国家教育部博士点基金(20110203110011) 作品数:13 被引量:70 H指数:6 相关作者: 李赞 司江勃 齐佩汉 高锐 郝本建 更多>> 相关机构: 西安电子科技大学 惠州学院 佛山科学技术学院 更多>> 发文基金: 国家教育部博士点基金 国家自然科学基金 高等学校学科创新引智计划 更多>> 相关领域: 电子电信 自动化与计算机技术 更多>>
低信噪比条件下基于随机共振的感知方法与性能分析 被引量:7 2013年 针对认知网络实际环境中常呈现出噪声高动态变化、低信噪比特征,无法快速准确进行频谱感知的问题,本文将物理学非线性领域中的随机共振理论引入到频谱感知中,提出了一种基于广义随机共振的能量检测算法.该算法引入匹配噪声,通过匹配非线性系统、噪声和信号三者的关系,从而改变能量检测统计量的分布,有效地检测信号的存在性.本文从理论上推导了最佳匹配噪声的表达式,并得到了检测性能、受噪声不确定度的影响、感知时间等方面的重要理论结论.仿真结果验证了理论推导的正确性,表明所提算法能够在信噪比为-20dB等低信噪比条件下较现有能量检测算法提高3dB以上,且具有感知速度快、受噪声不确定度影响小等特点. 高锐 李赞 吴利平 李群伟 齐佩汉关键词:频谱感知 随机共振 低信噪比 低信噪比下基于双检测长度的频谱感知算法 被引量:1 2014年 针对现有认知网络中低信噪比条件下频谱感知性能差、速度慢的问题,提出了一种基于双检测长度的感知算法.该算法先进行一次短数据长度能量检测,当第1次判决主用户不存在时,再进行第2次长数据长度能量检测,并作出最终的感知判决.从理论上推导了平均样本数、检测性能、算法复杂度等重要性质.基于matlab的仿真结果验证了理论推导的正确性,表明所提算法在低信噪比条件下,在感知性能较传统能量检测算法有所提升的同时,具有更少的平均样本数和更低算法复杂度的特点,并有望应用于未来实际认知网络中. 高锐 李赞 齐佩汉 关磊 刘进关键词:认知无线电 频谱感知 基于粒子群优化与SVR-ADLA算法的MIMO系统识别研究 被引量:1 2015年 针对现有基于径向基函数(RBF)网络对多输入多输出(MIMO)系统识别中存在收敛速度慢、系统识别稳定性不高的问题,提出了一种新的MIMO系统识别方法:采用支持向量回归(SVR)算法建立RBF网络初始化结构,确定初始化网络参数;采用退火动力学习(ADL)算法对系统识别网络进行训练,在训练过程中采用粒子群优化(PSO)迭代算法选出最佳学习率组合,使识别网络实现对MIMO系统的识别。对一个两输入输出系统进行了识别仿真,仿真结果表明,用该识别方法重建的识别系统性能优于目前RBF网络参数优化过程中常用的最小平方算法或梯度下降法算法。RBF网络识别系统易于实现,在MIMO系统识别中具有广泛的应用前景。 杨发权 李赞 郝本建 樊耘关键词:径向基函数(RBF)网络 基于TDOAs与GROAs的多信号源被动定位 被引量:11 2012年 为提高感知节点位置模糊条件下多目标被动定位结果精度,提出基于TDOAs与GROAs的混合定位代数闭式解算法,该算法联合估计未知信号源位置与带误差感知节点位置,利用TDOAs与GROAs所包含的相同感知节点位置误差信息提升定位精度,并推导得到基于TDOAs与GROAs多目标混合定位的克拉美罗下界(CRLB),仿真结果表明,所提算法能较好的达到CRLB,并且GROAs信息的引入给多目标定位精度带来明显性能提升. 郝本建 李赞 任妘梅 司江勃 刘磊关键词:多信号源 基于TDOA与GROA的信号源被动定位偏差消除技术 被引量:13 2014年 本文针对Ho提出的基于TDOA(Time Difference of Arrival)与GROA(Gain Ratio of Arrival)信号源定位的代数闭式解,提出两种偏差消减方法.