摘要：为提高低信噪比和较少快拍数条件下远场窄带信号波达方向的估计精度,提出一种新的基于加权l1范数的稀疏重构波达方向的估计算法.该算法首先采用前后向空间平滑技术获得阵列输出数据协方差矩阵;其次构造出改进Capon算法空间谱函数中的倒谱系数矢量,设计得到符合加权l1范数的权值矩阵;最后通过奇异值分解对接收数据进行降维处理,获得基于稀疏重构的加权l1范数约束问题模型.仿真结果表明,在低信噪比或快拍数较少的情况下,该算法能够有效地抑制空间谱伪峰和保证较强的稳健性,且信源不需要进行相关处理,仍能获得很高的估计精度.

摘要：针对多信道认知无线网络中预约信道与多个数据传输信道的状态不一致会降低认知多址协议性能的问题,提出了基于数据信道状态感知的多信道认知多址协议——CAM-MAC协议。该协议在预约信道上优化握手机制来减少平均成功预约时长;而在Nakagami衰落数传信道上采用跨层方法设计了基于瞬时SNR的自适应传输机制来提高数据传输速率。通过上述机制,CAM-MAC协议可以有效提升系统性能。分析与仿真均表明:该协议在饱和吞吐量上有较大提升,在特定场景下可提高约50%。

摘要：认知Wi-Fi网络是基于认知无线电技术、感知和利用电视频谱白空的新型无线局域网.在该无线网络环境下,设计了集中式和分布式两种基于相关均衡的频谱共享算法.综合考虑了认知Wi-Fi网络的频谱分裂特性、多网间的互扰和用户的业务需求等,将频谱共享问题建模为非协作博弈.两种算法分别考虑了有效性和复杂度.其中,集中式算法可最大化网络整体收益,而分布式算法无须引入信息交互.仿真结果表明,相较于贪婪算法,这两种算法均能提升网络收益.

摘要：利用不同轨道卫星的特点组建更高效的多层卫星网络,近年来成为卫星网络研究的热点。传统卫星网络接入方法己经难以满足多层卫星网络低时延、灵活随遇接入的需求,设计高效的多层卫星网络随机动态接入协议迫在眉睫。首先对传统卫星网络接入技术进行总结,梳理卫星网络随机接入协议的发展脉络;然后针对地面站接入卫星以及多层卫星网络星间接入两种不同场景分别提出不同的低时延接入方法,为未来多层卫星网络动态接入技术的发展提供参考。

摘要：针对目前使用自动化图像采集设备采集到的混凝土桥梁裂缝图像数量多、匹配准确度低、拼接及融合效果较差的问题,提出一种混凝土桥梁裂缝从匹配、拼接、融合到合并统计的端到端的解决方法。首先,在裂缝匹配阶段利用特征点匹配结合并查集来代替常规的特征点匹配方法。然后,利用移动直接线性变换算法和奇异值分解计算局部单应性矩阵和实现映射,解决了全局单应性矩阵不足以拟合所有特征点的问题;同时基于距离变换的Alpha加权融合处理算法实现拼接线的自然融合;以实际工程采集的裂缝图像数据集为研究对象,从裂缝拼接线的对齐性、裂缝可视化结果的准确性和完整性、非裂缝区域的纹理一致性等方面,综合对比分析了采用移动直接线性变换算法与传统OpenCV方法的拼接融合效果。此外,在图像拼接阶段,通过控制源图像和目标图像中的裂缝颜色变换范围解决了在拼接图像重叠区域中裂缝重复可视化显示的问题;在图像融合阶段,通过掩膜可视化法解决了图像融合导致的裂缝颜色显示变浅甚至消失的问题。最后,依据检测框之间、检测框与裂缝顶点的相对关系,实现了拼接图像中同一裂缝合并和重连接。研究结果表明:通过改进算法在有效提升匹配精度的同时,可以获得很好的拼接和融合效果,能够实现智能检测设备采集到裂缝图像的快速无缝拼接。

摘要：设计了一种新的训练符号并提出基于该训练符号的一种时频同步方案.利用该训练符号在时域的共轭对称性,对接收训练序列进行移动相关来完成定时同步;利用训练符号在频域良好的自相关性估计整数倍频偏,结合最大似然算法估计小数倍频偏以完成频率同步.理论分析与仿真结果表明,与传统算法相比,所提方案的定时偏移估计精度更高、频率偏移估计范围更大.

摘要：从跟踪策略和通信链路建立角度出发,利用中继卫星(TDRS)和用户星的空间几何关系,充分考虑用户星体和地球遮挡因素,推导出基于卫星经典轨道根数和姿态的TDRS与用户星的双向跟踪规律以及TDRS对用户星覆盖率计算公式.同时为了克服星体遮挡,提出用户星天线安装在星体对天面桅杆上的最佳安装策略,确定了桅杆高度与星体长度的关系,它们是TDRS和用户星跟踪部件设计和业务测控的基础.

摘要：利用导频子载波时频相位相关性统计检测与QAM信号解映射判决误差统计,提出了一种适用于频域导频无线OFDM系统的传输信道模型化参数检测方案,包括信道最大多径时延、最大多普勒频率和信噪比检测;能够有效解决传统的OFDM信道估计算法通常按照最恶劣信道情况上限进行设计,以及基于MMSE准则最优信道估计器中信道先验信息统计运算复杂度高的缺陷;仿真结果表明,在低复杂度条件下可以有效获知当前传输信道模型参数的近似统计信息。

摘要：推导了MIMO-OFDM信道估计MSE最小准则下训练序列的最优化条件和最优化结构,提出了一种最优化训练序列.这一序列结合了CDM,FDM与TDM训练结构,保证了不同发射天线的导频符号在空、时、频三维空间上相互正交,从而有效地消除了天线间的信号干扰,降低了信道估计的复杂度.同时,它的导频结构灵活,可以根据信道环境、系统参数以及系统性能要求进行适当选取,因而具有广泛的适用性.

摘要：针对现有心理声学模型算法复杂度高、不易实现的问题,设计了一种算法简单的心理声学模型.该模型直接计算修正离散余弦变换参数的最大和最小主导分量的扩展包络,并以此为基础,利用谱平坦测度函数计算心理声学模型的掩蔽门限.与传统模型相比,该模型的算法复杂度降低了30%到50%,并能够估算出与其他心理声学模型相近的掩蔽门限.