多径线性调频信号的循环相关检测及性能分析

针对复线性调频信号在多径条件下的循环相关检测问题进行研究。利用循环平稳信号的循环相关特性，分析了多径条件下复线性调频信号的循环相关特性，在此基础上从连续和离散两方面构造了基于循环自相关包络的检测统计量，然后分析了检测性能，推导了检测统计量的输出信噪比表达式，从中可看出输出信噪比较输入信噪比和单径条件下的输出信噪比都有了较大提高。最后采用计算机从输出信噪比和虚警概率两方面进行了仿真，得到了基于循环自相关包络检测统计量的检测性能曲线，仿真试验验证了本文的结论。     

基于高斯混合模型的DCT域水印检测方法

基于音频DCT系数的统计特征,提出了一种水印检测方法.采用扩频的方法在DCT域嵌入水印, 分别对嵌入水印和未包含水印的音频信号在DCT域进行统计学习,得到对应的高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM). 接收端采用最大似然检测,判断是否嵌入水印并提取相应的水印信息. 仿真结果表明本文的水印检测算法对常见的信号攻击具有鲁棒性,与传统的相关检测法相比,检测可靠性更高.     

一种改进的多径线性调频信号循环相关检测器

研究了基于循环相关的多径线性调频信号检测问题,分析了检测器中循环相关延迟与检测统计量的关系,给出了一种改进的多径线性调频信号循环相关检测器,并对其检测性能进行了分析。仿真结果验证了理论分析的正确性和实用性。     

噪声响应相关性对CA-CFAR检测器的影响

主要研究噪声响应之间的相关性对CA-CFAR检测器的虚警概率的影响。讨论了加性高斯白噪声环境中噪声响应的统计特性,推导了噪声响应相关情况下CA-CFAR检测器的虚警概率,与噪声响应相互独立的假设条件下的CA-CFAR检测器的虚警概率进行了比较。在上述情况下,对CA-CFAR检测器的检测性能进行了仿真。仿真结果表明在实际工程中可以忽略噪声响应的相关性。     

基于高阶统计量的盲自适应多址检测的稳态性能分析

基于高阶统计量的盲自适应多用户检测方法除了可以克服有色噪声的影响外,在较高信噪比条件下可以获得超出一般线性盲检测算法的稳态解相关性能.但是,其稳态性能的理论分析尚缺乏有效的分析手段.基于常微分方程法,提出了一种分析高阶统计量盲多址检测稳态解相关性能的分析方法,并给出了多种常用高阶统计算法的剩余均方误差闭式解的结果,解决了自适应盲检测中非线性迭代稳态性能分析困难的问题.通过仿真和比较,验证了该方法的可行性和准确性.     

基于自适应混合核典型变量分析的工业过程质量相关故障检测

质量相关故障检测技术是保障工业过程安全顺行和质量稳定的重要手段,是当前流程工业过程控制领域的研究热点.针对工业过程的非线性与动态特性及其质量相关故障的时变特性,提出一种基于自适应混合核典型变量分析(AMKCVA)的质量相关故障检测方法.该方法通过设计合理的混合核函数和自适应监测统计量,提升了工业过程质量相关故障的检测性能.通过对典型的热轧过程现场数据进行仿真验证,并与传统方法对比分析,表明了所提算法的有效性和实用性.     

基于谱相关函数的高效合作频谱检测

传统的基于谱相关函数的合作频谱检测方法在低信噪比的情况下具有较好的检测性能,但是计算复杂度高,实际应用较困难。提出一种高效的合作频谱检测方法,采用认知用户对接收信号进行单循环频率的谱相关函数检测方法。采用离散频率平滑方法估计谱相关函数,将谱相关函数的幅度作为检测统计量。为了进一步提高检测性能,融合中心采用OR准则对所有认知用户的本地判决结果进行融合。仿真结果表明:在具有相近的检测性能的同时大大降低了计算复杂度。     

基于核直接分解的过热蒸汽系统故障诊断方法

为提高过热蒸汽系统的运行效率并减少非紧要故障的报警率,本文提出一种质量相关的非线性故障检测与诊断方法.首先,利用核函数将过程变量映射到高维特征空间以消除原始变量之间的非线性耦合.然后,在特征空间进行核直接分解得到两个正交子空间,并在两个子空间中分别设计统计量指标进行质量相关的故障检测.在此基础上,利用偏微分贡献图提取每个变量对联合统计量指标的贡献率,并根据贡献率大小最终确定故障变量.仿真结果表明,所提出的方法能够准确区分影响过热蒸汽温度和不影响过热蒸汽温度的故障,有效降低了非紧要故障的报警率,提高了过热蒸汽系统的运行效率.     

