一种飞机供电系统频谱分析方法的研究

飞机供电系统的供电品质直接影响了飞机的可靠性和安全性,因此,飞机供电特性必须满足相关要求。其中一项重要的供电参数是谐波含量。主要分析了谐波产生的原因,并介绍了频谱分析原理,重点分析了飞机测试系统频谱分析的方法,通过测试系统和频谱分析仪的测试结果进行比对,验证了频谱分析方法的准确性和可行性。     

认知车载网的频谱感知性能分析

认知车载网中不同的衰落传播信道会影响频谱感知的性能。为了描述不同信道下的频谱感知性能,分析了加性高斯白噪声信道、瑞利衰落信道和Nakagami-m衰落信道条件下的频谱感知单用户能量检测概率和协作能量检测概率,重点是Nakagami-m衰落信道、检测衰落因子、次用户的数量和信噪比这几个参数对协作频谱感知性能的影响。仿真结果表明,通过对不同信道特性的准确了解能够帮助车辆在不同衰落信道环境下提高频谱的检测概率。     

微波频谱分析仪的发展与应用

本文叙述国内外微波频谱分析仪的发展概况,概述微波频谱分析仪的基本工作原理和主要工作特性,介绍微波频谱分析仪在波形分析测量中的典型应用。     

基于多尺度小波模极大融合的宽带频谱感知算法

针对传统宽带频谱感知算法速度慢、设备复杂度高、对实际信号适用性不强等问题, 提出了一种基于多尺度小波模极大融合的宽带频谱感知算法,根据信号带宽等因素选择合适 尺度下的小波变换结果进行信号检测,能够准确估计频带范围内信号个数、载频、带宽、信 噪比等参数。实际信号测试证明了这一算法的有效性。该算法对频谱监测、认知无线电（CR ）频谱感知具有一定实用价值。     

认知无线电网络链路层关键技术的研究进展

构建认知无线电网络是解决频谱资源日趋紧张问题的根本途径。为实现无干扰的伺机 频谱共享,认知无线电网络的链路层不仅需要提供传统的数据传输服务,还必须支持一套与 频谱非均匀特性相适应的新功能。对这些新功能所需的关键技术进行了归纳,分别从协 作感知、感知机制优化、动态频谱接入、动态频谱分配、跨层设计及安全机制等6个方面进 行了探讨,重点对这些关键技术的最新研究进展进行了总结和分析,并讨论了下一步的主要 研究方向。     

雷达地面运动目标的频谱研究

动目标检测雷达的检测性能，很大程度上取了以决于多普勒滤波器的频谱特性是否与真实运动目标频谱相匹配。     

采用混合图的双向异质频谱拍卖算法

为了解决频谱稀缺的问题,提高频谱利用率,采用频谱拍卖方法激励主用户（卖家）出售空闲的频谱,次用户（买家）通过在拍卖中获胜得以接入其急需的频谱,提出了一种采用混合图的双向异质频谱拍卖算法(Double Auction based on Mixed Graph for heterogeneous spectrums,MGDA)。该算法使用混合图能够更准确地量化买家之间对于频谱的干扰情况,使频谱交易数量最大化,显著提高了频谱利用率。MGDA还考虑了频谱的异质性,允许买家表达对不同频率频谱的偏好,为不同的频谱建立不同的频谱干扰图。仿真结果表明,MGDA在空间利用率、买家满意度和拍卖收益等方面具有良好的性能,空间利用率比采用无向图的拍卖算法提高5.8%~13.6%。     

非理想频谱检测对主用户干扰的性能分析

实际中认知中继网络的频谱检测不可能完全正确检测频谱状态,次级用户传输会对主用户传输产生干扰。在分布式协作频谱检测和集中式协作频谱检测情况下,研究了认知中继网络中非理想频谱检测对主用户干扰性能的影响。在瑞利信道下推导了非理想频谱检测条件下主用户干扰概率的数学表达式。最后,仿真结果证明了理论分析的合理性,并表明非理想频谱检测会对主用户产生较大干扰,而中继节点数目的增加可以明显降低干扰概率。     

一种基于信誉值拍卖的区块链下的感知收益分配机制

实现频谱共享,需要以实时准确地掌握主用户的频谱占用情况以及频谱交易信息为前提。为此,在利用群智感知以及区块链的前提下,提出了三层式的基于区块链的认知无线电系统,即物理层、传输层以及应用层。其中区块链网络位于传输层,用以记录交易信息,并利用区块链的去中心化以及去信任化特性以保证交易的安全性与可靠性。特别地,为了激励系统中Crowd Sensor积极地参与频谱感知,提出了基于信誉值拍卖的感知收益分配算法。Crowd Sensor依据自身的信誉值对任务进行报价,报价高者可执行任务,且获得较高的收益。仿真结果表明,所提算法保障了感知收益分配的公平性。因此,激励更多的Crowd Sensor参与感知任务可以提升频谱感知的稳定性与安全性。     

认知无线电体系结构分析

分析了认知无线电网络的集中式、AdHoc式和Mesh式体系架构及其节点与链路特性。在 认知无线电终端方面,分析了系统组成,并阐述了其认知引擎中环境感知模块、方案制定与优化模 块、知识库、知识进化器和接口模块的功能定义以及认知循环过程。最后,论述了认知无线电的频谱 感知、频谱分配以及功率控制关键技术。     

