摘要:随着移动互联网与物联网的迅猛发展，个人无线设备的数 量呈现指数级增长，随之产生的海量频谱数据与日俱增，频谱大数据的存在已成事实。同时 ，频谱赤字也日益严峻。为提高频谱利用率，有效的频谱大数据处理显得十分重要。本文从 无线通信的角度，首先给出了频谱大数据的定义并分析了它的基本特征；然后总结了一些 对于频谱大数据分析与利用颇具前景的机器学习方法，如分布式和并行式学习、极速学习、 核学习、深度学习、强化学习、博弈学习和迁移学习；最后给出了几个开放性话题和研究 趋势。

摘要:随着第四代移动通信系 统（The fourth generation mobile communication system, 4G）长期演进技术（L ong term evolution,LTE）在全球商用的成功展开和移动数据的爆发式增长，对第五代移 动通信 系统（The fifth generation mobile communication system,5G）的研发提上日程。本 文 首先分析了5G发展的两个驱动力，介绍了国际电联（International telecommunicat i on union, ITU）对5G标准化的规划和最新进展，总结了通信业界与学术界公认的5G关键 技术，并 对其中的无线网络相关技术，超密集蜂窝（Ultra dense cellular network, UDN）和集中 式蜂窝架构的研究进行了深入的分析介绍。最后 总结了5G的发展趋势和未来的研究动向。

摘要:随着航空事业的迅速发 展和空中通信终端的日益增加，构建支持超高速移动的空中宽带通信网络已成为未来航空通 信和军事通信发展的迫切需求。本文首先简要概述航空通信网络现状和发展趋势，在此基础 上指出实现超高速移动空 空宽带通信网络所面临的支持超高速移动、支持高数据传输速率 、支持远距离单跳链接、支持大规模自组网和多用户访问机制等挑战性问题，并分析其相互 制约关系。最后重点讨论空 空宽带通信网物理层关键技术及其研究现状，包括调制技术、 正交频分复用的峰均功率比抑制、频偏估计、信道估计与信道建模等。

摘要:数字喷泉码是一种无速率码,能 够有效避免大规模网络广播组播传输中的“反馈风暴”问题,在大数据的网络传输中具有广 阔的应用前景。本文论述了当前数字喷泉码的研究现状，分别介绍了不同信道条件下几种典 型的数字喷泉码。度分布是数字喷泉码设计的基础，本文总结了现有数字喷泉码度分布优化 设计方面的研究工作，重点介绍了不同信道下基于密度演化方法的度分布设计模型,并分析 了存在的不足及改进之处。最后，对数字喷泉码的设计、应用和发展趋势给出了分析和展望 。

摘要:卫星导航电文是卫星导航系统正常运行与性能保障的必备因素，对电文的设 计与评估是卫星导航系统设计与建设的关键环节。本文从卫星导航电文的数据内容、电 文结构、播发方式等几个方面，对目前不同的全球卫星导航系统的导航电文的发展 历程、性能差异等进行了分析探讨，指出了当前导航电文设计与评估存在的技术问题，并对 未来的相关技术和发展趋势进行了预测与展望。

摘要:在多用户MIMO系统下行链路中，块对角化（Block diagonalization, BD）预编 码算法的和速率性能要优于匹配滤波算法（Matched filter, MF）和迫零算法（Zero forc i ng, ZF）。然而，传统的BD算法利用矩阵分解来构造除当前用户的其他所有用户信道的零空 间，需要O(N2)浮点运算次数（Float point operations, FLOPs）。当 基站的天线数N趋向于大规模时，BD算法计算复杂度巨大。本文 提出一种基于投影子方法构造其他用户合成信道的零空间的BD算法，该算法仅需O( N)FLOPs。仿真表明：同传统的BD算法相比，本文所提出的低复杂度BD算法显著地降低 了实现复杂度，而和速率性能损失微小，仍然优于MF和ZF，并且当N趋 向于大规模时，它的和速率性能趋向于传统的BD算法和SVD算法。

