MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++

本文研究了超宽带(UWB)定位系统中的关键技术，重点探讨了TDT脏模板同步算法和TOA估计方法的结合应用。TDT算法通过构建实际信号片段作为脏模板，无需预先设定信道模型即可实现高效同步；TOA估计则利用UWB信号的高时间分辨率特性进行精确测距。研究通过Matlab仿真验证了算法有效性，展示了信道响应、同步误差等关键指标，并提供了完整程序代码和操作说明。该技术方案为复杂环境下的高精度三维定位提供了有效解决方案，具有重要的工程应用价值。

本文摘要： EasiLQE算法提出了一种针对无线传感器网络中突发性链路的自适应质量估计方法。该算法融合被动侦听与主动探测机制：通过RSSI均值监测链路状态（阈值-80dBm），采用误差滤波器(EF)动态调整估计权重，实现突发波动检测与稳定估计的平衡。实验结果表明，算法能及时响应人员移动等环境干扰导致的链路质量突变，在办公楼等复杂场景下保持估计稳定性。EF滤波器参数ε和m的调整可优化估计精度，Matlab仿真验证了算法在短周期探测区域的有效性（PRR误差控制在±0.1内）。相比传统方法，EasiLQE实现了突

摘要：本文研究了GMSK调制信号的三种解调方法对比。通过Matlab仿真实现维特比解调、1比特差分解调和2比特差分解调，分析其性能差异。维特比解调采用MLSE算法，性能最优但复杂度高；1比特差分实现简单但误码率高；2比特差分在性能和复杂度间取得平衡。仿真参数包括码元速率24kHz、载波频率96kHz等，核心程序展示了载波去除、滤波抽取和维特比算法实现过程。理论分析表明，不同解调方式适用于不同场景，其中维特比解调BER性能最佳，适合高可靠性通信。参考文献提供了相关算法的理论基础。

本文提出了一种基于压缩感知和稀疏恢复的空时自适应处理(STAP)算法，用于机载雷达杂波功率谱估计。传统STAP方法在小样本条件下性能受限，而新算法利用杂波空时功率谱的稀疏特性，通过构建空时导向矢量字典，将功率谱估计转化为稀疏信号重构问题。采用非正交匹配追踪(NOMP)算法进行稀疏恢复，结合字典降维技术降低计算复杂度。仿真结果表明，该方法在降低训练样本需求的同时，能够实现杂波功率谱的高精度估计。算法核心包括杂波稀疏性建模、字典降维处理和NOMP迭代优化，为机载雷达实时处理提供了有效解决方案。

本文介绍了基于加权多模算法（WMMA）的盲信道估计与均衡系统，并与多模算法（MMA）和恒模算法（CMA）进行了对比分析。WMMA通过引入动态权重因子，能够更灵活地适应不同的信号分布，在收敛速度、稳态误差和误码率性能方面均优于CMA和MMA。尽管WMMA的计算复杂度较高，但随着硬件技术的发展，其在高性能通信系统中的应用前景广阔。文章还提供了算法运行效果图预览、软件版本（Matlab2024b）、部分核心程序代码（包含详细中文注释和操作步骤视频）以及算法理论概述。未来的研究方向包括进一步优化WMMA算法、探索与

本文介绍了一种基于MATLAB的多波束LEO卫星通信算法。文章首先展示了算法运行效果图，并提供了运行所需的软件版本（MATLAB 2024b/2022a）。随后，文章详细描述了部分核心程序代码，包括自适应算法的迭代更新过程、波束响应的计算以及三维方向图的绘制。算法理论部分阐述了多波束技术的核心优势，包括频率复用、功率聚焦和灵活调度，并讨论了LEO卫星通信系统的特点和挑战，如卫星切换和链路跟踪技术。最后，文章提到了算法完整程序工程的可用性，为读者提供了全面的实现细节和理论背景。

多输入多输出（MIMO）技术通过在发射端和接收端使用多个天线，能够显著提高无线通信系统的容量和可靠性。空时分组码（STBC）是一种常用的 MIMO编码技术，它可以在不增加带宽的情况下提供发射分集增益。最大似然（ML）检测是一种最优的检测算法，但计算复杂度较高。消息传递算法（MPA）作为一种迭代算法，能够在可接受的复杂度下接近 ML 检测的性能。