对角加载技术在多目标检测中的应用

文章重点研究了在不同噪声背景下的多目标检测(判阶)技术,主要包括AIC、EDC、EGM、GDE和EIT多目标检测算法,并进行了理论分析、统计性能仿真和水池试验验证.针对在实际系统中由于阵列误差和环境噪声的影响使算法的检测性能下降的问题,提出了一种对角加载修正算法,通过调整修正量的大小来改善算法的统计性能.统计结果表明,对角加载修正算法不但改善了多目标检测算法在低信噪比下的检测性能,而且提高了算法在高信噪比下的稳健性.     

一种面向设备系统指示灯的状态识别方法

针对设备系统的远程监控问题,为了减少视频监控数据的网络传输量以及达到智能监控的目的进行了相关技术探索,提出了一种利用计算机视觉来识别圆形指示灯状态以此获取相关监控信息的方法.方法首先对含有圆形指示灯的图像进行图像预处理,提取图像的边缘信息,检测圆形指示灯的数目及各个圆心位置,然后统计各个圆心区域像素点在HSI颜色空间的亮度和色调信息,最后利用统计值来识别指示灯的状态.采用Matlab对方法进行仿真实验,实验结果表明方法能够识别红绿圆形指示灯的状态,具有一定的工程应用价值.     

一种认知无线电的联合频谱检测算法

为了改善信噪比不同的认知无线电(cognitive radio)用户的联合频谱检测性能,提出了一种基于能量检测的两个用户合作频谱检测算法。在联合虚警概率一定的条件下,根据接收信号能量对各个用户的判决门限进行调整,增大高信噪比用户对联合检测的影响,同时减小低信噪比用户的影响,来提高联合检测概率;判决结果只占用少量比特的信息,减少了通信开销。实验结果表明,所提算法很好地逼近了搜索解,提高了联合检测性能。     

一种认知无线电的分布式合作频谱检测方法

在认知无线电的实际应用场景中,频谱检测技术至关重要。针对具有阴影衰落,多径衰落及噪声变化的无线通信环境,分析了噪声的不确定性对能量检测的影响,并根据每个认知用户接收到信噪比[γ]的不同,采用一种动态调整判决门限的合作检测方法来提高频谱检测率。仿真实验表明,该方法比一般的合作检测方案在避免对第一用户产生干扰的条件下,明显提高了频谱检测效率,使授权用户网络和认知用户网络都能得到可靠的通信。     

认知用户基于频谱特征的动态频谱接入算法

认知无线电频谱接入技术的关键是指导认知用户如何选择合适的空闲信道以及如何在认知用户间实现频谱共享。在公共控制信道较难获得的情况下,基于部分可观测 Markov 决策过程（POMDP）的频谱预测算法,可以显著地提高系统的吞吐量。认知系统如果不加区分地使用授权频谱将可能导致所选择的频谱空洞不能满足认知用户需求。针对认知用户对不同信道容量的需求,引用适量选择原则,并运用融合接入策略,研究认知无线网络动态频谱接入过程。另外,通过大量仿真对认知用户的吞吐量和系统碰撞率进行分析,结果表明融合接入策略可以有效地提高系统的吞吐量及系统碰撞率。     

基于循环谱的猝发信号解调

针对传统解调方法应用于猝发信号解调的缺点,提出了一种运用循环谱解调猝发信号算法,采用循环谱快速估计猝发信号的载波频率,根据载波频率进行猝发信号的解调,对以BPSK和QPSK调制方式的猝发信号进行了仿真。仿真结果显示：在满足一定约束条件下,该方法可以快速地捕获猝发信号的载波频率,从而实现了在较短的时间内解调出猝发信号,并且采用此算法对猝发信号进行解调的结果和理论分析一致。     