摘要:物理层安全策略作为一种利用无线信道物理特 性来对抗窃听者的有效手段，已经吸引了越来越多的关注。本文重点研究多用户调度与协作 干扰技术在无线通信物理层安全方面的表现，并将两种技术有机结合，深入研究无线网络的 通信安全。通过联合采用多用户调度方案与协作干扰技术以增强无线通信安全，在多用户无 线通信网络中，采用多用户调度策略，在选择最优信道进行通信的同时，对窃听节点进行协 作干扰，在合法用户端通过波束权重矩阵对干扰信号进行合并以消除干扰信号对接收端的影 响，最终达到在不干扰合法通信的前提下极大地干扰窃听信道，最终增强无线网络的通信 安全。数值仿真表明，联合多用户调度与协作干扰的方案的安全中断概率明显低于仅采 用多用户调度的方案。

摘要:对子带阵元延迟线 （SDL）波束形成器的线性约束最小方差（LCMV）宽带自适应波束形成算法进行了性能分析 。推导了子带LCMV算法的输出信干噪比（SINR）的解析表达式，对比了子带LCMV算法和全带 LCMV算法的阵列响应性能，以及阵元数量、输入信噪比（SNR）和阵元间距对输出SINR的影 响，并分析了子带滤波器组的参数对子带LCMV输出SINR性能的影响。仿真结果表明子带LCMV 算法可有效提高性能，并可在不降低性能的条件下降低阵元需求。

摘要:在认知用户基站发射端，针对多用户产生多波束使每个波束的主瓣方向对准目标信号 而零陷对准干扰方向，实现多用户同频通信从而提高频谱的利用率。而接收端需要波束形成 算法具有抗干扰的能力，因此，本文提出了适用于授权用户基站接收端的低旁瓣波束形成算 法，在主用户面对干扰时，其接收信号质量不会大幅下降。仿真实验验证了本文的算法。

摘要:针对源信号的稀疏性影响欠定混合矩阵的估计精度， 在源信号单源频率及非单源频率分量分析的基础上，通过对观测信号频率峰值的幅值比值所 构成的列向量聚类，提出欠定条件下弱稀疏源信号混合矩阵的盲估计方法。鉴于经典聚类算 法的局部收敛性带来聚类结果的不稳定性，采用全局收敛特性较好的遗传模拟退火聚类算法 提高聚类结果的鲁棒性。仿真实验表明，本文提出的混合矩阵估计方法及采用的聚类算法 在不同欠定条件及噪声环境下具有较强的估计性能。

摘要:总体最小二乘估计能够同时顾及线性模型中系数矩阵[WTHX]A和观测向量L的 误差，平差理论相对更为严密。如果系数矩阵[WTHX]A[WTBZ]的部分元素没有误差，这种总体最小二乘模 型为混合总体最小二乘模型。针对混合总体最小二乘(Least squares total least squares, LS TLS)解算问题，应用测量平差中 的 原理和方法，推导了混合总体最小二乘的迭代逼近解算公式，通过与奇异值分解法分析比较 ，分析了两种解算方法具有等价性，最后通过实验数据分析得出迭代算法的有效性 和合理性。

摘要:针对频率步进雷达同一波束内多个运动目标在径向上重叠 而无法分辨时的ISAR成像问题，提出了一种基于调频傅里叶变换的ISAR多目标成像新方法。 在构建频率步进雷达多目标回波信号模型的基础上，采用调频傅里叶变换精确估计各个目标 的速度参数，结合 Clean方法实现对多目标回波信号的分离，完成多目标ISAR成像。仿真实 验结果进一步验证了文章所采用方法的有效性。

摘要:提出一种用于JPEG图像的高容量可逆水印算法 。该算法利用JPEG图像DCT系数的零系数间隔确定修改的位置，利用间隔中零系数的个数确 定水印嵌入量，进而嵌入水印信息。这样做不会带来如位置图等任何额外信息 。该算法利用零系数间隔准确地提取水印，并能在水印提取后无损地恢复原始JPEG图像。实 验结果表明，该算法在嵌入大量水印信息的情况下仍能取得满意的PSNR值，且图像文件大小 的增加较小。

摘要:对加权空间平滑算法计算加权因子时需要预估计信源方向的问题，提出 了一种新的相干信源波达方向估计的加权空间平滑算法。在计算加权矩阵时不需要知道信源 的先验信息，也不需要预估计信源方向，而是对原始阵列进行特殊结构的子阵划分，结合子 阵间的自、互相关矩阵对角度估计的贡献不同，采用嵌套的空间平滑算法得到加权矩阵，从 而实现相干信源的解相干和波达方向估计。本文算法相比原算法具有更优的加权因子、更好 的解相干 性能、更高的角度分辨率和角度估计的准确性。理论分析和仿真结果表明新算法的有效 性。