在现代无线通信系统不断演进的过程中，对频谱效率和连接密度的要求日益增长，传统的正交多址接入技术在满足这些需求时逐渐显露出局限性。非正交多址接入（NOMA）技术应运而生，其中稀疏码多址接入（SCMA）凭借其独特的优势成为研究热点。同时，在多输入多输出（MIMO）系统中引入SCMA技术，结合消息传递算法（MPA），能够进一步提升系统性能。

交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM）作为一种有效的优化算法，近年来在 MIMO 系统信号检测领域得到了广泛关注。基于 ADMM 的无穷范数检测算法通过将信号检测问题转化为一个带有约束的凸优化问题，并利用 ADMM 算法的迭代特性进行求解，能够在保证一定检测性能的同时，有效降低计算复杂度。

OFDM 将高速率的数据流分解为多个低速率的子数据流，然后将这些子数据流分别调制到多个相互正交的子载波上进行传输。在接收端，通过正交解调可以将各个子载波上的信号分离出来，恢复出原始的数据流。子载波之间的正交性使得它们在频谱上可以相互重叠，从而提高了频谱利用率。调制与解调：在发送端，通常使用逆快速傅里叶变换（IFFT）来实现OFDM调制，将频域的信号转换为时域信号。在接收端，使用快速傅里叶变换（FFT）将接收到的时域信号转换回频域信号，以便进行解调。循环前缀（CP）

系统模型由一个双功能发射机、一个雷达接收阵列和多个配备通信接收机的目标组成。发射机和雷达接收机分别有和个天线，通信接收机为单天线，且双功能发射机和雷达接收机共址。考虑多径效应，雷达接收的回波信号包含直达信号和反射信号，通信信道为莱斯平坦衰落且可完美估计。波形设计采用多天线FD发射机提供距离 - 角度相关的波束图。波束成形向量会影响雷达和通信性能，通过考虑雷达检测性能和通信传输性能来优化。将优化问题转化为在CRLB约束下最大化信噪比的问题，由于该问题非凸，在本课题中，采用遗传优化问题来解决该问题。

移动自组织网（MANET）由一组移动节点通过无线链路连接而成，网络中节点动态变化，且通常需要通过网关与外部网络通信。最优网关选择旨在从网络中的候选网关节点集合中，找出能使网络性能最优的网关节点或网关组合，优化目标可能包括最小化传输延迟、最大化吞吐量、均衡网络负载等。假设网络中有 个候选网关节点， 个普通节点，网关选择问题就是在不同网关选择方案下，评估网络性能指标并找出最优方案。枚举法是一种简单直接的算法，它通过穷举所有可能的网关选择方案，计算每个方案下的网络性能指标，然后比较得出最优方案。

对于每一个现代蜂窝系统，信道质量的测量都是一个重要的部分。在蜂窝系 统中，每一个网络任务包括速率预测、自适应编码、路径选择以及小区切换等都 需要测量的信道质量作为基础。并且由于在毫米波频段，信号的直射能力更强， 绕射能力变弱，导致信号波束的方向性更强。因此，在毫米波通信时，进行信道 测量时，波束对准成为必不可少的工作。假设高低频混合组网系统由多个发送节点和接收节点组成。发送节点和接收节点均已知自身的地理位置坐标，分别为和。信号传播模型采用自由空间传播模型以及考虑障碍物影响的修正模型。

LoRa（Long Range）是一种低功耗广域网（LPWAN）通信技术，主要用于远距离、低功耗的数据传输。在基于扩频解扩、汉明编译码、交织的 LoRa 通信系统中，这些技术组合起来以提高通信的可靠性和抗干扰能力。扩频解扩原在 LoRa 通信系统中，扩频解扩技术主要用于抗干扰和提高频谱利用率，汉明编译码用于检测和纠正数据传输中的错误，交织技术用于对抗突发错误，这些技术的综合应用可以提高 LoRa 通信系统在复杂环境下的可靠性和稳定性。