基于噪声估计的加权协同频谱感知技术

频谱感知是认知无线电研究的关键技术之一,能量检测法是典型的频谱感知方法。针对传统的能量检测法和协同频谱感知存在的局限性,提出一种基于估计噪声的加权协同频谱感知方法,不同认知用户分别通过估计被测频段相邻保护（过渡）频带的噪声特性,近似作为授权用户频带内的噪声特性,以此估计噪声作为信任度进行加权协同数据融合。仿真结果表明,该方法能有效提高频谱检测性能。     

基于Agent的协作频谱感知算法

为了提高认知无线电频谱感知技术的性能, 提出一种新的基于Agent的协作频谱感知算法。该算法在本地检测中使用多门限能量检测,同时将认知节点估计的信噪比的值发送到Agent控制中心,在控制中心根据每一个认知节点发送的信噪比的值和该节点与发射机的距离进行权衡,选取可靠性和有效性较高的认知节点参与判决融合。仿真结果表明,该算法能够很好地提高认知无线电网络的协作频谱感知能力,同时在一定程度上减少了原有协作感知算法中参与感知节点的数目。     

Cooperative spectrum sensing based on stochastic resonance in cognitive radio networks

A new censoring cooperative spectrum sensing scheme based on stochastic resonance(SR)technique in cognitive radio(CR)network is proposed in this paper.The observations of the cooperative secondary users(SUs)whose statistics fall into the censoring interval are processed by SR system in the proposed scheme.The hard fusion and the soft fusion for the censoring cooperative spectrum sensing scheme are analyzed respectively.Theoretical analyses and simulation results show that the proposed censoring cooperative spectrum sensing scheme has the same detection performance as and lower computational complexity than the method that each cooperative SU performs spectrum sensing using SR-based energy detection,and its detection performance is superior to that of the conventional method that all the cooperative SUs perform spectrum sensing using energy detection in hard fusion.In soft fusion,the proposed censoring cooperative spectrum sensing based on equal gain combination can achieve the optimal sensing performance approximately.     

动态分配模式下的宽带频谱感知

频谱感知是认知无线电的一项关键技术,其能够检测出未被主用户占用的频谱空穴,提高频谱利用率。提出两种宽带感知方法——矩形谱感知法和谱相关感知法,分别适用于已知主用户带宽和主用户功率谱(PSD)的情况。不同于以往将宽带频谱感知转换为窄带频谱感知的方法,利用主用户先验PSD在宽带范围内直接搜索主用户信号。该方法不需要带宽划分,直接在宽带内进行检测,对主用户信号PSD没有特殊要求,主用户信号可以随机出现在所检测的带宽范围内。仿真结果表明,由于谱相关法比矩形谱法利用了更多的先验信息,其检测性能优于矩形谱法,主用户载波估计更为准确。     

Optimization algorithm of cognitive radio spectrum sensing based on quantum neural network

In recent years, with the development of mobile communications and Wireless Local Area Network (WLAN) as well as restrictions on limited spectrum resources, wireless spectrum resources are increasingly strained. Cognitive radio, put forward as a concept of dynamic use of spectrum, solved the problem of low spectrum utilization rate brought by the current static spectrum allocation scheme and greatly improved the utilization of the existing spectrum resources. In order to overcome the shortcomings of traditional spectrum sensing and improve spectrum detection performance under low signal-noise rate, this paper proposed a spectrum perception algorithm based on quantum neural network (QNN) and carried out an optimization study on the spectrum sensing algorithm of cognitive radio. Through the simulation experiment, we found that the improved QNN algorithm showed more excellent convergence performance and detection capability.     

认知OFDM系统中基于能耗受限的频谱感知方法

针对传统频谱感知方法没有考虑能耗受限对认知系统的影响,以认知正交频分复用(OFDM)系统为背景,提出一种基于能耗受限的联合优化频谱感知方法。该方法基于传统能量检测方法,以最大化吞吐量性能为目标,将频谱感知问题建模为一个优化问题,联合多个频带选取最优感知时间和判决门限参数,使其在能耗受限的情况下,总吞吐量达到最大。仿真结果表明,与传统使用能耗均分的检测方法相比,该方法具有更大的吞吐量,能够更好地节约能耗。