相关性匹配蓝牙信标位置指纹库的室内定位

针对K近邻算法(KNN)在对偏向于某个样本点的未知点进行三角质心定位时定位精度变差的情况,提出了应用相关系数去匹配蓝牙信标iBeacon位置指纹库的室内定位算法。通过比较待定位点和位置指纹库中参考样点的相似程度,并进行数据差异显著性检验,来检验采集的待定位点数据与指纹库数据是否显著相关,然后取相关性较高的样本点进行加权平均匹配定位。实验结果显示,相关系数匹配位置指纹库算法可将2 m以内的定位精度从65%提高到92%,相较于传统的KNN匹配定位算法有着定位精度高、计算量小、定位时间短等优势。     

平台侧位置指纹定位系统中接收端问题的优化

当前室内位置指纹定位系统主要用于对移动端的定位。借鉴其定位机理,研究了对无线电发射端的定位,属于平台侧位置指纹定位系统。从部署接收端的位置以减小定位误差的角度出发,提出了增大参考点之间欧式距离确定接收端位置的方案。同时,提出利用覆盖率的概念确定定位区间的接收端个数以满足区间定位的需求。建立了接收端位置及个数优化问题的数学模型,并用遗传算法和全覆盖原则对优化问题进行求解,给出了优化问题的实现流程。针对不同空间,对优化问题进行了仿真,比较了经验布置接收端和优化布置接收端的定位结果误差及接收端是否满足全覆盖的定位结果误差,验证了所提方法的合理性,对定位前部署接收端的个数和位置有一定的指导意义。     

与强度无关的位置指纹在线定位改进算法

将现有的研究较热的固定发射端、定位接收端的室内位置指纹定位系统应用到固定接收端、定位发射端的室内无线电干扰源定位中,研究了一种考虑干扰源发射强度的在线定位算法,以克服直接使用以一固定发射强度信号源建立的指纹数据库和现有的在线定位方法无法实现对不同发射强度干扰源定位问题。在分析信号传播模型和现有在线定位方法的基础上,利用强度差的均方差进行定位计算。给出了算法实现依据和流程,对改进的算法进行了仿真和实验验证,结果证明了改进算法的实用性。同时,改进算法的思想对现有的考虑接收端异质的位置指纹定位系统也有一定的指导意义。     

移动WiMAX下行系统SVD-FFT内插信道估计

针对移动WiMAX下行系统中导频个数少且分配不均匀导致的边缘效应问题,提出了一种基于奇异值分解（SVD）的快速傅里叶变换（FFT）内插信道估计方法。该方法首先得到每个符号实际分配导频处的最小二乘信道频响估计,当前符号在相邻符号实际分配导频处的信道频响由相邻符号信道频响线性内插得到;然后,将上述信道估计值合并且按子载波索引值升序排列后进行奇异值FFT内插,以减少边缘效应和噪声的影响;最后再经线性内插得到数据子载波处的信道频响估计值。仿真结果表明,和传统估计方法相比,所提出的方法估计精度更高,复杂度较低,而且避免了使用信道统计特性信息。     

基于信任机制的无线电环境地图重构

无线电环境地图系统中的感知节点被俘获后会受迫地向数据中心发送伪造数据,导致无线电环境地图精度降低。针对该问题,提出了基于信任机制的空间插值算法改进方案,并阐述了感知节点信任值更新策略。该方案通过改变感知节点的信任度来降低恶意节点的数据在空间插值算法中的权重,经过信任值的多次更新而最终隔离恶意节点。实验仿真中,均方根误差（RMSE）和误警区域率-正确检测区域率（FAZR-CDZR1）两种性能指标均表明所提方案能够有效遏制恶意节点的篡改数据攻击,保障了无线电环境地图的精确度。     

求半正定Hermitian矩阵特征向量的改进乘幂法

经典乘幂法结合压缩法是计算半正定Hermitian矩阵最大前n个特征值对应特征向量的重要方法,但其固定的迭代次数使得待分解矩阵的随机变化和初始向量的不同选择导致计算精度波动较大,同时,较大特征值对应特征向量的计算误差也会影响较小特征值对应特征向量的计算。为克服这些缺点,提出了一种将前后两次迭代所求向量的距离作为迭代终止条件的改进乘幂法,并证明了它在有误差传播时的收敛性。理论计算结果表明,对4阶半正定Hermitian随机矩阵,在相同计算精度前提下,所提方法比经典方法可至少降低一半计算复杂度。     

环境约束下的中国省区经济增长源泉的收敛机制分析

在考虑环境因素的条件下,利用序列DEA、方向性距离函数以及经济增长的四元分解模型,将中国省区的经济增长分解为绿色技术进步、绿色技术效率改善、资本深化和人力资本积累4个部分。在此基础上,利用动态空间面板数据模型分析各增长源泉对中国省际经济差距的影响及作用机制。研究发现:绿色对中国省际经济差距的影响要大于各种投入因素,在绿色的构成中,尽管绿色技术效率存在恶化趋势,但它却是造成中国省际经济差距扩大的主要原因;在投入因素中,资本深化对中国省际经济差距的扩大有较大影响,而人力资本的影响并不明显。最后,从技术、环境和投入等方面提出缩小中国省际经济差距,实现省区经济、资源、环境协调发展的相关政策建议。     

基于截断修正平滑l0范数的MIMO雷达目标参数估计

在多输入多输出(MIMO)雷达中,针对平滑l0范数(SL0)因感知矩阵的病态性而导致其失效的问题,提出了一种基于截断修正SL0的MIMO雷达目标参数估计方法。该方法在对MIMO雷达感知矩阵进行截断奇异值分解(TSVD)处理的基础上,将保留的奇异值以均值为截断门限,分成较大和较小的两部分,分别采用不同的修正准则进行修正;然后经奇异值分解(SVD)反变换获得非病态感知矩阵,利用该非病态感知矩阵通过SL0算法对MIMO雷达目标参数进行估计,从而显著提高了MIMO雷达目标参数估计的精度和速度。仿真结果验证了该方法的有效性。