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针对低信噪比条件下通信辐射源个体识别率低的问题,提出了一种基于Welch功率谱和卷积神经网络的通信辐射源个体识别方法.构建了由20个基于ZigBee协议的物联网设备组成的测试平台,将ZigBee信号前同步码部分的Welch功率谱数据作为辐射源指纹特征送入卷积神经网络进行分类.该方法在低信噪比条件下很好地保留了辐射源的指纹特征,结合卷积神经网络强大的微特征提取能力,对辐射源进行了有效分类.实验结果证明,在瑞利信道及低信噪比条件下,所提方法的识别效果明显优于其他方法. 相似文献
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随着网络化、智能化的发展,无人机(Unmanned aerial vehicles, UAVs)逐渐成为低空智联网(Low-altitude intelligent network, LAIN)的重要组成部分,但如何对低空智联网中的无人机平台进行有效的管理仍面临严峻挑战。基于无人机信号中的细微特征可对无人机进行个体识别,并检测是否为非法无人机,从而实现低空智联网中无人机的身份识别和管理。针对低空领域信道环境复杂且无法提前获取非法无人机信号样本的问题,本文提出了基于差值时频和多质心OpenMax的无人机开集识别方法。首先,提出了与信道无关的差值时频特征来降低多径信道环境对射频指纹(Radio frequency fingerprinting, RFF)特征的影响,并利用数据增强提高了识别模型的准确率和鲁棒性。其次,利用多质心OpenMax替代神经网络Softmax层,以实现无人机个体的开集识别。最后,对神经网络的损失函数进行了改进,提高了开集识别准确率。本文利用真实环境采集的数据对所提算法进行了验证,在多径信道环境中开放度为0.087时,开集识别准确率达到了93.23%,与基准算法相比,... 相似文献
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本文研究了多天线放大转发双向中继系统中在满足源节点信噪比要求条件下最小化系统总功率的波束设计问题。该问题是非凸优化问题,为了有效求解该问题,采用分层优化方法将原问题分解成发送波束成形向量优化、接收波束成形向量优化和中继波束成形矩阵优化三类子问题。发送/接收波束成形向量通过求解Rayleigh商最小化问题来获得。中继波束成形矩阵优化问题通过半正定松弛方法转化成半正定优化问题来求解。在求解这三类优化问题的基础上,提出了一种迭代波束成形算法,并采用单调有界序列定理证明了所提算法的收敛性。计算机仿真表明:所提算法经过若干次迭代即可收敛到稳定点;相比于已有算法,本文算法能显著降低系统总功率。 相似文献
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为实现信道差错概率未知和非理想同步条件下BCH码的盲识别,本文提出了一种改进的盲识别算法。首先,结合调制方式和信噪比估计算法估计出信道差错概率;然后,根据该信道差错概率推导出一个最佳判决界,以判断测试域指数下某个最小多项式是否为生成多项式的因式,完成码长的识别;最后,比较各测试同步偏差下全部行多项式中被最小多项式整除的个数识别出实际同步偏差,并找到满足判决界的全部最小多项式完成生成多项式的识别。仿真结果表明,在信道差错概率未知和非理想同步条件下,本文算法能够有效的完成对BCH码的识别,且识别性能优于已有算法。 相似文献
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针对高空平台(HAPS)遭受平流层横风影响呈现水平摆动现象,引起地面呼叫用户为继续获得可靠服务在蜂窝间来回切换的问题,提出了平台摆动条件下区分用户优先级的信道预留和切换排队相结合的信道分配算法。该算法充分考虑了不同类型用户终端对服务等级的需求,对用户终端进行了优先级区分,且从降低切换失败率的角度,在信道预留基础上对切换呼叫用户进行排队。仿真结果表明,与传统的无优先级切换排队和区分优先级的固定信道预留算法相比,该算法能够显著降低切换掉话率,尤其是高优先级用户的切换掉话率,补偿了因平台运动所导致的系统性能损失。 相似文献