多用户正交频分多址系统扇区间空域干扰协调

针对多用户正交频分多址系统,提出了一种改进的下行空域干扰协调方案,该方案利用最小均方误差预编码来消除扇区间的同频干扰,改善边缘用户性能,并将最大化信号强度与最小化干扰泄露这2个目标函数分离到不同的资源上进行优化,简化了发射预编码矩阵的设计. 系统级仿真结果表明,在发射端获得完整信道状态信息时,空域干扰协调方案可以减轻扇区间干扰,而并不引入扇区总吞吐量的损失. 在码本大小、反馈粒度引起的信道状态信息不完全时,所提方案仍具有很好的性能增益.     

基于统计特性的多天线能效优化

针对多天线链路,提出基于信道统计特性的传输与能效优化方案.接收端采用基于训练序列的最小均方误差估计获得信道估计值,并基于码本进行有限反馈,从而使得发送端获得信道状态信息并进行波束赋形的数据传输.针对这一传输过程进行能效优化,根据其信道统计特性对最小均方误差估计值和估计误差及码本反馈量化值和反馈误差进行统计分析,进而形成针对能效度量的统计分析和能效优化模型,并给出能效最大化的训练功率及数据功率分配方案.仿真结果表明,与已有静态功率分配方案相比,提出方案可以有效地提高系统能效性,且在快速时变信道环境下,以极低复杂度获得趋近于已有动态功率分配方案的性能.     

非精确信道状态信息下OFDM系统中的自适应调制技术

研究了正交频分复用(OFDM)系统在精确已知信道状态信息和不精确的信道状态信息环境下的自适应调制，并对它们的性能进行了计算机仿真分析．结果表明，信道估计不精确和延迟均对自适应调制OFDM系统的性能有很大影响，尤其是延时的影响．为了减小其影响，提出了利用多个以前的信道估计值来确定每个子信道所传输的比特数．仿真结果表明，该方法能有效地提高自适应调制OFDM系统的性能．     

GEVD辅助的MMSE干扰抑制下行多用户MIMO系统

为提高多用户多输入多输出(MIMO)系统中多个用户的预编码增益,提出了一种利用广义特征值分解(GEVD)辅助的最小均方误差(MMSE)干扰抑制算法,抑制干扰和噪声的同时考虑了用户的预编码增益、最大化发射端的信漏噪比和接收端的信干噪比,并给出有信道误差情况下修正的预编码设计方法.理论分析和仿真结果表明,新算法比广义的MMSE信道反转算法具有更好的系统性能.     

OFDM系统中的一种高精度的信道估计算法

在基于OFDM的移动通信系统中，提出一种建立在基于导频的最小二乘（least squares，LS）估计方法基础之上的高精度信道估计方法。该算法首先利用信道时域相关特性，对通过LS算法得到的信道时域冲激响应（Channel Impulse Response, CIR）估计值进行有效径提取，并将所得到的时域估计值变换到频域。然后利用信道频域相关特性，用线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Squared Error，LMMSE)合并器对估计结果进行修正。2.4GHz频段上的仿真表明了这种基于导频的信道估计方法能够跟踪信道的时频变化，并且在一定程度上可以接近于理想信道估计的误码率性能。     

单边干扰中继信道的分集与复用增益性能分析

为了研究干扰中继信道中继节点对信道容量性质及实际传输的影响,研究了单边干扰中继信道在取得复用增益的同时获得分集增益的能力.通过建立具有信息感知中继的单边干扰中继信道的模型,对信道容量和中断概率进行分析,得到了相应的表达式,计算得到了高信噪比下分集增益与复用增益的折中关系.将干扰中继信道下的分集增益与复用增益折中的数值仿真结果与无中继节点Z形信道下的结果进行对比,结果表明,采用中继节点转发能在保证复用增益的同时提高分集增益.     

基于自适应比特调制的无线通信信道均衡算法

5G无线通信信道受到空间介质多途效应的影响,容易产生码间干扰,导致无线通信信道的均衡性不好,误码较多.为了提高5G无线通信质量,提出了一种基于自适应比特调制的无线通信信道均衡算法.根据无线通信信道的多途时变衰落特性构造信道模型,采用被动时间镜翻转技术重组多径无线通信信号,利用各多径信号的能量聚焦特性抑制码间干扰,实现信道输出端无线通信信号在同时刻同相位叠加;采用自适应比特序列调制方法获得通信信道的聚焦增益,对接收信号以波特率进行采样,使得调制脉冲冲激响应在时域和频域上同时得到扩展,实现信道均衡.仿真结果表明,采用该算法进行5G无线通信信道均衡设计,能有效抑制码间干扰,提高信号输出增益,降低通信的误码率,改善了通信质量.     

