改进的阵元域波束形成网络纠缠入侵检测算法

对传统的波束域波束形成进行改进,提出一种改进的阵元域波束形成算法检测网络纠缠入侵信号。把传统的波束域旋转矢量的变换到阵元域中改善阵元域自适应算法的性能,利用纠缠入侵信号的特征值大于噪声的特征值这一性能,采用空间协方差矩阵逆的高阶次幂来逼近信号子空间,将求得权矢量投影于改进的阵元域的特征信号子空间。将求得权矢量投影于改进的阵元域的特征信号子空间,实现对网络纠缠入侵信号的检测。仿真实验表明,提出的改进的阵元域波束形成信号检测算法具有较好的自适应检测性能,计算量和信号检测稳健性有明显改善,在网络入侵检测中具有较好的工程实用价值。     

基于子空间算法的MIMO-OFDM盲信道估计研究

统一了应用于SISO-OFDM系统子空间算法盲信道估计的识别条件并推广到MIMO-OFDM系统中,实现了基于噪声子空间算法的盲信道估计技术。该算法对信道的真实阶数不敏感,只需要MIMO信道阶数的上限,且可以获得信道的精确估计,并且能快速收敛。仿真结果验证了该算法的均方误差性能。     

异质网间通信信道单谱脉冲响应频率估计

提出一种基于Hough变换的单谱特征分析的异质网通信信道脉冲响应频率估计算法。采用正交频率复用OFDM训练起始帧,加入多径分量的相位偏移进行相位偏转修正,构建了信道模型与脉冲响应信号模型。频率估计中采用Hough变换把信号空间中的直线的检测问题转换为参数空间中对点的检测问题,计算多普勒单谱脉冲响应信号的约束经验模态值,实现Hough变换单谱脉冲信号检测和脉冲响应频率估计算法改进。仿真实验表明,该算法能准确估计出异质网间通信脉冲响应信号的频率值,精度较传统方法高,在最小的迭代步数下实现算法收敛,误码率为0,性能较优。     

基于频域分段的MIMO-OFDM系统信道估计算法实现

针对目前MIMO-OFDM系统信道估计算法运算复杂度高的问题,本文着重研究低复杂度的基于导频的信道估计算法。首先,发送导频信息获得导频子载波处信道参数,然后利用插值算法来恢复出整个信道的信道参数信息,最后采用运算复杂度低的频域分段最小均方误差(SMMSE)算法,并与基于训练序列的LS和MMSE这两种基本的信道估计算法进行了比较。     

多用户MIMO-OFDM系统中基于迫零波束成型的自适应资源分配算法

针对多用户环境下的多天线正交频分复用下行系统,提出了2种有效的基于迫零波束成型的自适应资源分配算法.所提算法在保证每个用户的速率要求的情况下,通过自适应的功率、子载波和比特分配,最小化系统的发送功率.仿真结果表明,提出的2种次优的分配算法在满足用户的速率要求下能达到很好的系统性能.     

基于子空间的次分量分析恒模盲多用户检测算法

为了有效的抑制多址干扰,本文提出了一种基于子空间的次分量分析恒模盲多用户检测算法.该方法是将子空间方法与次分量分析恒模算法相结合,有效的消除来自噪声子空间分量的影响.仿真结果表明,在相同的多址干扰情况下,本文建议方法的输出信干噪比比次分量分析恒模算法提高了11dB,比线性约束最小二乘恒模算法提高了17 dB;在不同的多...     

移动云计算中的时变通信信道估计算法

在移动云计算中,通过无线通信方式实现数据调度和传输,移动云计算通信信道具有时变特性,对其有效的信道均衡和相位估计是保证云计算质量的基础。传统的时变通信信道估计算法采用多模盲均衡算法,出现码间干扰和相位失衡。提出一种基于二次调频双稳态检测的移动云计算中的时变通信信道估计算法。首先进行移动云计算的通信信道模型构建,基于协议信道邻居构建的通信功率增益模型,进行信道划分协议设计,设计二次调频双稳态检测算法,采用同步算法减少系统子载波间的正交性抑制,得到移动云计算通信系统信道均衡系统,检测移动云计算信道的时变特征,实现准确估计,通过仿真实验进行性能验证。仿真结果表明,该算法具有较大的信道估计性能,抗干扰能力提高,信息增益提高,在云计算通信中具有较好的稳健性。     

基于稀疏距离入侵特征表达的信息安全检测算法

针对信息安全检测中的检测精度低的问题,提出了基于稀疏距离入侵特征表达的信息安全检测算法。在该算法中,引入稀疏表达对完备词典进行编码,使得学习的稀疏系数可以具有较好的重构特征;其次利用K-SVD算法和支持向量机进行样本分类训练,使得稀疏特征为样本输入;最后利用粒子群算法对多维测试数据进行粒子映射,在满足适应度函数的条件下进行分类迭代寻优。实验表明,该算法具有较好的检测率。     

TD-SCDMA下行波束成形技术研究

本文讨论了TD-SCDMA系统的下行信号模型,并根据TD-SCDMA系统上行信道估计可以直接用于下行波束赋形的特点,研究了特征值分解方法下的下行波束成形算法的性能,并仿真比较了其与基于最大径准则等下行波束形成算法在不同环境下的性能。     

