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国家自然科学基金(61072070): 作品数：25被引量：113H指数：6; 导出分析报告; 相关作者：李赞司江勃齐佩汉高锐吴利平更多>>; 相关机构：西安电子科技大学佛山科学技术学院惠州学院北京邮电大学更多>>; 相关期刊：《高技术通讯》《西安电子科技大学学报》《系统工程与电子技术》《电信科学》更多>>; 相关主题：频谱感知不确定度认知无线电TDOA性能分析更多>>; 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>

低信噪比下基于双检测长度的频谱感知算法被引量：1: 《西安电子科技大学学报》2014年第3期88-94,共7页高锐李赞齐佩汉关磊刘进; 国家自然科学基金资助项目(61072070);教育部博士学科点基金资助项目(20110203110011);教育部基础科研业务费资助项目(72124338);陕西省自然基金重点资助项目(2012JZ8002);ISN国家重点实验室自主课题资助项目(ISN1101002);高等学校学科创新引智计划资助项目(B08038); 针对现有认知网络中低信噪比条件下频谱感知性能差、速度慢的问题,提出了一种基于双检测长度的感知算法.该算法先进行一次短数据长度能量检测,当第1次判决主用户不存在时,再进行第2次长数据长度能量检测,并作出最终的感知判决.从理论上...; 关键词：认知无线电频谱感知能量检测双检测长度

基于功率谱分段对消频谱感知算法研究及性能分析被引量：10: 《电子与信息学报》2014年第4期769-774,共6页齐佩汉司江勃李赞高锐; 国家新一代宽带无线移动通信网科技重大专项(2010ZX03006-002-04);国家自然科学基金(61072070);教育部博士学科点基金(20110203110011)资助课题; 在实用的认知无线电系统中,频谱感知技术必须具备在噪声电平高动态变化和无线信道严重衰落电磁背景下,进行实时盲频谱感知的能力,这为经典的频谱感知算法带来巨大的挑战。该文提出的功率谱分段对消频谱感知算法,依据傅里叶变换的渐进正...; 关键词：认知无线电频谱感知功率谱噪声不确定度平坦慢衰落

基于TDOA与GROA的信号源被动定位偏差消除技术被引量：13: 《电子学报》2014年第3期477-484,共8页郝本建李赞万鹏武司江勃齐佩汉关磊; 国家自然科学基金(No.61072070);教育部博士学科点基金(No.20110203110011);教育部基础科研业务费(No.72124338);ISN国家重点实验室自主课题(No.ISN1101002);高等学校学科创新引智计划(No.B08038);陕西省自然科学基金重点项目(No.2012JZ8002); 本文针对Ho提出的基于TDOA(Time Difference of Arrival)与GROA(Gain Ratio of Arrival)信号源定位的代数闭式解,提出两种偏差消减方法.首先对其闭式解偏差进行了推导,然后给出BiasRed法与BiasSub法两种偏差消减算法,BiasSub法从Ho给出...; 关键词：信号源定位到达时间差到达增益比偏差消减

传感器网络基于特征值分解的信号被动定位技术被引量：4: 《物理学报》2014年第5期203-217,共15页郝本建李赞万鹏武司江勃; 国家自然科学基金(批准号:61072070);教育部高等学校博士学科点专项科研基金(批准号:20110203110011);教育部基础科研业务费(批准号:72124338);高等学校学科创新引智计划(批准号:B08038);陕西省自然基金重点项目(批准号:2012JZ8002)资助的课题~~; 基于传感器网络的信号被动定位技术在电磁学、声学、声呐系统以及传热学等领域具有广泛的应用前景,当传感器网络节点所接收噪声强度不同或传输信道存在阴影衰落效应时,给出了目标信号到达距离比定位关联度量的估计方法与基于信号到达距...; 关键词：传感器网络信号到达距离比特征值分解被动定位

基于一阶循环均值算法的VHF频段信号调制分类识别方法研究被引量：1: 《电信科学》2014年第2期76-81,共6页杨发权李赞罗中良; 国家科技重大专项基金资助项目(No.2010ZX03006-002-04);国家自然科学基金资助项目(No.61072070);教育部基础科研业务费资助项目(No.72124338);陕西省自然科学基金重点资助项目(No.2012JZ8002);广东省科技计划基金资助项目(No.2011B010200030;No.2012B010100038); 针对现有调制识别算法在低信噪比环境条件下识别率较低的问题,首次提出一阶循环均值算法对VHF频段信号进行调制分类识别,识别率得到大幅度提高。在估测一阶循环频率系列对应的一阶循环均值的基础上,选择一阶循环均值绝对值超过设定的截...; 关键词：一阶循环频率一阶循环均值绝对值截止值 VHF频段调制分类识别