基于干扰对齐的自适应频谱共享算法

当干扰对齐应用于认知无线电网络时,在某些信道状态下期望信号的信干噪比明显下降,影响了主用户的通信质量。因此,提出了一种基于干扰对齐的自适应频谱共享算法。该算法能够根据主用户期望信号的信干噪比,对主次用户的协作方式进行自适应地调整;并在保证主用户通信质量的前提下,共享授权频段。仿真结果表明,该算法能有效解决基于干扰对齐的频谱共享中主用户通信质量下降问题,并在保证主用户性能的同时,提高次用户的接入几率。     

S波段两状态LMS信道模型的自适应长期预测

针对S波段模型参数可变的窄带两状态陆地移动卫星信道模型,基于加权预测思想提出一种自适应长期预测方法.首先将卫星通信下行链路的阴影遮蔽建模为两状态马尔科夫链的Gilbert-Elliot信道模型,然后利用加权预测思想预测未来长期内的信道状态,并基于最小均方算法由迭代自适应跟踪方法更新线性自回归模型的系数,进而预测出未来的信道衰落序列.研究结果表明:该方法能精确地预测出未来长期内的信道状态和衰落序列,且相比长期预测方法,改善预测性能,并具有实时性和低复杂度优点,可用于窄带LMS通信系统自适应传输性能分析.     

阻塞干扰下跳频通信系统差错控制

为了解决传统差错控制方法的不足,结合跳频通信的特点提出了一种基于修正II型混合自动重传请求（ARQ）的高效率、低复杂度、低延时的差错控制方案.该方案从4个角度对跳频通信进行优化：(1)采用码率为1/2的可逆缩短BCH码做前向纠错,利用该码的可逆特性降低重传概率,同时利用信道的软信息做差错控制处理以提高系统增益;(2)新系统对重传数据包做等增益包合并,以充分利用信道的时间分集,降低噪声干扰;(3)采用训练序列做阻塞检测,丢弃人为干扰包;(4)采用BCH混合解码技术,实现复杂度和性能指标的良好折中.计算机仿真结果表明,新方案在中低信噪比区具有明显增益,适合用于工作在阻塞干扰下的跳频通信系统以实现数据可靠传输.     

Robust interference alignment for norm-bounded channel uncertainties

Conventional interference alignment (IA) requires perfect channel state infromation and is sensitive to channel uncertainties. Based on the norm-bounded channel uncertainties model, this paper proposes three worst-case approach robust IA algorithms. First, to decrease the interference and signal leakage, a robust algorithm is proposed to minimize the maximum leakage power; Second, to increase the interference and signal in the corresponding subspace, another robust algorithm is proposed to maximize the minimun subspace projection; finally, a united robust algorithm is proposed by uniting the two algorithms above. Simulation results show that the proposed algorithms can outperform the conventional algorithms when channel uncertainties are norm-bounded, which affirms the robustness of the proposed algorithm.     

有限反馈下的CoMP极化干扰消除方法

提出一种不需要额外的用户到协作小区的信道信息反馈的干扰消除方法.通过研究单用户多输入多输出协同多点传输(CoMP-SU-MIMO)系统中用户接收信号经过接收算法处理后所受到的干扰情况和双极化信道的特性,结合现有反馈技术,提出了一种新的干扰消除方法.利用双极化信道特征矢量的正交特性,达到较好的干扰消除效果,减少了算法复杂度.     

一种新的基于水声信道双模盲均衡算法

提出一种蜂窝型（非正方形）16APK调制算法和新的基于蜂窝型判决区域的双模式盲均衡算法（DHDRA）. 对典型的浅海水声信道进行的仿真结果表明,基于蜂窝型16APK的调制算法比基于正方形16QAM的常数模盲均衡算法（CMA）更具抗干扰能力,收敛速度更快;基于蜂窝型判决区域的双模式盲均衡算法在收敛速度和稳态误差方面均优于基于正方形环判决区域的双模式算法,对于提高水下通信质量,降低码间干扰具有一定的研究价值.     

