摘要：动态频谱分配是认知无线电网络实现的关键所在,要实现动态频谱分配就必须快速准确的感知主用户的工作状况,感知时间的长短直接影响到认知无线网络的容量和对主用户的干扰程度,在主用户保护模式(PUP)和固定认知用户频谱利用率模式(CUS)下对认知无线网络容量与感知时间的关系进行了研究,仿真结果显示设计感知时间是非常重要的,同时,当感知时间超过单位时帧长度的5%后协同更多的认知用户与不协同对认知网络容量影响区别不大。

摘要：由于谱分析技术的出现和成熟,传统直接序列扩频系统无法满足机密信号传输的安全性要求。针对这一问题,从改变扩频码周期平稳特性入手,对传统直扩系统进行改造。详细介绍了跳码扩频技术和大信号隐蔽技术,并结合这2种技术提出了一种新的波形设计方法,在不同的参数下对设计波形的抗截获性能进行仿真,并与传统直扩系统进行对比,仿真结果表明具有抗截获性能上的提高。

摘要：针对传统人工噪声辅助的安全传输方法无法适用于发射天线数等于接收天线数的多用户(Multiuser,MU)多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的问题,提出了一种人工噪声辅助的多用户安全传输新方法。通过合理设计人工噪声与预编码矩阵,该方法可在同时满足所有用户传输需求的基础上,显著提升发射天线数等于接收天线数的MU-MIMO系统的安全性。同时,针对提出的方法进行了检测算法与平均保密速率的推导与分析。理论分析与仿真结果表明,所提方法可有效提升无线通信系统的安全性,在信噪比为20 dB时,该方法较传统方法的平均保密速率提升达到120%。

摘要：本文基于低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check,LDPC)译码中的Turbo迭代的消息传递(Turbo Decoding Message Passing,TDMP)算法,设计了一种符合DMB-T标准的LDPC译码器。文章中结合DMB-T标准中H矩阵的特点,提出了一种基于双堆栈的快速Bahl-Cocke-Jelinek-Raviv(BCJR)译码运算的软输入软输出(SISO)译码器模块设计,并提出了一种基于循环偏移的可编程交织器设计。

摘要：在宽带无线通信系统中,高功率放大器HPA因其非线性和记忆特性,将会导致频谱再生和邻道干扰。本文论述了在FPGA硬件平台上实现基于Volterra级数间接学习型的预失真器,采用LMS自适应算法在线实时更新预失真器的权重系数,从而有效消除高功率放大器的非线性失真。实验结果表明,该设计可以有效降低功放的互调失真(IMD),进而提高发射机系统的性能。

摘要：对认知无线Ad hoc网络进行了阐述。对于认知无线Ad hoc网络,要考虑到无线Ad hoc网络的整体特点,来研究网络级认知结构。而由于认知无线Ad hoc网络是基于无线Ad hoc网络体系结构,同时鉴于无线Ad hoc网络本身特点,因此网络体系参数和网络本身特性参数共同被定义为认知信息,并在与跨层设计结合基础上进行节点级认知结构设计。认知信息的获取与传输方式将认知无线Ad hoc网络网络级与节点级结构有机地联合起来,使整个认知体系成为完整有机体。

摘要：对于由截短m序列构造的纠错码,证明在其序列约束关系等价为纠错码校验矩阵后,适用于BP译码,并且由此构造的编译码系统具有在极低信噪比时优良的纠错性能。进一步地,利用m序列特征多项式根以及其共轭根的特性,构造出m序列码的扩展校验矩阵,从而提出一种新的针对m序列码的纠错译码算法。对所设计方法进行的仿真实验表明:等效码率0.04、码长1200比特的m序列截短码在Es/N0=-9d B时误码率小于1e-5。

摘要：研究极低信噪比条件下的帧同步问题,设计帧标识码为13比特巴克码与优选48比特同步序列的扩展复合序列,提出"相关阵列"的概念并由此导出"二次相关"的检测方法,同时用极大值判决法替代传统的最大相关值法,获得10 d B的同步性能增益。采取"帧同步多状态"检测机制,进一步获得5 d B的性能改善,并实现对同步态的保护。

摘要：研究了认知无线电系统中最大化认知用户吞吐量的多信道检测传输方案,分别设计了信道状态信息不可获取和信道状态信息可获取情况下的最优检测传输方案设计,并综合分析了各信道频谱检测的虚警,漏检以及检测时长对认知用户吞吐量的影响。在信道状态信息不可获取时,认知用户需要在每一时隙开始时,就决定需要检测的信道集合以及相应的检测时长。而在信道状态信息可获取情况下,提出了自适应检测传输方案。该方案在每个信道检测完成之后,认知用户可以根据已知的检测结果以及信道状态信息来不断调整检测传输策略。仿真结果显示,该自适应检测传输方案能有效的提高认知用户的吞吐量。

摘要：由于天地一体化网络中移动性和时变环境导致的流量负载、拓扑结构和资源可用性的高时空动态特性,需要考虑当有恶意的网络行为攻击卫星时,如何在未知的网络中探索高效智能的网络优化方案。针对这一问题,以信息年龄、时延抖动率作为多优化目标,提出了一种基于深度强化学习的卫星巨型星座抗干扰路由策略,设置信息年龄、队列增长率以及距离为奖励,实现目标的优化。仿真结果表明,与现有的路由算法相比,该算法不仅可以保证数据的时效性、受到干扰时卫星网络路由的鲁棒性,还可以有效利用星间资源,提升网络的整体性能。