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1.
2.
提出了一种基于认知无线电的自适应超宽带(UWB)窄带干扰抑制方法。为了使UWB对变化的
干扰环境具有自适应调节能力,引入了认知无线电技术。通过频谱感知和认知引擎技术提取
窄带干扰频谱特征作为陷波器的设计依据。以高斯脉冲为例,对陷波器的陷波性能进行检验
。最后,就陷波前、后脉冲的通信性能进行比较。仿真结果表明:认知陷波脉冲具有良
好的窄带干扰抑制能力,能够自适应的随着感知结果而动态地规避授权用户,从而实现UWB
系
统与其它通信系统的共存,且此方法不需要在整个频段范围内降低UWB脉冲功率,实现简单
灵活,为提高UWB脉冲发射功率、增大UWB系统的通信距离提供了一种可行的方案。 相似文献
3.
4.
5.
基于小波的窄带通信干扰抑制研究的探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
窄带干扰(NBI)对直接序列扩频通信系统(DSSS)的破坏性很强,当有强窄带干扰存在时仅靠系统自身的抗干扰能力很难保证系统高质量的通信,甚至可能造成系统通信中断。因此,研究有效的窄带干扰抑制技术具有重大的实际意义。 相似文献
6.
7.
8.
物联网的开放性和多样性导致其容易受到各种恶意的攻击。为了有效维护特定区域物联网网络空间安全,针对物联网中典型的窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IOT),提出了一种基于中间人的物联网终端探测和识别技术。通过参数优化配置以及网络伪装,建立物联网终端伪接入点,同时更新跟踪区识别码,使得物联网终端进行位置更新,最终提取出物联网终端的数量以及身份信息,为后续物联网空间大数据采集和非法终端的识别奠定基础。通过实验验证,该技术探测和识别概率较高,具有一定的应用前景。 相似文献
9.
现有基于Nyquist-Shannon采样定理的窄带干扰(Narrowband Interference,NBI)抑制方法存在应用受限于采样率较高的问题。应用压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论解决上述问题,利用NBI在频域表现出的块稀疏特性以及直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)信号的类噪声特性,提出了基于块稀疏贝叶斯学习(Block Sparse Bayesian Learning,BSBL)框架的DSSS通信NBI抑制模型。实现干扰抑制后,利用传统的CS重构算法实现DSSS信号的压缩域解调。为进一步提高算法性能,将NBI稀疏分块的块内自相关矩阵建模为单位矩阵,提出了信息辅助BSBL(Aid BSBL,ABSBL)算法,设计了基于ABSBL的DSSS通信NBI抑制算法。该算法在保持较好NBI抑制性能的条件下,提高了运算效率并且不依赖NBI的稀疏结构。仿真验证和对比分析结果表明,所提方法能够有效抑制DSSS通信中的NBI,在干扰强度相同的条件下,NBI带宽越小、压缩率越大,算法对NBI的抑制性能越好。 相似文献
10.
某专用通信网络是基于卫星通信链路设计,具有带宽窄、传输时延大等特点,该网络需要对多个远端卫通站进行远程监控,而传统的网络监控协议是基于地面有线网络设计,占用带宽大,不适用于卫星信道。为满足窄带卫星信道条件下设备状态实时监控的需要,设计了基于窄带卫星信道的设备监控信息传输协议,协议中包含了设备状态发送日期、发送时间、设备标识码等基本信息,重点对参数上报数据帧结构进行了优化,根据设备参数的具体特点,将开关量参数与其他参数区别处理,有效提高了协议的带宽利用率。实际使用效果证明,采用优化的协议后,带宽利用率较优化前提高约40%,监控信息传输实时准确,方便了设备的故障排查和问题分析,提高了系统运行管理能力。 相似文献