基于Ad hoc网络的联合有效用户识别与信道安全编译码方法

Ad hoc网络是一种无中心的自组织网络,由于用户能量受限当信噪比较低时有效用户识别的可靠性和信道安全性下降。该文针对这个问题提出一种联合有效用户识别与信道安全编译码方法。将发送用户的正交地址码与接收用户的伪随机地址码异或产生基于发送用户与接收用户的有效用户识别码。为提高信道安全性以信道安全码作为密钥加密有效用户识别码得到正交随机安全序列。为实现扩频并提高传输效率将发送数据以6 bit信息作为一个符号进行分组,将每个符号与一个正交随机安全序列对应。接收用户采用基于子空间的方法处理接收信号,通过建立判决模型识别有效用户。实验结果表明该方法与已有方法相比,当有效用户识别的漏警概率为10–3时信噪比增益改善1.6 dB。     

基于混沌序列的光码分多址系统性能分析

针对光码分多址系统对地址码的要求,通过改进的Tent映射产生混沌扩频序列,将序列作为系统中的用户地址码;搭建光码分多址系统,分析混沌码与素数码相比下的系统性能.结果表明,产生的混沌序列有良好的相关性和初值敏感性,可以有效抑制系统的多址干扰并增强系统安全性;在2.5 Gb/s的传输速率下,使用混沌序列码的光码分多址系统较素数码系统最小误码率提高1～3个数量级;同时较传统光正交码的系统误码率性能也可提高1～2个数量级.     

窃听多天线的多用户调度安全性能分析

物理层安全作为一种密钥缺省的安全方案,逐渐成为信息安全和无线通信两个领域的交叉热点,其主要利用物理层传输资源保证合法接收者正常通信,同时抑制窃听信道通信。针对这一特点,提出了基于无线通信网络中窃听用户多天线、发送端多用户调度,合法接收端选择最好用户的模型,这时窃听用户进行随机选择,分析这种情况下主信道信噪比、窃听信道信噪比、安全传输速率以及窃听用户天线数目对系统安全性能的影响。仿真结果表明,窃听信道多天线时中断概率增加,即降低了系统的安全性能,但增加发送端用户数目、降低窃听信道信噪比、增加主信道信噪比可以显著提高系统的安全速率。同时证明,这种方案同随机选择发送用户相比较,切实提高了系统的安全性能。     

抗特洛伊木马攻击的量子密钥多播通信协议

提出在一个源量子节点与M个目的量子节点组成的网络中抗量子特洛伊木马攻击的组播通信协议,源量子节点构建2n+δ个EPR纠缠对,并用发送序列标记;在发送序列中随机选取n个作为检测纠缠对,利用CHSH不等式进行信道检测;发送序列中剩余n+δ个EPR纠缠对变形为非正交的量子态作为密钥,将广播明文信息分组编码成密文,利用量子态的不精确克隆复制M份发送给每个目的节点;目的节点接收密文逆向解密。分析了通信的吞吐量、信道的利用率、协议的安全性等问题。通过分析,证明该协议能有效防止特洛伊木马攻击,保证组播信息的安全。     

正交空时分组码在瑞利衰落信道中的性能估计

根据Alamouti最大似然译码方法，给出了在正交空时分组码传输的衰落信道条件下接收机输出瞬时信噪比的一般表达式，分析了瑞利衰落信道条件下引入正交空时分组码的多天线系统的符号差错性能，研究表明采用正交空时码传输信号，增加发送天线数量和接收天线数量都可以得到更大的分集增益；在接受天线数量一定的情况下，增加发送天线的数量可以带来更大的分集增益，但当发送天线数量增加到一定程度后，再增加发送天线数量就不能带来明显的分集改善了。     

基于最大值判决的OCDMA并行干扰抑制系统

提出一种适用于光正交码作为地址码的光码分多址多用户干扰并行干扰抑制系统.该系统通过在发送端将比特"0"和比特"1"分别用一个光正交码和其移位变形来映射,接收端采用APD作为光电检测器,并采用最大值判决即通过比较比特"0"和比特"1"支路的大小来识别比特"1"和比特"0",从而实现用户间干扰的并行干扰抑制.分析了系统性能并进行仿真,仿真结果表明该系统的误码性能和常规光码分多址(OCDMA)系统相比,当接收光功率为-50dBW时,可以改善5个数量级,并且接收光功率越大,改善量越大.     

隐含训练序列信道估计中的功率分配

与传统时分发送训练序列的信道估计算法相比,隐含训练序列信道估计算法将训练序列与信息序列直接相加后通过天线发送,从而节约了信道带宽。然而,在天线发送总功率一定时,训练序列的功率越大,信息序列的功率便越小,从而导致信道均衡器的信噪比减小。本文研究了基于MIMO系统的隐含训练序列信道估计算法,分析了信道均衡器信噪比与训练序列功率的关系,并根据均衡器信噪比最大原则推导出训练序列与信息序列的最佳功率分配。分析和仿真结果表明:在训练序列的最佳功率点上,信道均衡器的信噪比最高;随着接收天线信噪比的增加,训练序列的最佳功率增大。     

基于训练序列与数据叠加的ACO-OFDM无线光通信系统时间同步方法

 提出了一种适用于ACO-OFDM无线光通信系统的基于时域叠加训练序列的时间同步方法.该方法将经过ACO-OFDM调制后的伪随机序列作为训练序列,并将其在一个符号周期内与数据同时发送.接收端利用本地序列与接收信号进行相关运算,对所叠加训练序列的能量进行积累,从而实现时间同步.仿真表明,在多种信道模型下,该方法能够有效改善同步准确率和定时偏移方差,同时极大地提高了带宽效率,使得时间功率分配具有较强的灵活性.     

无线通信网第m佳用户调度安全性能分析

针对发送端有多个用户(M)并且存在窃听者的无线通信系统的安全问题,在最优用户选择的基础上,提出选择第m佳的用户来发送信息,根据提出的模型思想进一步推出该方案下的安全中断概率表达式,最后通过仿真实验来分析安全中断概率与信道信噪比、安全传输速率以及发送端用户数目之间的关系。仿真结果表明:(1)当固定其他条件不变,主信道信噪比增加、窃听信道信噪比减少、安全传输速率变小和发送端用户增加都能使安全中断概率减小,使系统的安全性能提高;(2)仿真结果与理论分析一致,随着m的减小,安全中断概率减小,系统的安全性能变好,当选择最佳的用户时,系统的安全中断概率最小,安全性能最好;(3)提出的选择方案相对随机选择发送端的用户有显著的优点,降低了通信系统的安全中断概率,有效提高了系统的通信安全。     

基于BP神经网络的直扩信号扩频码盲识别

针对微弱直扩信号的盲检测与估计问题,在接收方未知发送方扩频序列的前提下 ,提出了一种恢复直接序列扩频（DSSS）信号扩频码的方法。该方法基于反向传播（B P）神经网络,它的输入是接收到的信号,而其期望输出是和输入相同的信号,根据误差反 向传播来有监督地调节神经网络,网络达到收敛时根据第二层权值的符号函数值即可盲估计 出扩频码序列。实验结果表明,即使是在负信噪比情况下,该方法也能得到一个很好的估计 效果。