摘要:主流的距离度量学习方法都需要求解半正定规划（Semi definite programming， SDP ）问题，而其中每次循环迭代中的矩阵完全 特征分解运算使得现有方法计算复杂度很高，实用性不强，难以应用在大规模数据环境。 本文提出了一种基于特征分组与特征值最优化的距离度量学习方法。引入特征分 组算法，根据特征各维数之间相关性对图像底层特征进行分组。在一定的约束条件下 ，将求解SDP问题转化为特征值最优化问题，在每次循 环迭代中只需计算矩阵最大特征值对应的特征向量。实验结果表明该方法能有效地降低计算 复杂度，减少度量矩阵的学习时间，并且能取得较好的分类结果。

摘要:对信号稀疏度未知甚至时变的频谱感知应用 场景，将自适应思想与序贯压缩频谱感知技术相结合，提出了一种可变步长序贯压缩频 谱快速感知算法。新算法建立了下一次判决所需观测值数目步长因子与当前对数似然比距门 限距离之间的函数关系，克服了现有的序贯压缩检测算法以固定步长增加观测值的不足。分 别以分段函数和抛物线函数为步长因子调整规则进行理论分析和仿真实验。仿真结果表明： 与现有的序贯压缩检测算法相比，变步长算法具有检测速度快、观测值数目少和计算复杂度 小等优点。

摘要:针对二相编码（Binary phase shift k eying,BPSK）信号盲处理过程中信号调制方式识别及参数估计的可信性评估问题，提出了一种 基于线性回归特征分析的处理方法。根据特定处理结果建立参考信号，并将参考信号与原始 观测信号进行相关累加取模值，在分析相关累加模值曲线在原序与升序两种不同情形下线性回归 差异的基础上，分别定义了排序回归系数及分段回归符号两大特征，用以判别BPSK信号盲处 理结果的可信性。计算机仿真结果表明，在低信噪比、缺乏信号先验信息的条件下，本算法 可对BPSK信号盲处理结果的可信性进行有效检验。

摘要:针对结构监测中的结构损伤信号的处理，提出一种基于压缩感知的数据融合方法，实现压 缩采样后的稀疏信号的融合和重构。对航空铝板的损伤信号采用高斯随机矩阵将高维 信号序列投影到低维空间，获得稀疏采样的线性测量值，实现信号的压缩采样；再对多 传感器的线性测量值进行数据融合；最后通过重构算法来实现信号的重构。实验表明，与现 有的方法相比，感知融合的方法具有更好的融合性能和抗噪性，能获得更高的数据压缩效果 ，节省了网络的带宽和能量，更适合于结构损伤信号的处理。

摘要:自动识别系统卫星接收机可接收来自多个同频段蜂窝信号，不可避免地会产生同信 道的信号干扰，抑制此同信道干扰是自动识别系统的最具挑战性问题之一。为了解决此问题 ，提出波达角估计、波束成形加解调的简单串行接收机结构。此结构首先采用多信号分类(M ultiple signal classification, MUSIC)和Capon等算法估计出目标信号和干扰信号的波达 方向角，然后利用最小方差无失真响应(Minimum variance distortionless response, MVD R)、匹配滤波（Matched filter, MF）和最小均方误差（Minimum mean square error, MMS E）等波束成形方法将阵列方向对准目标信号入射方向抑制干扰信号，最后采用二比特差分 解调算法检测有用信号。仿真结果表明：本文提出的结构同单接收天线相比，多天线波束成 形显著地抑制了同信道干扰，极大地改善了高斯滤波最小频移键控(Gaussian filtered min imum shift keying, GMSK)信号解调的误比特率性能。

