基于智能天线的Ad Hoc网络MAC协议

天线Ad Hoc网络已经广泛应用于各种无基础架构的环境中。阐述了基于智能天线的Ad Hoc网络MAC协议研究领域的最新进展。对Ad Hoc网络中的隐节点和暴露节点问题作了分析,并对智能天线技术的实现机制进行了简要的概括。在介绍典型MAC协议的基础上,指出了未来MAC协议设计的研究方向,指出基于智能天线的MAC协议研究具有很好的发展前景。     

移动Ad Hoc网络安全按需路由协议

Ad Hoc网络的安全性问题越来越引起人们的关注,如何确保Ad Hoc网络路由协议的安全成为Ad Hoc研究的一项关键技术。提出一种适用于移动Ad Hoc网络的安全按需源路由协议,利用移动节点之间的会话密钥和基于散列函数的消息鉴别码HMAC一起来验证路由发现和路由应答的有效性。提出的邻居节点维护机制通过把MAC地址和每个节点的ID绑定来防御各种复杂的攻击如虫洞攻击。NS-2仿真表明该协议能有效地探测和阻止针对Ad Hoc网络的大部分攻击。     

Ad Hoc网络中的TCP不稳定性分析与改善

文章介绍了基于802.11的Ad Hoc多跳网络存在的隐藏节点问题,应用ns2仿真分析了由隐藏节点等导致的TCP不稳定性现象,并提出了TCP参数优化法和MAC层协议优化来改善不稳定性,在MAC层协议优化工作方面提出了一种新的方案-DWDB算法,对基本802.11 MAC协议进行了退避算法和重传机制的修改.仿真结果表明该方案能够在提高Ad Hoc网络吞吐性能的基础上,有效地解决不稳定性问题.     

移动Ad Hoc网络中MAC协议的研究分析

移动Ad Hoc网络是随着无线通信技术的快速发展而出现的一种新型网络。由于Ad Hoc网络自身的特殊性,使得其媒体接入控制协议(MAC)与传统的有线局域网、无线局域网以及蜂窝网络有很大的区别。首先对移动Ad Hoc网络进行了介绍,分析了移动Ad Hoc网络MAC协议设计面临的问题,对当前较常用的Ad Hoc网络MAC协议进行了分析比较,为进一步对MAC协议的研究提出了新的课题。     

针对Ad Hoc网络的分层攻击技术研究

研究Ad Hoc网络对抗具有重要的军事意义。针对Ad Hoc网络建立了一个分层感知和对抗模型,根据网络功能划分为5个层次,每个层次实现相应的感知和干扰功能。下层向上层提供感知和干扰服务,上层向下层提出感知和干扰服务请求,分析了在物理层、MAC层、网络层、传输层需要具备的感知能力和干扰能力。充分利用不同层次协议的信息,可以使对网络的干扰达到低能量高效率和尽可能低的概率检测。     

无线Ad Hoc网络异步MAC层接入协议研究

本文针对无线Ad Hoc网络中,三种典型的异步MAC层接入协议MACAW、FAMA-NTR和DBTMA,从协议的基本思想,算法描述、协议状态流程等方面进行了讨论。本文可以为进一步研究无线Ad Hoc网络异步MAC层接入协议提供参考。     

Ad Hoc网络中提供QoS保障的MAC协议的研究

在Ad Hoc网络中提供QoS保障是一个复杂的系统问题,而MAC协议是上层应用的服务质量能否得到最终保障的一个关键因素.文章阐述了Ad Hoc网络中QoS MAC协议的提出背景,说明了QoS MAC协议的设计策略.详细分析和讨论了在Ad Hoc网络的MAC层提供QoS支持的各种机制及方法.     

基于空分TDMA的定向Ad Hoc网MAC协议

提出了一种新的基于空分TDMA的定向Ad Hoc网MAC协议,它根据节点位置和天线方向图,自适应地选择干扰判断角度,在此基础上采用贪婪算法对所有节点进行配对,具有较高的空间复用度,并采用捎带技术加快了全局共享信息的扩散速度;给出了协议帧结构和相应算法,理论分析与仿真结果表明该协议能有效改进网络效率,且具有较好的工程实用性.     

跳频Ad Hoc网络容量分析

网络信息理论研究表明,Ad Hoc网络的信息传输能力受限于节点之间无序的传输干扰,而增加使用带宽可以缓解这种传输干扰.跳频 Ad Hoc网络作为一种增加使用带宽的网络构建方式,可有效减轻网络中节点无序传输所引起干扰,与直扩网络相比具有更好的容量改善效果.本文以随机点过程分析为基础,对跳频 Ad Hoc网络的信息传输能力进行分析,推导了其容量的上界和下界,讨论了可用频率数对网络容量的影响.     

移动Ad Hoc网络按需路由协议的研究

移动Ad Hoc网络是一种具有高度动态拓扑结构、节点任意移动的自组织网络。路由协议能够为数据分组的传输指定路径,是移动节点相互通信的基础,对移动Ad Hoc网络的性能起着至关重要的作用。文中介绍移动Ad Hoc网络及其路由协议的基本概念和特殊性,研究几种典型按需路由协议的原理,对协议进行综合比较,简要讨论了各自的优缺点。     

针对无线网络的智能干扰技术研究

利用媒介访问控制层(Media Access Control,MAC)协议的知识对无线网络关键帧进行智能干扰,具有较高的干扰效率和较低的检测概率。定义了在智能干扰条件下无线网络信道的5种状态,建立了无线网络在受到智能干扰时的无线信道状态转换模型。根据这些状态的组合情况,提出了基于对状态转换模式进行统计的对智能干扰检测模型,并给出了对智能干扰概率进行估计的方法。通过NS2网络模拟的手段验证了模型的准确性。     

