摘要：研究了认知mimo无线网络中基于博弈论的动态频谱接入技术,以使得具有不同风险偏好的次级用户(买家)可以动态地选择竞标策略,同时主用户也可以根据系统情况,自适应地调整拍卖机制。基于非合作博弈设计了一个有限离散博弈模型,该博弈至少有一个混合策略的纳什均衡。基于自动学习机的概念,设计了一个有限反馈的分布式随机学习算法。仿真结果表明,所设计的算法具有良好的性能,与传统的固定竞拍机制和随机的选择竞价策略相比,该算法能够帮助主用户获得更高的利润,且让次级用户根据自身的风险偏好,选择一个合理的竞拍策略。

摘要：为实现认知mimo系统中认知网络与主用户网络的高效频谱共享,提出一种基于正交投影的SLNR收发联合设计算法。该算法首先通过正交投影预处理将信号投射到干扰信道的零空间从而消除对主用户的干扰,然后针对认知网络,以改进的信漏噪比为优化指标,利用交替迭代的思想联合设计收发处理矩阵,提高认知网络的性能。仿真结果表明,算法能有效抑制用户间的共信道干扰,在保证主用户正常通信的同时,有效提高了认知网络的误码率及和容量性能。

摘要：在K?1用户认知mimo干扰网络中,传统算法区分对待主/次用户干扰,将其对齐压缩到不同的干扰空间上,导致空间自由度的浪费。从复用干扰空间的角度出发,推导了新的自由度上界及其必要条件。为了验证其合理性和正确性,设计了联合干扰对齐指标,并结合范数理论和Rayleigh-Ritz定理提出一种协作联合干扰对齐算法,并对算法的有效性进行了分析。理论分析和仿真结果表明,新的自由度上界突破了已有文献所给上界,且可通过所提算法达到。

摘要：多输入多输出(mimo)雷达是通过多个发射端发射特定波形,多个接收端接收各路散射信号并进行联合处理的新体制雷达系统。文中综述了mimo雷达的技术发展历程,主要介绍了两种典型的mimo雷达体制及mimo雷达性能的优越性,总结了mimo雷达关键技术和实验系统的研究进展,并对mimo雷达的未来发展进行了思考和展望。