用部分传输序列方法降低实数OFDM信号峰均值比

该文分析了部分传输序列方法(PTS)用于降低实数OFDM信号峰均值比(PAPR)时存在的问题,分别研究并提出用于降低实数OFDM信号PAPR的相邻分割PTS(APTS)及交织分割PTS(IPTS)具体实现方法。仿真结果表明,APTS和IPTS能够有效降低信号的PAPR;在相同待选传输序列情况下,APTS算法性能与IPTS算法基本相当;APTS算法需要多次的IDFT运算,而IPTS仅需要一次IDFT运算。     

一种改进的交叉眼角度欺骗技术

文中研究了多阵元天线角度干扰技术和交叉眼，建立了多阵元交叉眼干扰模型，提出了多阵元交叉眼角度欺骗改进算法，改善了交叉眼干扰角的稳定性和准确性、增加了角度欺骗的范围，同时此算法可以控制干扰角的方向。计算机仿真结果验证了算法改进的有效性和角度干扰的稳定性。     

可信的反馈声誉保护协作频谱感知软判决算法

协作频谱感知中信任机制的引入,起到了抑制恶意用户频谱感知数据伪造( SSDF)攻击行为的作用。然而,数据融合中心不加区分地接收协作感知结束后的反馈信息,为恶意用户带来了实施“掺沙子”攻击的机会。恶意用户向数据融合中心反馈错误的主用户频谱状态,使信任机制不能得出准确的信任值。为此,提出了一种基于反馈声誉的信任机制,考虑反馈中的个体性特征,引入反馈声誉的思想来量化认知用户信任值。同时,将信任值量化结果用于权重经典软判决算法———序贯概率比检测( SPRT)算法,消除SSDF恶意用户参与软判决数据融合的影响,形成可信序贯概率比检测算法( FSPRT)。仿真结果表明FSPRT算法的性能优于传统SPRT算法,能有效降低网络信任值计算误差,并保持较好的感知性能。     

改进的分布式扩散符号LMS算法

针对无线传感器网络(WSN)中数据运算量大及传输速率受限问题,提出了在分布式扩散LMS算法中先后采用符号函数和改进的符号函数量化策略,实现对误差和估计信号的量化,以减少多节点无线传感器网络的运算量和通信量。仿真结果表明,采用符号函数的量化策略时,误差相对较大;采用改进的符号函数量化策略,在设定适当的量化门限时,所提出的算法性能十分接近非量化的扩散LMS算法,且优于非协作算法。特别对于BPSK信号,相较于传统的扩散LMS算法,性能更为优良。     

下一代演进移动通信系统主同步信道设计

为了解决下一代演进移动通信系统在异构网场景由于小区ID数量不足导致的小区ID模 糊问题及小区间干扰问题,提出了一种主同步信道和序列设计方法。其中主同步信道基于分 级和非分级的混合结构,主同步序列由具有恒包络零自相关特性的Bjrck序列的修正序列 组成。仿真结果表明,与IEEE802.16m系统相比,设计的主同步信道由于采用的序列具 有更 低的相关值和峰均比,在小区间干扰场景具有更小的误检测概率。     

异构网中载波聚合系统的成员载波选择和干扰协同

为了解决下一代演进移动通信系统在异构网场景由于低功率基站在高功率基站覆盖区域的随意分布而导致的小区间干扰问题及容量速率限制,提出了一种载波聚合系统的成员载波选择和干扰协同方法。该方法基于修正的载波公平比例准则,动态地在小区间协同选择成员载波。为了进一步提高低功率节点的系统容量,设计了新的基于调和平均数的用户小区选择准则及算法。仿真结果表明,与频率复用因子为1的系统相比,设计的方法由于静默了部分高功率节点用户成员载波,从而使低功率节点用户获得更多的选择机会,可提高低功率节点小区的容量。     

基于相关信道统计的有限速率反馈波束形成

针对实际MIMO系统无线信道存在的空域相关性,提出了一种基于相关信道统计的改进算法.基于此算法,并采用随机码本量化信道信息形成一种新波束形成方案,它只需要有限速率反馈部分信道信息,可以同时获得系统多用户分集增益和阵列增益,解决了常规波束形成需要大量信道反馈信息和相干波束形成系统性能对信道瞬时变化信息敏感的问题.仿真结果表明,提出方案在相关信道下相当有效,其性能超过常规波束形成,即使在有限反馈限制条件下,其性能亦接近相干机会波束的性能,仅有0.2 bit/s·Hz-1的性能损失.     

利用SSDF攻击特征的加权分布式频谱感知算法

协作频谱感知可以提高频谱感知的可靠性,但易遭到篡改感知数据(Spectrum Sensing Data Falsification,SSDF)攻击。该文利用SSDF攻击特征,判断邻居节点发送值是否是恶意状态值,并提出一种加权分布式协作频谱感知算法。该算法根据状态值在本地节点网络中的偏离程度,设定其融合权值。仿真结果表明,所提算法在节点收敛率和鲁棒性两方面,比基于梯度的协作频谱感知算法和基于最大差值的协作频谱感知算法都有所提升,检测性能也因此显著提高。      

利用CM分量的无噪声不确定度频谱感知算法

基于拟合优度检验的频谱感知算法检测性能较好但易受到噪声不确定度的影响。该文利用对方差偏离不敏感的Cramer von Mises(CM)统计量第一分量,设置了新的检验统计量,并推导了频谱空闲时检验统计量的概率密度函数和判决门限,从而提出了利用CM分量的频谱感知算法。在减小拟合优度检验(GoF)中的CM算法复杂度的同时,克服了噪声不确定度对CM算法性能的影响。仿真结果表明所提算法有效解决了噪声不确定度对算法的影响。      

基于指纹算法的无线室内定位技术

随着人们对基于位置的服务（LBS）需求日益增大,室内定位逐渐成为用户定位领域的研究热点,而指纹定位因具有定位精度高、普适性强和无需额外设备等优点而受到大多数研究者的青睐。首先详细综述了各种主流室内位置指纹定位技术的定位原理,然后归纳了现有的室内定位算法的原理及发展现状,最后搭建楼宇通道的测试场景,对各种典型室内定位算法进行测试验证和比较分析,为室内定位技术的研究与应用人员提供参考。