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。     

面向混部云失败批处理作业的预测算法

为了降低混部云失败批处理作业的风险,使用K-means聚类算法将批处理作业分为四类,在分类的基础上提出了二层嵌套分类模型(two-layer nested classification model, TLNM),实现了基于TLNM的预测算法。基于Ali Trace 2018数据集上的实验结果表明,该算法的接受者操作特性(receiver operating characteristic, ROC)曲线明显优于其他常用分类器,ROC曲线下面积(即AUC)可以达到0.978,表明该算法具有良好的分类性能。同时召回率可以达到0.951,通过混淆矩阵可以看出TLNM算法能够准确预测出执行失败的批处理作业。     

认知无线网络中不同场景的动态频谱聚合算法

在认知无线电网络中,不连续的频谱片段可以通过频谱聚合来满足认知用户的用频需求。常用的频谱聚合算法有具有聚合能力的频谱分配算法、最大满足算法和最小切换算法等。文章在这几种算法的基础上提出了一种能够预测高级用户出现概率的方法,从而减少网络开销;对于用频需求较大的情况,提出了折中算法和片段最大化算法,增加了可支持的用户数量,并减少了网络开销。仿真结果表明,上述算法具有较好的效果。     

多普勒频谱及JEM效应在空中目标识别中的应用分析

为了获取进行空中目标识别的有效特征量,分析了多普勒频谱结构识别、调制谱识别和JEM周期特征识别等方法.采用将相位和幅度综合的方法,获得了更接近理论值的JEM周期平均值特征量,仿真结果说明综合特征量具有较小的估计标准差.最后,指出了该领域可能的研究方向.     

《现场混装炸药车》标准现状及修订建议

现场混装炸药车作为爆破自动化的代表已经越来越多地被国内矿山、水利、交通等部门所认识和应用。本文着重对《现场混装炸药车》标准进行了剖析，并结合国家已有产业政策对标准提出了一些修订建议。     

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。     

自旋对一维正常金属介观环中持续电流的影响

采用自由单电子模型 ,得到了考虑电子自旋后一维正常金属介观环中持续电流的解析及数值计算结果。推广至三维介观环 ,得到了与实验结果接近的结论。首次发现了由于自旋引起的调制现象。