摘要:针对现 有的很多波达方向估计算法涉及到数据协方差矩阵的估计及其特征分解，甚至是求逆，导致 运算复杂度高的问题，提出了基于快速傅里叶变换的子孔径MUSIC波达方向估计算法 。首先将等距线阵的接收数据矢量均匀划分为4个子矢量，然后对各个子矢量分别求FFT。将 FFT的结果相干积累，并找到最大峰值点。最后，利用子矢量FFT的结果中与最大峰值点对应 的数据构造新的降维矢量，借助MUSIC算法进行波达方向估计。该方法避免了直接接收数据 的协方差矩阵估计和特征分解，有效地降低了运算量和计算复杂度，在阵元数和快拍数都较 多的情况下优越性尤为明显。计算机仿真验证了所提方法的有效性和优越性。

摘要:针对多小区下行链路中的多 用户之间的同频干扰问题，提出了一种新的迫零型预编码方法。该方法基于线性代数的正交 投影原理，构造联合干扰信道矩阵，将目标用户的信道矩阵投影到联合干扰信道的零空间。 由此构造的预编码矩阵可以使得目标用户不会对其他用户产生干扰。相比于传统的预编码方 法，此方法在低信噪比区域性能较优，但是在高信噪比区域不如传统方法，所以结合两种方 法的特点，本文进一步提出了一种自适应预编码方法，并且分析对比了3种方法的计算复杂 度。仿真结果表明：自适应预编码方法在整个信噪比区域均优于传统方法，而运算复杂度略 高于传统方法。

摘要:具有噪声的基于密度的聚类方法（Density based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN）在数据规模上的扩展性较差。本文在其基础 上提出一种改进算法——具有噪声的基于密度的快速聚类方法(Fast density based spat ial clustering of applications with noise, F DBSCAN)，对核心对象邻域中的对象只 作标记，不再进行扩展检查,通过判断核心对象邻域中是否存在已标记对象来实现簇合并,对 边界对象判断其邻域中是否存在核心对象来确认是否为噪声。此方法避免了原始算法中对重叠区域 的重复操作，在不需创建空间索引的前提下，其时间复杂度为O(nlogn)。通过实验数据集和 真实数据集，验证其聚类效果及算法效率。实验表明F DBSCAN算法不仅保证了有良好的聚 类效果及算法效率，并且在数据规模上具有良好的扩展性。

摘要:基于箕舍线的变步长最小均方(Variable step least mean square,VSLMS)算法是一种经典 的LMS算法，但其步长更新公式易受噪声 干扰的影响，导致自适应滤波器权值在最优权值附近波动。为解决箕舌线变步长LMS算法步 长更新公式易受噪声干扰的问题，根据高斯白噪声相关性比较差的特性，对箕舌线变步长LM S算法进行改进，提出基于相关特性的改进箕舌线变步长LMS算法，使算法的抗噪声干扰能力 明显增强。理论分析和仿真结果表明：若两算法选取相同参数，则基于相关特性的改进箕舌 线变步长LMS算法相对于箕舌线变步长LMS算法具有小的稳态误差；在保证算法收敛的条件下 ，基于相关特性的改进箕舌线变步长LMS算法相对箕舌线变步长LMS算法具有较快的收敛速度 。

摘要:精确的信道状态信息对单载波频域均衡(Sin gle carrier frequency domain equalization, SC FDE)非常重要，本文基于高斯消息传 递 (Gaussian message passing，GMP)提出了一种递推最小二乘(Least squares, LS)信道估计 算法。借助于因子图，根据广义分配率思想，将估计函数分为多个局部函数，每个局部函数 做多利处理，然后通过定义辅助变量使其成递推关系。根据turbo原理，迭代交换软信息， 使得估计、均衡及译码联合进行。在此基础上 ，分析并推导出无偏简化方法，然后借助于快速傅里叶变换，使得算法复杂度随观察向量长 度的增加呈对数上升。仿真表明该简化算法具有较好的信道估计性能和误码率特性的同时， 显著降低了计算量。

摘要:针对认知引擎中智能优化的问题，提出了一种基于t分 布变异萤火虫算法的认知无线电决策引擎技术，分析了萤火虫算法的仿生原理，从数学角度 对算法实现优化过程进行了定义，并设计了一种基于t分布随机扰动的变异方案。最后 ，在 多载波环境下对该算法进行了仿真实验，结果表明与普通基于遗传算法的认知引擎相比，该 算法收敛速度快且具有较高的目标函数值，并且在加入t分布变异之后，算法的全局寻 优能 力进一步加强。