基于可变遗忘因子的渐消记忆变分贝叶斯自适应滤波算法

针对全球卫星导航系统/捷联惯性导航系统（GNSS/SINS）组合导航中GNSS信号易受干扰，造成量测噪声突变的问题，提出一种基于可变遗忘因子的渐消记忆变分贝叶斯自适应Kalman滤波（VBAKF）算法。针对自适应滤波中突变噪声难以准确探测，构建基于初值的噪声突变检验准则；为解决自适应滤波估计突变噪声的拖尾现象，将变分贝叶斯自适应滤波的超参数传递结构转化为协方差阵修正结构，通过构造可变遗忘因子函数动态调节自适应滤波中的遗忘因子。仿真和实测数据表明：所提算法可在GNSS/SINS噪声突变时快速估计量测噪声，提高组合导航精度。     

机会传感网中一种自适应链路侦测数据收集算法

提出了一种自适应链路侦测的数据收集算法,以提高机会传感网链路的预测精度与传输成功率:采用自适应链路侦测算法测量出各节点的实时网内链路质量权重因子,结合节点能量消耗模型,通过基于无味卡尔曼滤波的概率预测方法对节点间的链路质量进行量化计算,实现节点对通信链路的实时自适应预测与最优化选择,从而完成数据收集.仿真实验结果表明:新算法提高了最优化路径决策的预测精度,可以有效地增加消息的平均通信成功率,降低消息的平均传输延时.     

空间非合作目标双行轨道根数快速生成算法

针对空间目标TLE拟合过程中可能出现的奇点问题,提出了基于无奇异变换的空间目标双行轨道根数（TLE）生成算法. 为提高观测平台对空间目标状态估计效率,提出带有自适应遗忘因子的非线性最小二乘递推算法,利用最速下降法在线修正遗忘因子,使得估计值有较快的跟踪速度和较小的稳态误差. 仿真结果表明,该TLE生成算法的数据处理速度和轨道预报误差满足要求,可用于低轨目标的天基监视.      

系留无人机平台搭载的蜂窝通信基站吞吐量优化

考虑多架系留无人机（UAV）空中基站为多小区提供空地双向通信服务时，针对地面用户数目分布不均匀和多机协同服务同频干扰严重的问题，提出了一种联合优化空中基站高度和链路传输方向的吞吐量优化算法。该方法通过使用最大同频链路准则和就近服务准则确定了同频链路配对和无人机/用户配对，通过优化空中基站高度和链路传输方向提升了系统平均吞吐量，并减少了用户间的同频干扰。多种场景下验证结果均显示，所提方法显著优于其他非联合优化的对比方法，当拥塞小区用户数目是非拥塞小区用户数目的1~36倍时，相比于不联合优化链路传输方向和空中基站高度的对比方法，所提方法可提升系统平均吞吐量8倍左右。      

基于DVB-S2的遥感卫星自适应编码调制分析与仿真

针对传统遥感卫星数据传输中存在的资源浪费问题,提出了自适应数据传输的概念;重点介绍了第二代数字卫星电视广播标准(DVB-S2)中的自适应编码调制技术(ACM);在此基础上对自适应编码调制技术在遥感卫星数据传输中的应用做了详细分析,通过链路计算与信噪比估计两种方法得出自适应系统与非自适应系统相比在数据传输中性能提升很大,其中固定降雨备余量情况下通过链路计算得出自适应系统传输的数据量是非自适应系统的1.66倍,而基于动态信道模型的信噪比估计方法使得系统性能提升更加显著,传输的数据量是非自适应系统的8.14倍;最后对影响ACM性能的因素进行了分析,仿真结果表明信噪比估计误差和延时对系统性能影响很大,移位门限技术可以有效的降低信噪比估计误差对系统性能的影响,而延时则需要对信道状态的预测来减小其影响。     

QoE驱动的VR视频自适应采集与传输

在虚拟现实（VR）视频流媒体传输中,如何在带宽受限的条件下提高用户的质量体验（QoE）是一项巨大的挑战。为了更好地提高资源利用率和用户的QoE,提出了一个面向多用户的QoE驱动上下行链路联合的VR视频流媒体自适应采集与传输系统。与传统的VR视频无线传输系统不同的是,所提系统考虑了上行传输部分。其中,视频服务器根据上行链路和下行链路的带宽信息、用户的实时视角信息,以速率自适应为基础进行码率选择和资源分配。定义了QoE驱动的码率选择和资源分配问题,以最大化整个系统所有用户的QoE值。提出了联合KKT条件和分支定界法的速率自适应选择算法。实验结果表明:所提系统可以有效提高所有用户的QoE值,与上行链路平均分配资源算法相比,系统QoE值提高了14.27%,同时与传统的VR视频速率自适应算法相比,系统QoE值提高了23.47%。      

