异构网络中多无线电多信道环境下信道状态预测算法研究

该文针对异构网络环境未知性的特点,基于部分可测马尔科夫(POMDP)模型,结合认知无线电频谱侦测技术,提出了一种新的多无线电多信道环境下信道状态预测算法。该算法通过对信道状态历史信息的分析,推导出信道信念状态(belief state)的初始分布和转移概率,并以此选择出具有最佳回报的信道以供接入,从而达到提高信道利用率的目的。仿真结果表明算法性能要优于传统算法。

一种新型认知无线电信道状态的预测算法

基于部分可测马尔科夫决策过程(POMDP)模型,结合认知无线电频谱侦测技术,提出一种新的多无线电多信道环境下认知无线电检测信道算法.该算法通过对信道状态历史信息的分析,推导出信道信念状态的初始分布和转移概率;然后,以此选择出具有最佳回报的信道以供接入,使得次用户能获得最佳带宽回报,从而达到提高信道利用率的目的.仿真结果表明,算法获得相对于传统认知无线电频谱接入方式更高的信道带宽,并接近无漏检和虚警现象的理想情况,有效地提高了信道利用率.

微波光子认知雷达技术

针对宽带微波光子雷达易被外界电磁信号干扰,难以在复杂电磁环境下对多样化目标进行高速探测与识别的关键难题,本文提出一种能融合多个机会频带以实现高分辨率探测的微波光子认知雷达系统架构。探讨了与微波光子认知雷达系统相关的微波光子宽带实时频谱侦测、可重构波形产生和稀疏频带成像处理等关键技术,论证了方案的可行性。该方案充分发挥了光子技术的宽带承载、实时处理以及灵活可重构的优势,可同时提升雷达的分辨率和环境适应能力,有望为未来智能化装备提供清晰、可靠、智能的全天候探测手段。