首先对其闭式解偏差进行了推导,然后给出BiasRed法与BiasSub法两种偏差消减算法,BiasSub法从Ho给出的解中直接减去期望偏差,BiasRed法通过分析误差表达方程并引入二次约束来提升定位估计精度;分析表明两种方法均可针对远距离信号源,在较小高斯误差情况下有效消减定位偏差,BiasRed法可将偏差降低到最大似然估计算法的水平;计算机仿真分析验证了所提算法的性能. 郝本建 李赞 万鹏武 司江勃 齐佩汉 关磊基于功率谱分段对消频谱感知算法研究及性能分析 被引量:10 2014年 在实用的认知无线电系统中,频谱感知技术必须具备在噪声电平高动态变化和无线信道严重衰落电磁背景下,进行实时盲频谱感知的能力,这为经典的频谱感知算法带来巨大的挑战。该文提出的功率谱分段对消频谱感知算法,依据傅里叶变换的渐进正态性和相互独立性,计算出功率谱的统计特性,利用监测频带内部分谱线强度和与全部谱线强度和的比值作为检验统计量进行信号存在性的判断。该文推导了算法的虚警概率和不同信道模型下正确检测概率的数学表达式,并依据Neyman-Pearson准则得到判决门限的闭式表达式。理论分析和仿真结果均表明:功率谱分段对消频谱感知算法对噪声不确定度具有鲁棒性;固定信噪比,算法的频谱感知性能不受噪声电平改变的影响;应用于高斯白噪声和平坦慢衰落信道中,可在较宽的信噪比范围内获得较优越的频谱感知性能;算法计算复杂度低,可在微秒级时长内完成频谱感知。 齐佩汉 司江勃 李赞 高锐关键词:认知无线电 频谱感知 功率谱 新型抗噪声不确定度谱分段对消频谱感知算法 被引量:10 2013年 针对噪声不确定度严重影响能量检测算法频谱感知性能的问题,提出了一种基于功率谱分段对消的频谱感知算法.该算法利用被监测信号周期图估计功率谱谱线互不相关的性质,以频带内一些谱线强度和与剩余谱线强度和的比值作为检验统计量,可实时鲁棒地感知监测频段的占用情况.理论分析和仿真结果表明,该算法可以在较宽的信噪比范围内获得较低的虚警概率和较高的检测概率,能有效克服噪声不确定度对检测性能的影响,判决门限不随次级用户周围环境噪声电平的变化而改变,适用于复杂电磁环境下的频谱监测和认知无线电系统. 齐佩汉 司江勃 李赞 高锐关键词:认知无线电 频谱感知 功率谱密度 一种N维数据块正交调制及其解调识别方法的研究 被引量:3 2012年 提出一种N维数据块正交调制方法并对其调制解调识别方法进行研究。研究基于普通正交调制识别基础上,从接收信号聚类样品中提取基本特征矢量以估计数据块信号参数实现数据块解调,通过矩阵转换实现信号调制方式的识别,在高斯白噪声信道条件下访真结果表明该方法对N维数据块正交调制信号具有较好的识别性能。 杨发权 李赞 罗中良 李红艳 赫本建 高锐关键词:解调 基于决策理论算法的单载波多载波数字调制识别技术研究 被引量:3 2013年 研究基于决策理论算法的单载波多载波无线数字调制信号的特征参数提取与自动识别技术,提出了适合单载波多载波数字调制识别的决策分类器及相应识别步骤。在瞬时相位提取时,首次采用去相位折叠算法纠正相位折叠的影响,提高了特征参数的准确性。仿真结果表明,该方法取得较好的识别效果,且系统易于实现,在信号识别中具有广泛的应用前景。 杨发权 李赞 罗中良关键词:特征参数提取 调制识别 非理想信道状态信息对频谱共享认知中继网络性能的影响 2012年 在频谱共享认知中继网络中,非理想信道状态信息可能导致次级用户的干扰超过主用户所能容忍的最大干扰值,从而影响到主用户的正常通信。为了衡量次级用户的传输对主用户性能的影响,该文提出了干扰概率这一性能指标。在非理想的信道状态信息条件下,推导了次级用户采用机会中继与选择协作协议时的干扰概率闭式解析式。理论分析表明,从干扰概率角度看,选择协作协议优于机会中继协议,但二者的极限干扰概率相同。此外,在非理想信道状态信息条件下,无论是采用机会中继还是选择协作协议,增加中继数量都会对主用户造成更大的干扰。最后,仿真结果验证了理论分析的正确性。 陈俊杰 司江勃 李赞 石莎 黄海燕关键词:认知中继网络 非理想信道状态信息