“数字信号处理”一流课程建设探索与实践

“一流课程”建设是本科教育质量提升的突破口，如何建设一流课程，是亟待研究和践行的重大课题。以国家级首批一流课程“数字信号处理”为例，从更新教学理念、整合教学内容、创新教学方法、完善教学团队及评价机制的教学支撑四个层次给出一流课程建设的具有普适性、可借鉴的方法。从教学实践效果看，提出的方法有效提升了课程的“两性一度”,使学生在课程中受益、在教学中成长。     

降低峰均值比的时域交织分割PTS算法及分析

本文根据交织分割部分传输序列(IPTS)的特点,利用具有周期结构的序列DFT的性质,提出基于时域的IPTS算法;同时,将其和常规PTS算法、选择映射算法(SLM)及基于时域循环卷积的PAPR降低算法(TCM)的计算量、性能等进行比较和分析.仿真实验和分析说明本文方法能降低常规IPTS算法的运算量,同时以较小的运算量达到常规相邻分割PTS(APTS)算法的性能.     

基于线性内插法改进的室内定位算法

针对室内位置指纹定位技术存在的离线阶段工作量大、定位精度有限、顽健性较差的缺点,提出了一种基于线性内插法改进的指纹定位匹配算法.与传统位置指纹定位技术相比,该算法不仅降低了整体工作量,而且降低了多径效应造成的不利影响.最后搭建实验场景对该算法定位性能进行测试.实验数据显示,该算法与WKNN法相比,平均定位精度大约提高了34.25％,绝大部分待测点的定位误差在0.4 m以内,验证了所提算法在定位精度、顽健性和适应环境变化方面的优势.     

一种改进HMSWF导航接收机空时抗干扰方法

该文针对抑制GPS信号中期望信号方向的冲激毛刺干扰影响问题,提出改进的Householder多级维纳滤波(HMSWF)方法,该方法用具有最小模的样本商作为复权,替代部分HMSWF的权值计算,新方法应用于GPS接收机空时抗干扰中,能很好抑制期望信号方向的冲激毛刺干扰对自适应权值计算的影响。计算机仿真结果验证了算法的优良抗干扰性能和良好的抑制期望信号方向冲激毛刺干扰影响的能力。     

采用相关系数和拟合优度的频谱盲检测

已有的基于拟合优度频谱感知算法具有较好检测性能的前提是假设感知时主用户信号保持不变,这在认知无线电中是很少见的。该文提出一种适用于多天线认知系统的拟合优度盲频谱感知算法。首先,计算不同天线间接收信号的相关系数;其次,对相关系数进行进行适当的非线性变换使其服从学生分布;最后,对变换后的新序列使用侧重右尾检验的Anderson-Darling(RAD)准则进行拟合优度检验。理论分析和仿真表明,所提算法不需要任何先验信息,与基于最大最小特征值之比(MME)、Anderson-Darling(AD)检测算法以及噪声方差已知的能量检测相比,所提算法具有更好的检测性能。      

新的GLSFBC-CDMA-OFDMA发射方案

提出了频率选择性衰落信道下GLSFBC(grouplayeredSFBC)-CDMA-OFDMA多天线发射方案.该方案分为三级级联设计:第一级(基于OFDMA)用来抑制多用户间的干扰和对抗频率选择性衰落;第二级(基于CDMA)用来消除组间干扰和获得频率分集增益;第三级(基于GLSFBC)用来获得空间分集增益和复用增益.该方案在接收端只需要一根天线就可以抑制空频码组间的干扰和多用户间的干扰,从而使接收机结构简单.理论分析和计算机仿真结果都证明了该方案的有效性     

认知无线网络中基于业务区分的自适应MAC协议

为了提高认知用户的接入效率,同时兼顾其QoS需求,提出了一种应用于认知无线网络的基于业务区分的自适应MAC协议。对不同业务采取不同的最优频谱检测时间,实时业务(RT)以最小化接入时延为目的确定最优的频谱检测时间,而非实时用户(NRT)则以最大化吞吐率为目标确定最佳的频谱检测时间。根据所确定出的最佳频谱检测时间,结合当前的业务到达速率和调度策略,不同业务以时隙Aloha的方式接入空闲频谱。理论分析和仿真表明,所提出的自适应MAC协议能够自适应地为认知用户的不同业务确定最优频谱检测时间,从而有效地提高频谱使用效率,保证不同业务的QoS需求。     

基于能量收集的互惠共生无线电中断性能分析

该文研究了基于能量收集的互惠共生无线电主、次系统的中断性能。首先，在考虑次用户能量因果约束的基础上给出了主、次系统解码信噪比，并定义了主、次系统的中断概率。在此基础上，推导得到瑞利信道衰落模型下主、次系统的中断概率封闭表达式，进而刻画了主、次系统的分集增益，其结果表明，次用户的接入可以给主系统带来有益的分集增益，即主系统的分集增益由1提升至2。最后，通过仿真验证了理论分析的正确性，并研究了不同系统参数对主、次系统中断概率的影响。     

协作频谱感知中抗SSDF攻击的认知用户不确定性行为评估

针对认知用户的协作感知行为不确定性,提出一种基于D-S证据理论的信任评估机制——Hard Guard,为硬判决融合算法提供保护,使其成为具有抑制频谱感知数据伪造(SSDF)攻击能力的可信协作频谱感知算法。Hard Guard采取感知数据预处理措施,在融合之前有效过滤虚假感知数据,规避了恶意用户的影响。仿真结果表明,Hard Guard能使硬判决融合算法面对SSDF攻击时保持较好的感知性能。