基于稀疏重构的多用户MIMO网络联合反馈策略

为解决多用户MIMO-OFDM网络反馈链路所面临的反馈链路开销大与频谱效率低的问题,提出了一种基于稀疏重构的多用户MIMO网络联合反馈策略。该策略将压缩感知应用于多用户MIMO-OFDM网络有限反馈,首先在接收端对由信道估计得出的信道状态信息进行稀疏重构,以最大程度降低反馈链路开销,然后观测矩阵自适应地反馈到发送端,在发送端通过压缩感知重构策略重构原始信道信息,有效降低了反馈链路处理复杂度和传输的数据量。仿真结果表明,在反馈量相同的前提下,该策略的反馈开销和频谱率性能都优于传统有限反馈机制,降低了通信链路的整体开销,并一定程度上改善了网络拥塞。     

引入合同变换矩阵的网络攻击信号盲分离算法

对网络攻击信号进行盲分离,实现对攻击信号的准确有效检测。传统的网络攻击信号检测算法使用时频分析方法,提取非平稳群攻击信号的时频特征,实现信号检测,但算法把网络入侵检测正确率作为约束目标函数进行同步最优特征子集求解,复杂度较高,提出一种引入合同变换矩阵的网络攻击信号盲分离算法。采用时频分析Viterbi算法,得到信号谱的平均频率等于瞬时频率的时间平均,根据合同变换矩阵,对攻击信号进行离散数据解析化处理,构建网络攻击信号的解析模型,得到网络统计信号在多复变边界条件下的时频特征,实现盲分离算法改进。仿真实验表明,该算法能有效实现对网络攻击信号的盲分离,盲分离结果能准确反映网络攻击信号的内部特征,提高了对网络攻击信号的检测能力,对攻击信号的检测性能有所提高,保证了网络安全。