一种不等差错保护的多用户随机接入方法

针对在随机接入中由于碰撞导致吞吐率低、信道拥塞时不能满足高优先级数据有效传输的问题,提出一种具有不等差错保护性能的多用户随机接入方法。该方法将数据包复制多份,根据选定的度分布在不同时隙中传输,将随机接入过程映射到二分图上;接收端利用连续干扰消除(SIC)技术,将碰撞的数据包恢复出来。在高链路负载下,从每帧中选取若干时隙,只允许高优先级用户接入,以提高对高优先级数据包的译码概率。使用"与或树"理论对提出的方法进行了理论分析,并进行了实验仿真验证。仿真结果表明:提出的多用户随机接入方法与传统ALOHA协议相比,在低链路负载下有效避免由于碰撞引起的吞吐率下降;与IRSA协议相比,高链路负载下有效提高高优先级用户的吞吐率。     

数据链测试仿真评估中的信道与链路干扰仿真技术

信道和链路干扰仿真是数据链测试仿真评估系统的关键技术之一。在局域网下模拟数据链系统真实运行的无线环境的非理想特性,需要对典型应用环境的信道条件、干扰特征进行分析和建模,仿真验证数据链系统在不同环境条件下的性能。本文首先分析了几类常见的信道和链路干扰仿真工具相关模块的原理和机制,研究并提出了传输时延、信道与链路干扰、链路级仿真方法及方案,并对几个关键问题进行了分析并提出解决方案。该研究在数据链测试仿真评估系统中的验证效果良好,能够为数据链系统可靠性、稳定性提供无线信道和链路干扰模拟工具,从而为数据链系统的设计提供参考和依据。     

数据链测试仿真评估中的信道与链路干扰仿真技术CSCD

信道和链路干扰仿真是数据链测试仿真评估系统的关键技术之一。在局域网下模拟数据链系统真实运行的无线环境的非理想特性,需要对典型应用环境的信道条件、干扰特征进行分析和建模,仿真验证数据链系统在不同环境条件下的性能。本文首先分析了几类常见的信道和链路干扰仿真工具相关模块的原理和机制,研究并提出了传输时延、信道与链路干扰、链路级仿真方法及方案,并对几个关键问题进行了分析并提出解决方案。该研究在数据链测试仿真评估系统中的验证效果良好,能够为数据链系统可靠性、稳定性提供无线信道和链路干扰模拟工具,从而为数据链系统的设计提供参考和依据。     

星间链路抗干扰性能分析

星间链路中干扰是影响链路测量准确度的重要因素.抗干扰性能分析可以通过链路卫星空间状态信息和通信规划,分析不同类型的干扰对链路的干扰概率和干扰强度,最终得出链路对不同类型干扰的抗干扰能力.基于星间链路模型,结合链路通信规划,选择对链路系统影响较大的互干扰和单频干扰,分析了系统在运行周期内的干扰特性.经验证得出该链路模型和通信规划受互干扰影响较小,地面强干扰对系统影响可能导致单颗卫星短暂无法正常工作,但不会对整个星座性能产生影响.     

基于非正交干涉矩阵的飞机装配序列规划方法

针对飞机装配中外形曲面特征多、装配关系复杂、连接方式多样等带来的装配工艺设计问题,提出了一种基于非正交干涉矩阵的飞机部件装配序列规划方法.通过分析被装配零件的结构特点,增加非正交的装配坐标方向,构建了非正交干涉矩阵;给出了装配可行性的推导方法,实现了装配序列的自动生成.并以装配时间为目标函数,采用遗传算法对装配序列进行了优化.基于MATLAB仿真平台,对某型号飞机舱门装配过程进行了模拟.仿真结果表明,该方法简单易行.与传统的基于正交干涉矩阵的方法相比,对于可装配性和装配效率都有显著提高.     

MPLS流量工程体系结构优化研究

对支持流量工程的各种显式路由算法进行了比较,提出了在线分布实施MPLS(Multi-Protocol Label Switch)流量工程的优化体系结构.通过引入扩展LSA(Link State Advertisement)发布机制,采用分布和集中相结合的方式,使最小干涉路由算法的性能得到优化,同时提高了系统的可扩展性.      

