CH-HCNetSDK(Windows32)V5.2.3.15_build20160713，海康SDK 32位版本。

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（1）高斯谱模型 高斯谱的表达式如下所示： 2 3 ( ) exp( ( ) )d dB f f W f a f    (5-16) 其中， a为一个常数，它的取值为 1.665，以使得 3 ( / 2) 0.5 dB W f  ； d f 是杂波的中 心频率，代表了杂波的平均多普勒频率，也可以理解为杂波的平均速度； 3dB f 为 两个半功率点之间的频率带宽。在进行地杂波相关模型建立时，我们一般把 0 f 取 为 0， 3dB f 约为风速的 3%。 公式（5-16）也可以表示成如下形式： 2 2 ( ) exp[ ( ) / 2 ] d c W f f f    (5-17) 2 c  表示地杂波频率分布的均方根值，它与散射体速度分布的均方根值 v  有如下的 关系 2 v c     。 （2） n次方谱模型 n次方功率谱的表达式如下所示： 3 1 ( ) 1 ( / ) n dB W f f f   (5-18) 其中， n为正整数，取值范围在 2-5 之间， 3n  即为立方谱， 2n  即为平方谱。 3dB f 为两个半功率点之间的频率带宽，杂波谱方差 3 1.33exp(0.2634 ) dB f v ， v 为 风速。 杂波的功率谱特性通常与环境、杂波的性质等因素相关。在本文中我们主要 考虑的是在地面雷达背景下的杂波模型建立，而该雷达的典型杂波环境有草地、 灌木、树林、庄稼地等。因而我们采用高斯谱这种典型杂波谱模型进行建模仿真。 地杂波功率谱如图 5-2 所示。 对于高斯分布的杂波谱，影响谱峰高度和杂波谱宽度的一个主要因素就是高 斯分布的方差，也就是公式（5-18）中的 3dB f ， 3dB f 越小，杂波谱越集中，谱峰高 度越高。

由于无线传感器网络（WSN）的主要应用领域的发展，无线人体局域网（WBAN）目前已成为开发人员和研究人员感兴趣的主要领域。 高效的传感器节点数据收集是任何有效的无线人体局域网的关键特征。 对节点和簇头选择方案进行优先级排序在WBAN中起着重要作用。 人体表现出姿势移动性，该姿势移动性影响不同传感器节点之间的距离和连接。 在这种情况下，我们提出了基于最大共识的簇头选择方案，该方案允许通过使用链接状态来选择簇头。 还引入了通过传输功率的节点优先级，以使WBAN更有效。 该方案可降低平均功耗，并减少网络延迟。 本文对具有不同簇头位置的基于IEEE 802.15.6的CSMA / CA协议进行了比较。 这些结果表明，在平均功耗，网络延迟，网络吞吐量和带宽效率方面，我们提出的方案优于随机簇头选择，头，脚和腹部固定簇头的性能。

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