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黄辉

作品数:6 被引量:20H指数:3
供职机构:哈尔滨工程大学信息与通信工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金黑龙江省青年科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 4篇压缩感知
  • 4篇感知
  • 3篇网络
  • 3篇无线传感
  • 3篇无线传感器
  • 3篇无线传感器网
  • 3篇无线传感器网...
  • 3篇感器
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  • 3篇传感器
  • 3篇传感器网
  • 3篇传感器网络
  • 2篇认知无线
  • 2篇认知无线电
  • 2篇无线
  • 2篇无线电
  • 1篇点定位算法
  • 1篇信标
  • 1篇移动信标
  • 1篇用户

机构

  • 6篇哈尔滨工程大...

作者

  • 6篇黄辉
  • 3篇赵春晖
  • 3篇李一兵
  • 3篇许云龙
  • 2篇孙志国
  • 2篇叶方
  • 1篇刘星
  • 1篇崔冰
  • 1篇朱梦瑜

传媒

  • 1篇电子与信息学...
  • 1篇计算机工程
  • 1篇黑龙江八一农...
  • 1篇哈尔滨工程大...
  • 1篇沈阳大学学报...
  • 1篇中南大学学报...

年份

  • 3篇2014
  • 2篇2013
  • 1篇2009
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于Schmidt正交单位化的稀疏化定位算法被引量:2
2014年
为了提高在一个移动信标节点下的无线传感器网络节点定位的精度,提出了一种稀疏化的无线传感器网络节点定位算法。该算法通过网格化感知区域把节点定位问题转化为稀疏信号重构问题,并提出了Schmidt正交单位化的预处理方法,对观测矩阵进行预处理,使其有效地满足了约束等距性条件。并针对稀疏定位模型中得到的稀疏信号是近似稀疏信号的问题,采用质心算法来优化算法的定位精度。实验结果表明,相比于MAP类算法,稀疏化的无线传感器网络节点定位算法的定位精度更优,同时所需要的信标节点的广播次数也更少。
赵春晖许云龙黄辉崔冰
关键词:压缩感知无线传感器网络移动信标
基于二维特征的认知无线电仿冒授权用户检测
2014年
针对认知无线电网络中传统方法信号特征检测性能较弱的问题,提出一种基于二维特征的信号检测方法,并将其用于仿冒授权用户检测。在传统决策理论的基础上,给出一种新的决策参数:零中心归一化瞬时能量绝对值的平均值,将其与盒维数构成一个二维特征参数矢量,作为支持向量机分类器的输入进行信号识别,判断仿冒授权用户攻击是否存在。仿真结果表明,在信噪比达到5 dB时,该算法能完全判别仿冒授权用户攻击是否存在。即使在信噪比为0的环境中,也能在保证对合法授权用户干扰很小的前提下,以较高的概率检测出仿冒授权用户攻击,具有较强的抗噪性能。
李一兵黄辉叶方孙志国
关键词:认知无线电盒维数支持向量机
基于压缩感知的无线传感器网络节点定位算法被引量:5
2013年
为了得到有效的、通用的定位算法,提出了两种新的定位算法——基于压缩感知的无线传感器网络节点定位算法(NLCS)及其改进算法(INLCS).NLCS算法利用压缩感知和加权质心算法进行节点位置估计.提出了伪跳数以改进NLCS算法,提升了算法的定位性能.这两种算法解决定位问题必须满足3个条件,使其更适合于实际应用.仿真结果表明,相对于LSRC和LSVM定位算法,这两种算法有更好的定位性能.
赵春晖许云龙黄辉
关键词:压缩感知无线传感器网络质心
基于认知无线电的频谱检测算法
2009年
认知无线电技术能够解决当前无线频谱资源匮乏而频谱利用率却非常低这一矛盾。无线频谱检测是认知无线电的关键技术。文章对匹配滤波检测、能量检测等单节点频谱检测方法进行了研究,并通过仿真对比分析了各检测算法的检测性能。在此基础上引入了合作检测方法,通过与单节点检测算法的对比仿真得出合作检测方式在性能上的优势。
黄辉刘星李一兵朱梦瑜
关键词:认知无线电频谱检测匹配滤波
基于LU分解的稀疏目标定位算法被引量:8
2013年
针对基于orth的稀疏目标定位算法中orth预处理会影响原信号的稀疏性的问题,该文提出一种基于LU分解的稀疏目标定位算法。该算法通过网格化感知区域把目标定位问题转化为压缩感知问题,并利用LU分解法对观测字典进行分解得到新的观测字典。该观测字典有效地满足了约束等距性条件,同时对观测值的预处理过程不影响原信号的稀疏性,从而有效地保证了算法的重建性能,提升了算法的定位精度。实验结果表明,基于LU分解的稀疏目标定位算法的性能远优于基于orth的稀疏目标定位算法,目标的定位精度得到了较大地提升。
赵春晖许云龙黄辉
关键词:无线传感器网络压缩感知LU分解
基于奇异值分解的压缩感知定位算法被引量:7
2014年
为了使观测字典满足约束等距性条件,保证算法的定位精度,提出一种基于奇异值分解的压缩感知定位算法。新算法首先将感知区域网格化,把定位问题转化为压缩感知问题,然后利用奇异值分解原理对观测字典进行分解,得到的新的观测字典有效地满足了约束等距性条件,且对观测值的预处理过程不影响原信号的稀疏性,从而有效地保证算法的重建性能,提升定位精度。仿真实验结果表明:相比于基于Orth的稀疏目标定位算法,基于SVD的压缩感知定位算法的定位性能更优,抗噪性、适应性更强,且算法复杂度低。
李一兵黄辉叶方孙志国
关键词:压缩感知稀疏性奇异值分解
共1页<1>
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