频谱失配情况下TDCS性能分析及感知结果交换机制

在变换域通信系统(TDCS)中,通常假设收发两端频谱感知结果是一致的,若收发两端频谱感知结果不一致会使TDCS性能恶化。基于TDCS的基本原理,对收发两端频谱感知结果不一致(频谱失配)时的误码率性能进行了理论分析,推导并仿真验证了频谱失配情况下,理论误码率的表达式。为解决频谱失配对TDCS影响,提出了一种不需任何附加控制信道的TDCS收发两端交换频谱感知结果的机制。利用该方案,收发两端在交换各自的频谱感知结果后,利用双方频谱感知结果的交集进行通信,相当于收发两端处于同一频谱环境。最后,对该频谱感知结果交换方案进行了简单的理论分析。     

频谱监测射频接收机频谱纯度的影响因素分析

频谱监测射频接收机的输出频谱质量是频谱监测系统获得辐射源正确的频谱信息和 内涵信息的关键。介绍了一种应用于频谱监测的宽带射频接收机架构,分析了影响该架构射 频接收机输出频谱纯度的主要因素即相位噪声的影响机理,并给出了改善相位 噪声的方法。相位噪声改善前后对解调性能的比对表明,解调误码率降低了一个数量级。     

利用压缩测量值的非重构宽带频谱感知

为了解决在认知无线电(CR)宽带系统中快速精确分析数据并实现频谱感知的技术难题,对非重构压缩频谱检测进行了研究。提出了一种利用压缩测量值的非重构宽带频谱感知算法,推导分析了虚警概率和检测概率的封闭表达式。该算法利用离散余弦变换（DCT）矩阵的能量压缩特性观测得到主用户能量压缩信息,并利用新型压缩检测器对压缩信息进行判决。仿真表明,所提算法降低了计算复杂度,提供了比传统的能量检测器和压缩检测器更好的工作特性。     

认知无线电系统中利用模糊逻辑的频谱分配

为了较全面地分析频谱分配问题,突出系统的效益和公平性能,提出了一种利用模糊 逻辑的认知无线电频谱分配方案。首先给出模糊逻辑系统（FLS）的概念,然后利用FLS综合 分析感知空闲频谱和次用户的特性,最后结合系统吞吐量最大、公平性和随机分配3种准则 将空闲频谱分配给次用户使用。仿真结果证实了方案的可行性。     

美军战场频谱管理现状与发展

在现代战争中,电磁频谱管理是实现电磁协同的保证,是取得战争胜利的保证。阐述了战场频谱管理的基本概念,重点介绍了战场频谱管理的典型流程以及美军典型的战场频谱管理系统,然后分析了战场频谱管理未来的技术发展趋势,期望为后续研究提供一定的参考。     

家庭基站中基于随机矩阵的能量动态检测频谱分配机制

针对家庭基站和宏基站并存的情况下会导致相互干扰以及协调使用频谱需要信令开销问题,提出了一种基于随机矩阵的频谱分配机制。该机制将动态的检测空闲频谱点的频谱感知技术应用于家庭基站和宏基站共存网络中,家庭基站在一个时间段内接收各个频点上的信号,利用随机矩阵能量动态检测频谱可用性,实时感知网络中的频谱空洞,生成可借用频谱点集合,选择业务请求用户服务质量高的家庭用户借用该集合。该方法以复杂度为代价,避免使用信令交互找到可用频谱,从而减少了网络信令开销。仿真结果表明所提机制能够提高网络容量和公平性以及网络链路效率。     

战场频谱态势感知及频谱筹划系统

介绍了战场频谱态势感知及频谱筹划系统的系统功能、组成、工作过程、关键技术及解决途径,通过分析指出频谱态势感知及频谱筹划系统与C4ISR系统集成可提高战场频谱管理的整体能力。     

基于循环前缀频域自相关的OFDM信号频谱感知

针对无线通信频谱资源有限并且利用率非常低的问题,研究了认知无线电系统中基于信号典型特征的频谱感知策略,并进行动态频谱检测。提出了一种基于循环前缀频域自相关的频谱感知算法,利用正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）信号的循环前缀具有循环平稳特性,在信号频域进行自相关运算,设定判决门限,完成对信号频谱的检测,同时具备较好的抑制平稳噪声和干扰的能力。在低信噪比或者噪声不确定度大的应用场景下,能够获得比能量检测方法更优、更稳定的频谱感知效果,增强了噪声鲁棒性。在算法中采用双门限检测,进一步减弱了噪声不确定度对检测性能的影响,提高了频谱感知性能。     

周期性协作频谱感知机制的优化

为了提高检测性能和频谱资源利用率,对认知无线电网络中的周期性协作频谱感知 机制进行了研究。针对不同的衰落信道环境,通过引入有效传输时长比例和干扰时长比例作 为次用户服务质量的衡量标准,给出了集中式协作感知下的检测时长、数据传输时长以及协 作用户数量等参数的最优选取方法,从而获得最高的信道效率。仿真结果表明,通过选取最 佳的协作感知机制参数,可在保证系统检测性能和干扰容限要求的同时,显著提高次用户在 空闲信道的有效传输时长比例,实现了频谱利用效率的最大化。     

基于k最近邻回归的频谱占用度预测

认知无线电技术可以在授权用户和非授权用户间进行频谱分配,预测模型的建立可帮助非授权用户推断频谱空洞是否可用,不仅能提升频谱利用率而且还能降低冲突率。采用理论分析、监测实验、数学建模、数据实证等方法,对频谱占用度建模理论进行了研究。针对频谱的可预测性问题,通过对数据集的分析,使用k最近邻(kNN)回归模型预测频谱的信道-场强值。基于观测数据呈现出的周期性,提出了一种针对周期性数据进行优化的kNN模型,并用其进行预测。比较了原始kNN回归模型和优化后的周期性kNN模型在测试数据上的预测精度,结果表明优化后的模型比原始的kNN模型有着更好的预测精度。