结合功率分配的干扰对齐预编码优化算法

针对K用户多输入多输出干扰信道系统提出了一种基于功率分配预编码优化算法.首先通过信道的奇异值分解,基于矩阵弦距离,选出一组与最好的特征子信道最为匹配的预编码矩阵来传输信号,然后根据信道矩阵信息的强弱进行功率分配,从而对预编码矩阵进行优化,可最大化保证接收信号的强度.仿真结果表明,该算法未用迭代计算预编码矩阵和接收抑制矩阵,不仅使整个系统的复杂度大大降低,而且在系统和速率有微小损失的情况下,提高了系统的误码率性能.     

基于遗传算法的蜂窝网络动态信道分配建模及算法实现

针对蜂窝网络现有动态信道分配模型不足的问题,提出了一种基于最小化小区间违反电磁兼容约束的小区数目以及信道数目的动态信道分配模型。针对建立的数学模型,基于遗传算法提出了蜂窝网络的动态信道分配算法,获得了一组干扰最小的信道分配,避免了移动用户间的干扰。对几个著名的21小区Philadelphia benchmark问题进行了计算机仿真,结果表明本研究提出的算法能够得到一组有效的信道分配,提高了频谱利用率及系统容量。     

多小区下的MIMO OFDM的导频设计和信道估计

为了抑制多入多出正交频分复用（MIMO OFDM）系统小区间信道估计的多址干扰,提出了一种导频设计方案. 该导频可以使干扰能量均匀分布在所有信道延时采样点上,使小区间干扰白化. 根据该导频的特性,提出了一种改进的频域最小二乘信道估计算法. 该算法具有低计算复杂度,在信道多径延时未知的情况下仍可以有效抑制来自邻小区的干扰,使系统性能得到明显改善. 通过仿真证明了导频设计的合理性和信道估计算法的正确性.     

基于循环相关技术的并行组合扩频信号检测算法

在并行组合扩频系统中,备选序列间不理想相关特性将导致类似CDMA系统中多址干扰的内干扰,内干扰和信道中存在的噪声及干扰将严重影响并行组合扩频信号检测性能.为了降低内干扰、噪声和干扰对并行组合扩频信号检测性能的影响,提出了基于循环相关技术的并行组合扩频信号检测算法.该算法应用循环相关值替代常规检测算法的相关值作为信号检测的判决参量,利用备选序列、噪声和干扰的循环相关特性的差异,一定程度上抑制了检测判决参量中噪声、内干扰和干扰的成分分量.理论分析和实验结果表明,较常规的检测算法,循环相关检测算法具有良好检测性能,算法复杂度增高,适用于存储处理式的非实时猝发通信场合.改进算法具有较高的计算复杂度,适用于存储处理模式的非实时通信场合.     

低空小目标检测中的单通道干扰信号重构和抑制算法

利用移动通信系统进行低空小目标检测时,传统被动检测算法无法实现单接收通道下参考信号接收对比,提出一种基于干扰信号重构的直达波抑制算法,用于对低空小目标的检测.首先通过移动通信系统感知信道传输环境;在此基础上,利用OFDM时频特性重新构建直达波信号及多径信号等干扰信号,最后通过扩展相消算法对单接收通道中的直达波干扰进行抑制.仿真结果表明,所提方法能在移动通信系统单接收通道情况下提高回波检测性能,提高低空小目标检测的准确性.     

ICI Cancellation Algorithm for OFDM Based Aeronautical Communication Systems and Its Performance Analysis

The aeronautical en-route communication channel is modeled as a two-ray double-selective channel.Based on the channel model,a low-complexity iteration self-cancellation algorithm is proposed to cancel the inter-carrier interference(ICI)of orthogonal frequency division multiplexing(OFDM)system in aeronautical communications.ICI can be completely suppressed by the proposed algorithm if channel parameters are estimated ideally.We analyzed the SNR loss with variant iteration times theoretically,and pointed out ...     

MIMO-OFDM系统中一种干扰抑制迭代信道估计算法

为了减小载波间干扰对多输入多输出-正交频分复用系统性能的影响,提出了一种干扰抑制迭代信道估计算法．首先根据频域正交导频估计导频信道频域响应,然后利用DFT内插方法获得信道响应初始估值,进而对其进行迭代消噪滤波处理改善信道估值．由于迭代过程加入了信道预校正以及时域滤波,从而有效地消除了载波间干扰和信道噪声的影响,提高了信道估计的精度．与传统算法相比,该算法避免了复杂的矩阵求逆运算,实现简单．