时间：2018年5月30日（周三）下午2点

地点：计算机科学与技术学院六楼会议室

题目：非高斯噪声中的频谱感知技术研究

摘要：随着无线通信业务的快速增长，有限的频谱资源越来越稀缺，而受传统的静态频谱分配方案的限制，无线频谱资源的利用率并不高。如何提高频谱利用率已成为下一代无线通信亟待解决的问题。在这一背景下，认知无线电技术应运而生，它提供了一种按伺机方式接入、共享和利用频谱的手段，可以有效地提高频率利用率。为了避免对主用户造成干扰，认知无线电需要通过频谱感知监视和检测特定频段上的主用户信号的活动情况，当检测到空闲频谱存在的时候，认知无线电系统可以使用该频谱；而当主用户信号再次出现时，认知无线电系统必须在规定的时间内退出该频段。可靠的频谱感知是实现认知无线电的关键技术之一，其研究具有重要的意义。当前已有一些成熟的信号检测技术可用于频谱感知，但在实际认知系统中，由于通信信道受到非高斯噪声的影响，传统的基于高斯噪声模型的频谱感知技术将出现性能退化甚至失效，同时受衰落、阴影等因素的影响，次用户观测到的主用户信噪比较低，单用户检测性能不佳。本次报告主要结合自己的工作，从频谱感知技术、非高斯噪声模型分析、分数低阶统计量理论和多用户协作技术等方面，探讨非高斯噪声背景下的高效频谱感知技术。

个人简介：朱晓梅，博士，毕业于南京邮电大学通信与信息工程学院。主要研究方向：基于分数低阶统计量的信号处理、认知无线电网络、频谱感知等。

题目：基于WLAN的室内定位技术研究

摘要：随着无线通信的发展和智能终端的普及，基于位置的服务(Location Based Services, LBS)变得多种多样，能够为目标定位、紧急救援、交通管理、医疗保健、社交网络等提供精确的位置信息。其中，高精度的定位技术是实现LBS的前提和关键。目前已有的室内定位技术大多需要额外的专用硬件设施，使用成本高，覆盖范围小，限制了LBS在室内环境的应用。由于无线局域网(Wireless Local Area Network, WLAN)的接收信号强度(Received Signal Strength, RSS)易于测量和接入点广泛布置于室内环境，因此基于RSS的WLAN指纹定位技术成为当前的研究热点。但由于在室内环境下RSS易受到多径效应、信号干扰等多方面的影响，并且WLAN指纹定位技术的一些关键环节还有待深入研究，所以为室内用户提供实时和精确的定位结果仍然面临一些挑战。本报告探讨了WLAN指纹定位技术的理论基础、关键技术，以及一种高精度低成本的WLAN室内定位解决方案。

个人简介：孙永亮，毕业于哈尔滨工业大学，信息与通信工程专业博士。主要研究无线定位、物联网、无线通信等。主持国家自然科学基金、江苏省自然科学基金等项目，发表多篇SCI、EI学术论文。

作者：沈航；审核：刘学军