地域通信网的干扰技术研究

本文在分析地域通信网结构及组成的基础上,研究了对地域通信网实施的节点破坏、末端信息封锁、局部阻塞瘫痪等对抗方法,并使用干扰地域通信网的程度、节点干扰率、末端节点封锁率和传递信息误差率等指标对干扰效果进行评估。     

基于协作干扰的全双工中继系统混合安全传输协议

针对全双工中继系统的安全问题,提出一种基于协作干扰的物理层安全混合传输协议.系统根据自身信道状态信息,自适应地选择基于中继节点与信源节点轮流发送干扰(RSCJ)协议或基于中继节点与目的节点轮流发送干扰(RDCJ)协议中安全容量相对较高的协议进行信息的传输.在全双工节点自干扰因素被抑制的条件下,给出了系统的传输协议选择策略,并理论推导了采用RSCJ或RDCJ传输协议下系统的安全中断概率表达式.仿真结果表明,利用所提的混合安全传输协议可以显著提高全双工中继系统的安全中断性能,与传统未利用协作干扰的传输机制相比,具有明显的安全性能优势.     

电路和分组交换的抗干扰能力分析

随着军事信息在现代战争中作用的不断提高,以扰乱或破坏信息传送为目的的通信干扰的作用和地位也随之不断提高。通过对电路交换网络和分组交换网络在被干扰的情况下在物理层、链路层、信令和协议,以及通信业务的影响进行了分析和对比,得出在强干扰模式下网络保障性能大体一致,但是在某些条件下反应的特性分组网络略强。最后指出通信系统本身技术体制的选取是其抗干扰能力好坏的一个重要因素。     

通用数据链组网有效性评估的建模

根据现阶段综合信息网络的发展需求,考虑到通用数据链组网的抗干扰能力强和保密性能高等特征,结合NFE即神经网络(NN)、模糊推理(FR)、专家系统(ES)模型和层次分析法(AHP),提出了通用数据链组网有效性研究的NFE-AHP模型,并仿真验证了NFE-AHP模型对于通用数据链组网有效性评估的适用性,结果表明抗干扰度、鲁...     

对线性调频脉冲压缩雷达的干扰研究与仿真分析

线性调频脉冲压缩雷达是一种抗干扰能力很强的雷达,这主要是因为脉冲压缩网络对噪声和常见的干扰信号具有很强的抑制作用。本文分析了线性调频脉冲压缩雷达的工作原理、移频干扰原理和卷积干扰原理。移频干扰是一种欺骗干扰,既可产生超前也可产生滞后的假目标;卷积干扰不仅能实现欺骗干扰,还可以实现压制干扰,且只需要较小的干扰功率。结合移频干扰和卷积干扰,能够取得更好的干扰效果。通过仿真,证明了移频干扰和卷积干扰的高效性和实用性。     

Adaptive forwarding in frequency-hop spread-spectrum packet radionetworks with partial-band jamming

Adaptive protocols that specify the ways in which a radio is permitted to modify its normal forwarding procedures based on information obtained locally in the network are considered. A computer program has been developed to simulate a frequency-hop (FH) packet radio network with partial-band jamming and interference due to other FH and narrowband radios. The radios in the network use time-slotted, receiver-directed, FH spread-spectrum signaling. Results on throughput, delay, and end-to-end probability of success are presented, and comparisons between different forwarding protocols are given for a static network topology with both static and mobile network jamming     

基于集成时频通道注意力的倒残差神经网络干扰识别

准确识别干扰类型是实施高效抗干扰举措的先决条件。针对低干噪比（Jamming-to-Noise Ratio,JNR）的条件下干扰识别准确率低的问题,本文将信号短时傅里叶变换（Short Time Fourier Transform,STFT）后的时频图像作为卷积神经网络训练输入,提出一种以倒残差结构为主体的神经网络架构,并引入联合时频通道注意力机制模块,同时从时频图像提取时频域和通道域的综合干扰特征,充分利用多维度的干扰特征信息来准确识别干扰类型。仿真结果表明,在JNR=-8 dB时,本文所提算法能够实现对8种类型干扰100%的准确识别,在JNR=-10 dB时所有类型的干扰信号识别准确率都能达到98.3%以上,在JNR=-14 dB准确率也依然可以达到90%以上。同时分析了所提算法的网络复杂度,结果表明所提方案在时间和空间复杂度上得到了较好的折中,验证了模型的性能优越性。     

基于贝叶斯深度学习的一维雷达有源干扰信号识别方法

雷达干扰信号准确识别是雷达抗干扰的前提,对于雷达生存至关重要。针对传统雷达干扰信号识别方法需要繁琐的分析计算提取特征,通用性差,泛化能力弱,难以适应复杂的雷达工作环境问题。本文考虑无需人工提取特征信息且具有较好的分类识别效果的深度学习网络。考虑到传统的深度学习网络由于使用点估计方式,不能够很好的衡量预测结果中的不确定性,本文提出了一种基于贝叶斯深度学习的干扰识别方法。首先,通过概率建模代替网络参数模型的点估计,解决了不确定性随机数据引起的网络过拟合问题。其次,考虑有效利用雷达回波信号的时序特性设计了LSTM层,同时解决训练过程中的梯度消失问题。基于线性调频雷达有源干扰实测数据完成了网络训练与测试,实验结果表明,引入贝叶斯方法可以在加快网络收敛速度的同时有效提高识别准确率。