郑仕链
- 作品数：83 被引量：218H指数：8
- 供职机构：中国电子科技集团公司第三十六研究所更多>>
- 发文基金：电科院预研基金浙江省教育厅科研计划通信信息控制和安全技术重点实验室基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术理学更多>>
- 一种认知无线电盲频率会聚方法
- 本发明涉及无线通信领域。所要解决的技术问题是，针对现有技术的不足，提供一种认知无线电盲频率会聚方法，可在认知无线电系统中无需公共控制信道的条件下，快速、简单、稳健的建立发射端和接收端之间通信链路，该方法能适应待通信双方频...
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- 文献传递
- 一种宽带频谱检测方法和装置
- 本发明公开了一种宽带频谱检测方法和装置，该方法包括：对整个频段进行信号有无的二元检测；若检测结果为不包含信号，判定整个频段的频谱空闲；否则，对整个频段进行第一级信道划分，对第一级信道划分后输出的子带进行二元检测，将检测结...
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- 文献传递
- 应用案例推理技术的快速认知引擎被引量：2
- 2012年
- 认知引擎必须根据外界无线环境的变化和用户需求,快速自适应调整无线电参数。本文选取一定比例粒子群个体按选定匹配案例的参数配置进行初始化,其余个体随机初始化,这样使粒子群优化算法的粒子在搜索初期就处于靠近最优解的解空间里,同时保持一定的种群多样性,得到一种基于案例推理粒子群优化算法;并由此算法以最大化数据速率、最小化发射功率及最小化误比特率为目标来优化无线电传输参数,得到一种比现有算法收敛速率快和寻优能力强的认知引擎。多载波系统的仿真结果表明了本算法的有效性。
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- 关键词：认知引擎粒子群优化算法
- 一种基于卷积神经网络的信号调制识别方法和装置
- 本发明公开了一种基于卷积神经网络的信号调制识别方法和装置，方法包括：比较接收到的信号的长度N与卷积神经网络支持的输入信号长度L是否相等；当N等于L时，直接将所述接收到的信号输入到所述卷积神经网络中，以得到所述卷积神经网络...
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- 文献传递
- 一种信号类型和方位联合推理方法
- 本发明涉及一种信号类型和方位联合推理方法，属于信号分析处理技术领域，解决了现有技术中针对各种无线信号进行识别分析和测向的方法，存在频谱监测设备规模和成本高、易发生信息融合错误、且在低信噪比等复杂场景下性能差等问题。通过获...
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- 基于模拟退火遗传算法的认知无线电决策引擎被引量：15
- 2008年
- 如何根据环境变化和用户需求智能调整无线电参数是认知无线电的基本功能。提出了遗传算法和模拟退火相结合的认知无线电参数调整方法,给出了该方法流程,运用多载波系统对算法性能进行了仿真分析。实验结果表明该方法改进了遗传算法中后期的爬山能力,优化得到的参数比单独使用遗传算法优化所得参数具有更高的归一化目标函数值,而且该方法能够在多个目标函数间进行权衡,参数调整结果与当前对目标函数的偏好一致。
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- 关键词：认知无线电遗传算法模拟退火认知引擎
- 用于认知无线电协作频谱感知的混合蛙跳算法群体初始化技术被引量：8
- 2013年
- 提出了一种用于认知无线电线性加权协作频谱感知的改进混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)的群体初始化技术,提出在SFLA初始群体中包含基于修正偏差因子所得的解,从而改进算法初期性能.仿真结果表明相比于传统群体初始化技术,本文所提出的群体初始化技术能够以更快的速率得到期望解,从而节约计算时间。
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- 关键词：认知无线电频谱感知混合蛙跳算法
- 认知无线电频谱切换目标信道访问机制被引量：14
- 2012年
- 针对认知无线电先应式决策频谱切换,该文提出按照信道平均空闲时间递减的顺序对目标信道进行访问的机制,证明了该机制在主用户信道空闲时间服从均匀分布、Rayleigh分布以及Weibull分布下均能够保证频谱切换失败概率最小。仿真结果表明所提机制得到的频谱切换失败概率要远远小于随机访问机制的切换失败概率。另外,当能够获得数十次信道空闲时间观测样本情况下,虽然存在估计误差,但所得频谱切换失败概率与理想最优频谱切换失败概率非常接近。
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- 关键词：认知无线电频谱切换
- 基于多目标遗传的频谱切换目标信道序列设计算法被引量：2
- 2019年
- 信道容量与切换时延是次级用户选择目标信道的2个重要性能指标,目前的目标信道设计方法多数没有同时考虑这2个指标,存在一定的局限性。为此,基于多目标遗传算法,提出2种综合考虑累积时延和信道容量的目标信道序列设计算法:离散非支配排序遗传算法和离散的基于Pareto包络选择算法,并设计离散的种群编码和更新方式。仿真结果表明,与传统随机顺序访问方法相比,所提算法的信道容量提高24%以上,时延减少9%,能够兼顾网络实时性和高吞吐率。
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- 关键词：多目标优化频谱切换信道容量
- 基于量子遗传算法的认知无线电决策引擎研究被引量：37
- 2007年
- 提出了基于量子遗传算法的认知无线电决策引擎,设计了待优化的多目标函数,利用量子遗传算法调整优化无线电参数,运用多载波系统对算法性能进行了仿真分析.实验结果表明该方法在收敛速度、收敛精度和算法稳定性上都明显优于经典遗传算法,在种群规模较小时仍然能获得很好性能,适合于实际实现.不同权重设置模式下仿真结果表明该方法能够在多个目标函数间进行权衡,参数调整结果与当前对目标函数的偏好一致.
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- 关键词：认知无线电量子遗传算法认知引擎