在认知异构网络（CHN）中，准确且高效地检测主用户信号的存在与否至关重要，这直接关系到次用户能否合理利用频谱资源，避免对主用户造成干扰。能量检测算法作为一种常用的频谱感知方法，其性能在很大程度上依赖于所选取的检测阈值。基于 GA 遗传优化的最优阈值计算方法为解决这一问题提供了有效的途径，它通过模拟生物进化过程，在复杂的参数空间中搜索出能使能量检测算法性能达到最优的阈值。认知异构网络由不同类型的接入技术、网络节点以及频谱资源构成。

BOC（Binary Offset Carrier）调制是一种用于卫星导航等通信系统中的调制方式。它是一种二进制偏移载波调制，通过将二进制数据符号（通常是扩频码）调制到一个偏移的载波上实现。相比 BPSK 调制信号，BOC 调制信号的功率谱主瓣更窄。这是因为 BOC 调制通过偏移载波的方式，使得信号能量更加集中在特定的频率范围内。例如，BPSK 调制信号的功率谱主瓣宽度相对较宽，而 BOC (1,1) 信号的双主峰结构使得其主瓣宽度在频率轴上更窄，有利于提高频谱利用率。

在无线通信领域，准确地预测信号在室内环境中的传播特性对于无线网络的规划、设计和优化至关重要。室内障碍物射线追踪算法作为一种有效的电磁传播预测方法，能够模拟无线信号在复杂室内环境中的传播路径和强度，为室内无线通信系统的性能评估和优化提供重要依据。射线追踪算法是一种基于几何光学的电磁传播预测方法，其基本思想是将无线信号视为一束射线，通过追踪射线在室内环境中的传播路径，计算信号在接收点处的场强。场景建模首先，需要对室内环境进行建模，包括建筑物的几何形状、墙壁、地板、天花板等障碍物的位置和材料特性。

在现代通信和数据传输系统中，数据链起着至关重要的作用。然而，数据链的性能往往会受到各种电磁干扰的影响。了解不同类型的电磁干扰原理，对于设计抗干扰的数据链系统以及采取有效的干扰抑制措施具有重要意义。本文将详细介绍噪声调频干扰、线性调频干扰、噪声干扰、扫频干扰和灵巧干扰这五种常见干扰模型的原理，并进行对比分析。

在数字通信系统中，信道是传输信息的媒介。不同的信道类型会对通信系统的性能产生显著的影响。本章节将详细介绍AWGN（加性高斯白噪声）信道、BEC（二进制擦除信道）、BSC（二进制对称信道）以及多径信道，并通过数学公式和原理来分析它们对通信系统性能的影响。AWGN信道是最常见的信道模型之一，它假设噪声是独立于信号的加性高斯白噪声。在AWGN信道中，接收到的信号 y 可以表示为：y=x+n其中，x 是发送信号，n 是均值为0、方差为 σ2的高斯白噪声。

在正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）系统中，高峰均功率比（Peak-to-Average Power Ratio, PAPR）是一个关键问题，因为它会导致功率放大器非线性失真、增加发射机功耗等问题。为了降低PAPR，研究人员提出了多种算法，其中包括选择映射（Selected Mapping, SLM）、相位截断星座图（Partial Transmit Sequences, PTS）等技术。

认知无线电网络中的安全问题近年来引起了人们的极大关注。与基于密钥的上层加密不同，物理层安全开辟了一种全新的实现方法安全通信。这一开创性的工作可以从信息理论的角度追溯到Wyner。他介绍了窃听通道，并透露，如果窃听者的通道比合法接收者的]差，就可以达到非零保密率。近年来，认知无线电网络中的物理层安全问题，已引起了人们的广泛关注，特别是频谱底层系统中的授权频带或频谱共享系统中的公共频带。随着无线通信技术的发展和无线设备的普及，频谱资源变得越来越稀缺。

混沌背景下的微弱信号检测是一个具有挑战性的课题，尤其是在低信噪比环境下。本文将详细介绍基于遗传算法-粒子群优化-支持向量机（GA-PSO-SVM）算法的混沌背景下微弱信号检测方法。这种方法结合了遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的优点，以提高信号检测的准确性和鲁棒性。

差分空间调制（Differential Space Modulation, DMS）是一种应用于多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output, MIMO）通信系统的信号传输技术。DMS利用空间域中的不同天线来传输不同的符号序列，同时通过差分编码来实现信号的解调。

