基于两步式融合重构的压缩频谱检测方法

在宽带频谱检测技术中,针对传统分布式压缩感知方法(DCS)数据传输量大、能耗高的问题,提出了一种基于两步式融合重构的压缩频谱检测(TS-CSS)方法.该方法的数据重构过程分为先支撑集信息融合,后信号联合重构两步,通过支撑集信息融合获得的先验信息可指导信号的联合重构.仿真结果表明,联合重构时随机选择50％的用户参与,即可获得与传统DCS接近甚至更优的频谱检测性能,因而,该方法能够有效地降低系统数据传输量,节省频谱检测耗能.     

感知中继网络中依据检测结果的频谱共享机制

在感知中继网络中,为实现授权频带在主次用户间的高效利用,提出一种基于检测结果的频谱共享机制,允许次用户根据频谱检测的结果自适应地选择传输方式. 并在该机制下,考虑主次用户间的干扰情况,进而根据信干噪比(SINR)推导出次用户网络的中断概率和符号错误概率的闭式表达式. 仿真结果表明,本机制与传统的频谱共享机制相比,能在保证主用户通信的前提下,使次用户网络获得较高的性能增益.     

多域信息融合结合改进残差密集网络的轴承故障诊断

针对滚动轴承原始时域信号信息单一、深度卷积神经网络提取的特征对信息的传递存在差异等问题,该研究提出了一种多域信息融合与改进残差密集网络的轴承故障诊断方法。为了获取故障的多方面信息,先对原始数据进行多域变换,再将融合信息输入经卷积注意力改进的残差密集网络进行深度学习。经注意力机制改进的网络能够实现对提取特征的重要性区分,提高网络的训练速度、改善识别准确率。试验结果及对比分析表明该算法可以提取较为全面的特征,较传统方法具有更好的识别效果。