基于马尔科夫模型的认知无线电动态双门限能量检测策略

该文针对低信噪比条件下频谱感知精度低的问题,提出一种基于马尔科夫模型的动态双门限能量检测算法。该算法根据信道时变特性建立基于马尔科夫的频谱占用模型,利用信道历史状态信息实现模型参数的修正。然后采用先听后说的机制对处于双门限之间的困惑信道状态进行判决,并详细分析了噪声不确定性对频谱感知性能的影响。在此基础上,为了克服噪声不确定性的影响,以频谱检测概率最大为优化目标,对双门限进行实时更新。仿真结果表明,所提频谱感知算法在减小噪声不确定性影响的同时增加了频谱感知精度,降低了认知用户的感知时间。     

基于综合相关判别的无源航迹关联算法

航迹关联是多目标航迹处理中的重要问题,综合利用无源传感器获取的其他信息是改善航迹关联的重要途径。利用辐射源航迹得到正确的目标关联航迹较困难,因此,提出了一种辐射源航迹自关联和目标平台航迹互关联的两步关联综合相关判别算法,在充分运用无源传感器获取到的角度信息的同时,利用丰富的综合属性信息对航迹进行关联。仿真结果表明,该算法能够有效解决多无源传感器的航迹关联问题,并且有较高的关联正确概率。