脉冲编码调制（Pulse Code Modulation, PCM）是一种将模拟信号转换为数字信号的通信技术，广泛应用于电话通信、音频存储和传输等领域。A律压缩是PCM系统中常见的一种非均匀量化方法，特别适用于语音信号的编码，因其能有效利用人耳对声音感知的非线性特性，提高信号的信噪比（SNR）和编码效率。

数字锁相环(DPLL, Digital Phase Locked Loop)是一种重要的电路系统，广泛应用于通信、信号处理、频率合成等领域，用于实现频率和相位的自动跟踪与锁定。基于PI控制器的数字锁相环是在传统的模拟锁相环基础上，利用数字信号处理技术实现的，它结合了比例积分控制器(Proportional-Integral Controller, PI)的特性，以提高系统的稳定性、精确度和灵活性。

在现代无线通信系统中，多用户多输入多输出（MU-MIMO, Multi-User Multiple-Input Multiple-Output）技术是提高频谱效率和数据传输速率的关键。然而，高精度的数字模拟转换器(DAC)在大规模MIMO系统中成本高昂，能耗巨大，因此基于1-bit DAC的预编码技术应运而生，它通过仅使用1-bit的量化来显著降低硬件复杂度和功耗。

基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的MQAM（Multi-Level Quadrature Amplitude Modulation）调制识别，是一种利用深度学习技术自动识别无线通信中信号调制类型的方法。MQAM作为一种高效的数字调制技术，通过不同的幅度和相位组合来传输信息，广泛应用于现代通信系统中。而CNN由于其在图像识别和特征提取方面的卓越能力，被成功应用于调制识别任务，通过学习信号波形的特征来区分不同的调制模式。

鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）与分布式感知网络（Distributed Sensor Networks, DSN）中的弱栅栏覆盖算法结合，是一种新颖的优化策略，旨在解决如何高效部署有限数量的传感器节点以实现最大化的区域覆盖问题，尤其是在面对环境复杂度高、资源受限的场景下。鲸鱼优化算法灵感来源于座头鲸的捕食策略，主要包括“搜索觅食”、“包围圈缩紧”和“泡沫网”三个阶段。

可见光通信（Visible Light Communication, VLC）利用LED灯等光源作为传输媒介，通过调制其光强度来传送数据，实现无线通信。室内环境下，信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）是衡量信号质量的重要指标，直接影响着通信系统的可靠性和数据传输速率。2. VLC系统模型VLC系统一般包括发射端（LED）、传播介质（空气）、接收端（光探测器）三部分。

64QAM（Quadrature Amplitude Modulation，正交幅度调制）是一种高效的数字调制技术，它通过将6个比特映射到64个不同的复数符号上，以实现高数据传输速率。然而，在无线通信中，由于信道噪声和多径效应，接收到的信号往往会失真，因此需要解调器恢复原始的比特序列。基于BP（Backpropagation）神经网络的64QAM解调算法，是一种利用神经网络的非线性映射和学习能力，从失真的接收信号中恢复原始信号的技术。BP神经网络是一种多层前馈网络，通过反向传播算法进行学习和优化。

32QAM（Quadrature Amplitude Modulation，四相幅度调制）是一种高效的数字调制技术，能够在一个信道内同时传输多比特信息。基于BP（Backpropagation）神经网络的32QAM解调算法，利用神经网络的强大非线性映射能力，直接从接收到的复数信号中估计出原始的调制符号，从而恢复数据。这种方法尤其适用于处理含有噪声、干扰和失真的复杂通信环境。BP神经网络是一种多层前馈网络，主要包括输入层、隐藏层和输出层。

16QAM（Quadrature Amplitude Modulation，正交幅度调制）是一种高效的数字调制技术，能够在相同的带宽内传输比传统调制方式更多的信息。解调是通信系统中从接收到的信号中恢复原始信息的关键步骤。基于BP（Back Propagation，反向传播）神经网络的16QAM解调算法，是利用人工神经网络强大的非线性映射和学习能力，直接从接收到的复数信号中估计出发送的16QAM符号，具有良好的抗噪性能和灵活性。BP神经网络是一种多层前馈网络，它包括输入层、隐藏层和输出层。