基于MIMO-OFDM系统下的子空间算法研究

信道估计是4G研究中的关键技术之一,本文基于二阶统计量的子空间盲信道估计算法,对子空间算法以及在MIMO-OFDM系统下的子空间算法进行了分析,通过计算接收信号矢量的自相关求得噪声子空间。     

基于乌鸦搜索算法和自适应BM3D的NSST域电气设备红外图像增强

为了解决红外图像对比度低、模糊、含噪声等问题,本文提出基于信息熵准则乌鸦搜索算法和三维块匹配(block matching 3D,BM3D)自适应去噪的电气设备非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)红外图像增强方法。通过NSST变换将图像分解为不同频率的2个部分。低频图像主要为设备特征,高频子带主要为噪声。针对低频图像中的背景干扰问题,提出乌鸦搜索算法进行分割得到设备前景和环境后景,前者经灰度扩增得到前景增强图,后者经直方图均衡得到后景增强图。针对高频子带中的噪声干扰问题,提出BM3D自适应去噪算法用于去噪。通过实验可知,基于乌鸦搜索算法和自适应BM3D的图像增强算法针对图像分割细节处理、多余杂音的过滤以及对比度的提高均有显著效果。     

一种新的基于导频的MIMO-OFDM信道估计方法

多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)技术可以大幅度地提高无线通信系统的信道容量与传输速率,其信道估计精度对系统性能有着直接的影响。针对时域最小二乘(LS)信道估计复杂度大的问题,分析了一种基于变换域的MIMO-OFDM信道估计算法,并且提出了一种新的信道插值算法。仿真结果表明:提出的方法在误码率性能上优于最小二乘(LS)算法,接近理想信道估计性能,并且该算法计算复杂度低,易于在实际系统中实现。     

TD-SCDMA系统中基于时域数据统计信息的信道估计算法

TD-SCDMA系统中运用的B.Steiner估计器是一种低代价的信道估计器,由于受到噪声的影响,其导致估计的精度有限。以Steiner算法为基础,有多种基于门限处理的信道估计算法,如何设置门限是这类改进算法的关键问题。本文对信道估计算法的时域结果进行能量检测,基于时域数据统计信息给出信道估计改进算法。仿真结果表明,改进的信道估计使系统的性能获得较大的改善与提高。     

智能天线LMS波束形成算法性能仿真研究

智能天线是3G中TD-SCDMA的核心技术,而智能天线波束形成的核心又是自适应算法,其中LMS算法因为计算简单得到广泛应用。介绍了智能天线的基本原理和自适应算法,重点介绍了基于LMS的波束形成算法,最后研究了在不同的迭代次数,步长因子,以及干扰噪声比情况下LMS算法在波束形成中对干扰的抑制能力。LMS对干扰有较好的抑制增益。     

基于动态导频方式的OFDM多径幅度估计方法

在第四代移动通信的关键技术OFDM系统中,传统基于导频的信道估计算法都有一个共同的缺点,就是需要大量的导频符号,降低了系统的频谱效率。本文基于矩阵列正交的特殊性,研究新的信道估计算法,明确提出提出了一种全新的动态导频方式来估计多径的幅度,并采用矩阵论证明了这种方法可以节省大量导频。仿真结果表明,本文提出的新算法和传统信道估计算法相比,可以节约至少百分之七十的导频,具有性能好,复杂度低的优点。     

基于自适应相位检波的无线网络信道优化设计

根据无线传感网络中簇头点生成过程中的多径能量特性,提出一种基于自适应均衡抵消的相位检波能量检测算法。建立无线传感器网络信号与信道系统模型,设计无线传感器网络信道自适应均衡算法,采用横行型自适应FIR滤波器进行自适应降噪滤波处理。使用相位检波方法对UWB无线传感器网络通信信道进行能量检测和优化设计。实验结果表明通过自适应相位检波能量检测方法,能最大程度上削弱无线传感网络信道慢衰落影响,降低网络功耗,提高能量检测性能和信道传输效率,实现了无线传感器网络信道优化设计。     

多径相关信道下基于恒模阵列的盲自适应波束形成算法

本文分析了多径相关信道下基于恒模阵列的盲自适应波束形成算法、恒模阵列波束形成器的最佳权向量的收敛性、信号对消器的最佳权向量的收敛性,并对结果进行了计算机仿真。     

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。     

基于特征矢量稀疏分解的非圆信号DOA估计

文中提出当信源为非圆信号时,基于特征矢量稀疏分解进行DOA估计;并在稀疏恢复过程中,比较空间范数变化对误差的影响.该方法对协方差矩阵进行了扩展,在利用L曲线方法自适应得到正则化参数的同时,对空间范数应用进行了推广.不仅提高信息利用率,能够处理相干信号源,而且不需要已知信号源数目,性能优于平滑处理过后的NC-MUSIC算法.     

基于四阶累积量的CSPRIT算法

分析了基于二阶统计的CSPRIT算法在空间相关高斯噪声环境中存在的问题，提出将四阶累积量与CSPRIT算法相结合，处理一维二元相移键控信号（BPSK）和多元幅移键控信号（MASK），实现信号到达角（DOA）的估计和波束形成器的构造。与基于二阶统计的CSPRIT算法相比，基于四阶累积量的改进算法能够有效抑制空间相关的高斯噪声，提高信号估计精度。计算机仿真验证了该算法的有效性。