目标检测方法。使用轻量化网络MobileNetV3分别获得5个有效特征层代替原网络中主特征提取网络生成的有效特征层,降低原网络的参数量和计算量;采用改进的K-means优化聚类先验框替代原算法中的先验框;基于公共数据集验证算法的有效性,在单无人机和无人机集群2种情况下进行了检测实验。实验结果表明：使用轻量化网络并利用改进K-means优化聚类先验框的改进YOLOv4算法,相比传统YOLOv3和YOLOv4算法明显提升无人机检测精度和检测速度,检测精度比YOLOv3和YOLOv4分别提高了16.4%、7.3%,检测速率分别提高0.82倍、1.27倍,漏检率分别降低了68.5%、6.25%,误检率分别降低了69.8%、62.2%,有效解决了误检和漏检等问题;与其他深度学习算法SSD和Centernet相比,检测精度分别提高15.4%、19.4%,检测速率分别提高了16.4%、52.1%。     

联合小波-频域变换的自适应能量检测

针对传统能量检测方法在频谱感知领域中极易受低信噪比环境干扰,忽视可用频谱的定位亦会影响频谱状态的判别结果,提出了一种联合小波-频域变换的自适应能量检测方法,旨在提高能量检测的噪声灵敏度和判别精确度。通过离散小波包变换对信号进行分解并计算子带能量;结合能量范数降低自适应阈值的计算复杂度,以便与子带能量比较;采用快速傅里叶变换定位可用频谱范围。对该方法进行模拟仿真,探究自适应阈值与不同性能参数之间的变化关系。仿真结果表明,该方法具有良好的环境适配性与系统稳定性,且在不同信噪比环境下的检测误差更小。此外,对子带信号进行频域分析以实现归一化频率范围的重新排序,进一步提高了频谱感知的准确度。     

GPS欺骗干扰原理研究与建模仿真

针对GPS欺骗干扰,分析了自主式与转发式干扰相关技术特点,重点研究了GPS转发式欺骗干扰的原理及实现方法,建立了GPS欺骗干扰对抗系统的主要数学模型,利用SYSTEMVIEW平台设计开发了GPS欺骗干扰仿真系统,通过仿真,验证了转发式欺骗干扰原理,给出了在一定干扰功率条件下转发误码率与干性比的关系,得到了各个转发信号的延迟量.所阐述的原理及仿真技术对于GPS欺骗干扰的分析与实现具有重要的参考作用.     

基于发现概率地对空雷达干扰源分配的改进型遗传算法

针对大规模干扰机和机载雷达场景下干扰资源分配困难的问题,设计一种基于映射二进制编码的改进型遗传算法。算法结合干扰机对抗来袭机载雷达的应用背景,以发现概率作为指标,求解发现概率最小化下的最优干扰资源分配策略。仿真结果表明,相对于经典遗传算法,在解空间巨大的情况下,所提方法有效地节省了存储空间,加速了算法的迭代收敛,并适用于硬件二进制处理系统。     

采用无线携能技术的中继辅助CR-NOMA系统能效分析

针对现有关于认知无线电非正交多址接入网络的研究中终端电池容量有限和能源利用率低的缺点,采用了中继辅助用户进行传输,并且引入无线信息和能量同时传输的方式。在用户服务质量和最小能量捕获的约束条件下推导了次用户传输能效表达式,通过分式规划方法把非凸的目标函数转化为优化中继发射功率、中继功率分配和接收端功率分配三个凸的单目标问题,并分别用函数单调性、黄金分割算法、拉格朗日对偶算法和多目标联合优化算法进行优化,求得了全局最优解,使次用户系统传输能效最大化。对所采用的算法复杂度进行分析,仿真结果表明：与传统的正交多址接入方案相比较,在提高系统频谱利用率的同时,次用户传输能效有47%的提高。     

基于CAM的认知超宽带频谱感知方法

频谱感知是认知超宽带系统的核心部分,针对超宽带频带内授权信号类型确定的特点,为了弥补自相关检测不能够识别信号类型的缺点,提出利用信号的循环谱特征和自相关矩阵差异性来检测授权信号,该方法融合了自相关检测和循环谱检测的优点进行合作判决。仿真表明该方法在高低信噪比环境下均能比循环谱检测和能量检测得到更好地检测效果,因此适合于认知超宽带系统。     

非理想干扰对消条件下扰中侦系统性能分析与功率优化

为了定量描述干扰对消性能对扰中侦系统的影响,提出了非理想干扰对消条件下干扰-侦察中断概率的概念,推导了干扰-侦察中断概率性能闭式表达式,并进一步给出了理想干扰对消情况下的渐进中断概率表达式。基于所推导性能闭式表达式,求得了使干扰-侦察中断概率最小化的最优干扰功率。利用蒙特卡罗仿真验证了推导结果的准确性和最优功率的正确性。结果表明,干扰-侦察中断概率随着干扰对消比增大而减小,但随着干扰功率和发射功率的增大先减小后增大;最优干扰功率随着发射功率的增大而逐步增大,但最优干扰-侦察中断概率性能随着发射功率的增大而趋于常数。     

基于最大比合并的循环平稳频谱协作检测

多天线空间分集和多用户协作检测是提高认知无线电频谱检测性能的2种关键技术,由此提出了基于循环平稳特征的多天线多用户频谱协作检测方法.首先接收器在频域按照最大比合并的方法合并各天线接收信号,对合并信号进行初步频谱判决.然后在多用户中按照K/N融合准则进一步做频谱协作检测.仿真分析表明,综合利用信号循环平稳特征和协作检测技术可有效改善认知无线电系统检测性能.     

基于改进粒子群优化算法的微电网孤岛选址定容

分析了在重要孤立系统中采用微电网供电的必要性,在此基础上提出了采用由非支配排序法和拥挤距离排序法改进的粒子群算法进行微电网选址定容,其目的是改进多目标微电网规划问题的优化结果。通过改进算法与基本算法算例结果的对比分析,验证了改进算法在求解孤岛选址定容问题上具有较强的寻优能力、较高的收敛精度和较稳定的最优解,为进一步研究微电网孤岛选址定容问题提供了思路。