QPSK（Quadrature Phase Shift Keying）是一种常见的数字调制方式，通过载波的四种相位状态来传输两比特信息。在接收端，准确解调出原始数据成为关键任务。传统的方法如相干解调虽有效但对同步要求较高，而基于BP（Back Propagation）神经网络的解调算法提供了一种自适应、非线性处理手段，尤其适用于复杂信道条件下的解调。QPSK信号在经过信道传输后，会受到噪声干扰、多径效应等影响，导致星座点偏移或失真，增加了传统解调方法的误码率。

Volterra级数是一种描述非线性系统行为的强大工具。在一个非线性系统中，输出信号y(t) 可以通过输入信号x(t) 的多个卷积和来表示，形成所谓的Volterra级数。第一阶Volterra核（线性部分）和高阶Volterra核（非线性部分）共同决定了系统的整体响应。对于一个非线性系统，其输出可以用以下形式的Volterra级数表示：其中，ℎ1h1​ 是一阶Volterra核，代表线性响应；ℎ2,ℎ3,...h2​,h3​,... 是二阶及更高阶的Volterra核，它们描述了系统的非线性特性；

在信号处理领域，正弦信号是一种常见且重要的信号形式。然而，在实际应用中，由于各种噪声和失真的影响，正弦信号的幅度、频率和相位可能会发生偏差。为了准确地恢复和分析这些信号，需要采用有效的校正算法。最小二乘正弦拟合算法是一种常用的方法，它可以通过最小化误差的平方和来估计正弦信号的参数。将详细介绍该算法的原理，并通过校正幅度、频率和时钟误差来评估信号的性能，输出信噪比与失真比（SNDR）、无杂散动态范围（SFDR）和有效位数（ENOB）等指标。4.1 最小二乘正弦拟合。

随着传感器网络技术的不断发展，目标跟踪作为其核心应用之一，在军事、民用等领域中得到了广泛的关注。扩展卡尔曼滤波（EKF）作为一种有效的非线性滤波方法，被广泛应用于传感器网络的目标跟踪中。传感器网络是由分布在空间中的多个传感器节点组成，这些节点通过无线通信方式相互连接，共同协作完成对环境信息的感知、处理和传输。目标跟踪是指利用传感器网络获取的目标状态信息（如位置、速度等），通过一定的算法估计目标的运动状态，并实现对目标未来运动状态的预测。

在雷达、声纳、无线通信等领域，回波信号检测是一项关键技术。传统的回波信号处理方法，如傅里叶变换，对于非平稳信号的处理能力有限。近年来，基于小波多普勒变换的回波信号检测方法因其优越的时频分析能力而受到广泛关注。该方法结合了小波变换和多普勒变换的特点，能够在时域和频域同时提供高分辨率的分析，从而有效地检测和处理复杂的回波信号。

频率合成器是现代无线通信系统中的关键组件，用于生成精确且可调的频率信号。基于Sigma-Delta（Σ-Δ）调制器和MASH III（Multi-stage noise shaping and High-order single-loop）调制器的频率合成器结合了两种技术的优势，提供了高分辨率和低噪声的性能。

随着移动互联网和物联网技术的飞速发展，位置服务（LBS）已成为许多应用的核心功能，如导航、社交网络和智能物流等。室外定位技术，如全球定位系统（GPS），已相当成熟并广泛应用。然而，由于建筑物的遮挡和多径效应，GPS等技术在室内环境中的定位精度大打折扣。因此，室内定位技术成为了研究的热点。其中，基于WIFI指纹的室内定位算法因其无需额外硬件、普及率高和定位精度相对较高等优点而备受关注。

整个网络由一个5G基站，一个WIFI基站，以及一个移动终端设备构成。移动终端设备首先位于有5G网络环境，随后运动进入5G/WIFI的异构融合网络，进行网络的切换判决，最后移出该融合网络，再次进入5G网络覆盖范围。本文提出了一种基于遗传优化的多属性判决5G-Wifi网络切换算法，该算法通过结合遗传算法和多属性决策理论，实现了对网络切换过程的优化和加速。具体来说，我们首先使用遗传算法对网络切换过程中的参数进行优化，然后使用多属性决策方法对网络的多个属性进行综合评估，以得到最优的网络切换决策。