新型抗噪声不确定度谱分段对消频谱感知算法被引量：9: 《西安电子科技大学学报》2013年第6期19-24,共6页齐佩汉司江勃李赞高锐; 国家"新一代宽带无线移动通信网"科技重大专项资助项目(2010ZX03006-002-04);国家自然科学基金资助项目(61072070);教育部博士学科点基金资助项目(20110203110011);教育部基础科研业务费资助项目(72124338);高等学校学科创新引智计划资助项目(B08038); 针对噪声不确定度严重影响能量检测算法频谱感知性能的问题,提出了一种基于功率谱分段对消的频谱感知算法.该算法利用被监测信号周期图估计功率谱谱线互不相关的性质,以频带内一些谱线强度和与剩余谱线强度和的比值作为检验统计量,可实...; 关键词：认知无线电频谱感知功率谱密度噪声不确定度

基于蜂群算法和神经网络的通信调制识别方法被引量：4: 《系统工程与电子技术》2013年第10期2186-2191,共6页杨发权李赞李红艳郝本建潘忠显; 国家科技重大专项(2010ZX03006-002-04);国家自然科学基金(61072070);教育部博士学科点专项科研资金(20110203110011);教育部基础科研业务费(72124338);陕西省自然基金重点项目(2012JZ8002);高等学校学科创新引智计划(B08038)资助课题; 针对现有基于误差反向传播算法的多层感知器神经网络分类器在信号识别中存在收敛速度缓慢、出现假饱和现象等问题,采用蜂群算法提取信号的联合特征模块,提出快速支持、超级自适应误差反向传播、共轭梯度3种不同算法分别应用于多层感知...; 关键词：蜂群算法联合特征模块多层感知神经网络调制识别

低信噪比条件下基于随机共振的感知方法与性能分析被引量：7: 《电子学报》2013年第9期1672-1679,共8页高锐李赞吴利平李群伟齐佩汉; 国家自然科学基金(No.61072070);教育部博士学科点基金(No.20110203110011);教育部基础科研业务费(No.72124338);陕西省自然基金重点项目(No.2012JZ8002);ISN国家重点实验室自主课题(No.ISN1101002);高等学校学科创新引智计划(No.B08038); 针对认知网络实际环境中常呈现出噪声高动态变化、低信噪比特征,无法快速准确进行频谱感知的问题,本文将物理学非线性领域中的随机共振理论引入到频谱感知中,提出了一种基于广义随机共振的能量检测算法.该算法引入匹配噪声,通过匹配非...; 关键词：频谱感知随机共振能量检测低信噪比噪声不确定度

基于随机共振的复杂电磁环境下频谱感知方法及其性能分析被引量：3: 《高技术通讯》2013年第8期811-818,共8页高锐李赞吴利平司江勃齐佩汉; 国家自然科学基金(61072070);教育部博士学科点基金(20110203110011);陕西省自然基金重点(2012JZ8002);ISN国家重点实验室自主课题(ISN1101002)资助项目; 针对实际认知无线电网络常处于低信噪比、噪声高动态变化等复杂电磁环境,无法快速、准确频谱感知的问题,将非线性领域中的随机共振理论引入到频谱感知中,提出了一种基于双稳态随机共振的能量检测算法。该算法通过调节双稳态系统参数,使...; 关键词：复杂电磁环境频谱感知随机共振能量检测噪声不确定度

Effective bias reduction methods for passive source localization using TDOA and GROA被引量：3: 《Science China(Information Sciences)》2013年第7期93-104,共12页HAO BenJian LI Zan QI PeiHan GUAN Lei; supported by Major National Science & Technology Projects (Grant No. 2010ZX03006-002-04);National Natural Science Foundation of China (Grant No. 61072070);Doctorial Programs Foundation of the Ministry of Education (Grant No. 20110203110011);Fundamental Research Funds of the Ministry of Education(Grant No. 72124338);Key Programs for Natural Science Foundation of Shaanxi Province (Grant No. 2012JZ-8002);111 Project (Grant No. B08038); For passive source localization based on both TDOA and GROA, this paper proposes two bias reduction methods for the well-known Weighted-Least-Squares （WLS） estimator. We first derive the passive source localization ...; 关键词：source localization bias reduction Time Differences of Arrival （TDOA） Gain Ratios of Arrival（GROA） Cram^r-Rao Lower Bound （CRLB）

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