认知Ad Hoc网络的MAC层研究综述

MAC层是认知Ad Hoc网络一个很重要的研究领域。它决定频谱的感知策略和接入策略,在保证主用户不受影响的前提下,实现与主用户及其它认知用户的共存。文中综述了认知Ad Hoc网络MAC协议的设计要求以及当前面临的问题和挑战。然后对认知Ad Hoc网络进行了分类。对几种典型的MAC协议进行了分析和对比。最后展望了未来的研究方向。     

认知MIMO雷达波形设计研究

认知多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达将认知技术与MIMO技术相结合,具备动态环境信息感知和自适应调节能力,受到雷达界的广泛关注。相比于传统雷达,认知MIMO雷达性能更优、适应性更强,是雷达迈向智能化发展的趋势,而发射波形的优化设计是实现雷达认知的关键,因而成为近年来学者研究的重点。首先介绍了认知MIMO雷达基本概念,分析了波形设计现状,然后在波形设计步骤的基础上,重点从优化准则和优化方法两方面总结了现有研究成果及特点,最后讨论了未来研究方向和需要解决的问题。     

基于ADC模型的某雷达干扰系统效能分析

某雷达干扰系统在执行任务中存在两种工作模式.针对不同的工作模式,在ADC模型的基础上分别建立了贴近实战的效能分析模型.在主要工作模式中,考虑了战场环境中电子干扰因素对效能的影响,引入了系统抗干扰系数;在辅助工作模式中,还考虑了系统协同好坏对效能的影响,引入了系统协同系数.最后通过实例及相应的仿真,分析了两种系数对效能的影响.     

在线学习的主用户仿冒攻击策略

在认知无线网络中,次用户通过频谱感知来学习频谱环境,从而接入那些没有被主用户占用的频谱空隙。事实上,多种恶意攻击的存在会影响次用户频谱感知的可靠性。只有深入研究恶意攻击策略,才能确保认知无线网络的安全。基于此,研究了一种认知无线网络中的欺骗性干扰策略,即主用户仿冒攻击策略,该攻击策略通过在信道上传输伪造的主用户信号来降低次用户频谱感知的性能。具体来说,将攻击策略问题建模为在线学习问题,并提出基于汤普森采样的攻击策略以实现在探索不确定信道和利用高性能信道间的权衡。仿真结果表明,与现有的攻击策略相比,提出的攻击策略能更好地通过在线学习优化攻击决策以适应非平稳的认知无线网络。     

通用型CGF系统中仿真组件层的应用研究

为实现计算机生成兵力(CGF)的通用性、避免重复开发,在计算机生成兵力系统设计中采用多层体系结构,其中仿真组件层既为上层模块提供软件支撑又确定了CGF的真实程度。因此,给出了通用型CGF系统中仿真组件层的一般建模方法,且着重介绍了采用基于"过程"的认知模型建模方法在某仿真平台中实现模拟舰艇指挥员进行箔条质心干扰的决策。仿真结果表明这些方法是可行的,有利于CGF功能的完善和推广。