基于CDMA-TDD系统的联合功率控制算法

针对常规的码分多址CDMA (Code Division Multiple Access)时分双工TDD (Time Division Duplex) 系统功率控制算法存在的缺陷,提出了一种基于通信链路当前状态信息的联合功率控制算法.从理论上推导了联合功率控制方程.在新算法中,所有移动终端调整后的新发射功率值是基于共同的通信资源得出的.分配在同一时隙的各个移动终端的功率调整是基于通信链路的当前状态信息,其中包括各移动终端下一步使用的调整后的新发射功率值.使得各移动终端能够平等的共享链路资源,加快功率控制的收敛.通过建立功能模型,验证和评估了这一新的算法.仿真结果表明这一新的功率控制算法优于当前的常规算法,能减小接收端信噪比动态范围,降低干扰信号强度,提高能量效率和系统容量.     

基于双层协方差矩阵重构的稳健波束形成算法

针对协方差矩阵含目标信号分量及目标导向矢量失配情况下，传统自适应波束形成器性能急剧下降的问题，提出了干扰加噪声协方差矩阵双层重构的稳健波束形成算法。首先，利用稀疏重构的方法预估干扰加噪声协方差矩阵，通过估计干扰导向矢量及干扰功率对干扰加噪声协方差矩阵进行优化校正；然后，基于子空间理论建立导向矢量约束误差优化模型，利用迭代方法对凸优化模型进行求解，得到最优权值向量。仿真结果表明:所提算法显著提高了波束形成器在目标导向矢量约束误差及阵列误差情况下的稳健性，低快拍条件下表现较好，输出性能优于仿真对比算法。      

低复杂度自适应容积卡尔曼滤波算法

确定采样型滤波算法中的容积卡尔曼滤波（CKF）算法滤波性能优良,但是却难以克服目标模型不确定性或者目标状态突变带来的影响。构造强跟踪CKF能有效改善算法的自适应性,但是在求解渐消因子时大大增加了计算量。为此,提出一种低复杂度自适应CKF算法,通过设立基于新息的自适应修正判决准则和修正方式,直接对状态预测值进行修正,使滤波算法能及时跟上目标真实状态,以提高滤波精度。使用浮点操作数计算并分析了CKF算法、强跟踪CKF算法及所提算法的复杂度,同时将3种算法应用在建模不准确的目标跟踪中,并进行仿真验证。仿真结果表明:在目标建模不匹配的情况下,低复杂度自适应CKF算法和强跟踪CKF算法都能保持较好的滤波精度和数值稳定性,同时所提算法在算法复杂度上有明显改善。      

基于STF和加权改进的群目标跟踪算法

为了进一步提高群目标交互多模型跟踪算法的估计性能,提出一种改进的群跟踪算法.首先,通过采用模型转换概率的自适应算法,优化模型与目标运动模式的实时匹配.并通过引入强跟踪滤波（STF,Strong Tracking Filter）中的渐消因子,提高机动阶段时的群质心的状态估计精度.其次,分别利用概率加权法和标量加权法完成群质心状态和扩展状态的融合估计.最后在变分贝叶斯滤波的基础上,建立完整的跟踪算法流程.仿真实验结果表明,该方法不仅能够提高群质心状态和扩展状态的估计精度,还能有效降低机动阶段时的峰值误差.     

一种基于改进KELM的在线状态预测方法

针对核超限学习机（KELM）在线状态预测过程中,核矩阵阶数不断增长且难以跟踪时变动态特征的问题,提出了一个具有遗忘因子的稀疏KELM在线状态预测方法。通过引入遗忘因子构建新的目标函数,使稀疏字典中各元素依据时间远近具有不同权重,保证了模型对动态变化的有效跟踪;通过最小化字典的快速留一交叉验证（FLOO-CV）误差,选择具有预定规模的关键节点构成字典;基于当前字典,通过矩阵初等变换和分块求逆,实现相关参数的递推更新。某型飞机发动机的状态预测结果表明,与目前已有的3种在线序贯KELM相比,所提方法在6个监测项目上的平均训练时间分别缩短了7.5%、62.0%和81.9%,平均预测精度分别提升了44.0%、19.9%和50.9%。      

采用LDPC码方案的战术数据链系统

战术数据链系统能够提高部队信息化作战能力,其中信道编码技术是保证消息传输可靠性的关键技术之一.构建了一种新的战术数据链系统,系统采用低密度奇偶校验(LDPC,Low-Density Parity-Check)码方案,LDPC码是适用于传输可靠性要求高的通信系统的新型码组.介绍了LDPC码方案中的和积算法,描述了系统的传输模型,分析了系统在固定频率和加性白色高斯噪声(AWGN,Additive White Gaussian Noise)信道条件下的链路性能.利用计算机进行蒙特卡罗仿真,结果表明:在AWGN信道和瑞利衰落信道下,LDPC编码方案可以有效地降低数据链系统的误比特率,取得比采用里德·所罗门编码的联合战术信息分发系统更好的误码性能.LDPC码作为信道编码技术的备选码组,为进一步提高战术数据链的可靠性提供了一种解决方案.