基于混合OFDM调制的认知网络快速组网技术

为了使节点设备在日益复杂的网络环境下具备快速组网能力,提出一种基于信号循环谱特征的混合OFDM调制算法,并将其应用到协同认知网络中.该算法利用信号内在的循环平稳特性,并人工嵌入唯一的循环平稳标示,可以强化信号的频谱特征,从而能够快速识别出信道空闲、认知信号传输、主用户信号传输和2种信号混叠4种状态,为认知信号的快速可靠接入和退出提供保障.进一步地利用混合调制的位置来标记不同的认知网络,使认知节点可以区分来自不同网络的信号,从而使系统具备快速组网的能力.仿真结果显示,所提算法在提高频谱利用率的基础上,能够实时地辨识出节点的调制方式和网络标识号,实现了快速组网的目的.

OFDM混合调制信号在认知网络中的应用

对OFDM混合调制信号进行了谱相关分析,并将其应用到认知网络中。在采用OFDM混合调制信号传输的认知网络中,利用信号的循环平稳特性可以快速识别出信道空闲、认知信号传输、主用户信号传输和两种信号混叠这四种状态,为认知网络中认知信号的快速可靠接入和退出提供了保障。进一步利用混合调制的位置来标记不同的认知网络,认知节点可以区分不同认知网络信号。在提出的认知网络应用模型中,传输和接收设备较简单,而且不需专门的信道来传输控制命令,节约了带宽。仿真结果显示,在认知网络中,该模型可以提高频谱利用率,使通信系统的性能得到改善。

基于模型的综合通信导航识别系统虚拟样机设计

为解决基于文档的综合通信导航识别系统设计中需求传递的歧义性、设计文档信息离散、系统无法进行仿真验证等问题,研究了一种虚拟样机设计方法。首先,针对综合通信导航识别系统多领域的特点设计了一种由需求模型、架构模型和实现模型构成的三层次虚拟样机模型;其次,对当前主要的基于模型的设计方法与流程进行了深入研究,通过对比分析选择了Harmony SE作为综合通信导航识别系统虚拟样机的设计流程;最后,以某综合化通信导航识别系统为例进行了三层次虚拟样机的设计及仿真验证。设计结果表明,该设计方法能有效解决基于文档设计存在的问题,适用于各类综合通信导航识别系统虚拟样机的设计。

临近空间飞行器轨迹分析与组网性能仿真

近年来,临近空间组网成为研究热点,然而临近空间飞行器运行轨迹复杂和高动态的特性为实现可靠通信增加了难度,必须使用合适的移动模型对其性能进行仿真分析。分析了临近空间飞行器完整的运行轨迹,利用QualNet平台建立了飞行中各个阶段的模型,并基于无线自组网按需平面距离向量(AODV)路由协议进行了性能仿真,仿真结果为今后设计空天地-体化飞行器测控通信网提供了一定的依据。