多载波系统的功率控制方法

功率控制是无线通信系统的关键技术之一,为了克服多载波通信系统中功率凋整量的振荡起伏,以及频繁功率校正带来的信令开销增大的问题.提出了基于指数有效信干噪比映射的功率校正算法和步骤.方法较传统的功率控制在功率控制效率上有更优的性能.采用基于指数有效信干噪比映射的功率校正算法,将多个子载波测量得到的信干噪比映射为AWGN信道下的一个有效值,与对应的日标参考功率值比较,从而确定功率校正值,通过信令反馈给移动终端.仿真实验结果表明,基于指数有效信干噪比映射的功率校正箅法与传统算法相比,能够较短的时问内把功率校正到参考目标值,并减少了信干燥比的振荡起伏,提高了功率控制的效率,从而增强了系统性能.     

LTE家庭基站部署中的下行功率控制

家庭基站在LTE中的密集部署,重叠覆盖会在家庭基站间造成较强的干扰。针对家庭基站的下行干扰,提出了一种基于路损的功率控制算法。该算法以下属用户的路损和相邻基站的非下属用户最小路损作为设定基站初始发射功率的依据,用户计算各自的信干噪比（SINR）,并将信干噪比映射成信道质量指示（CQI）发送给家庭基站,各基站根据反馈信息调整自身发射功率,充分考虑到了自身发射功率不足和外界干扰两种情况。仿真结果表明,该算法很好地控制了用户的SINR,同时有效提高了家庭基站用户的吞吐量。     

基于蜂群算法任意平面阵最大信干噪比研究

针对复杂战场环境下超短波电台天线接收低信噪比信号能力弱和易受定向干扰的缺陷,结合战场超短波电台不规则分布和位置不能任意改变的特点,提出任意结构天线阵信号接收模型,采用蜂群算法优化阵元相位使得天线阵输出信干噪比最大。假设信噪比为0 dB,干噪比为60 dB,且在平面内随机选取8个阵元,采用蜂群算法优化后输出信干噪比为8.633 dB。与改进差分进化算法、遗传算法和粒子群优化算法相比,分别提高了0.577 dB、1.124 dB和1.543 dB。研究成果可为超短波电台组阵通信提供参考。     

基于主瓣杂波补偿的多约束直接数据域方法

在雷达天线应用的研究中,传统的直接数据域空时自适应处理算法在利用空域对消实现SOI滤除时,与SOI同方向的主瓣杂波也会被滤除掉,使得主瓣杂波得不到有效的抑制,从而影响输出信干噪比(SINR).为了有效抑制主瓣杂波,提出了一种对空域对消目标后的数据进行主瓣杂波补偿的算法,以有效抑制主瓣杂波,提高输出信干噪比.同时针对SOI方向估计有偏差的情况,采用多约束的方法来保护SOI不被抑制,并进行了仿真.仿真结果验证了算法的有效性.     

雷达最佳接收极化滤波优化研究

研究了雷达最佳接收极化滤波抗随机极化干扰的优化问题。当随机极化干扰的极化方式与目标回波的极化方式相近时,传统的最佳接收极化滤波方法在滤除干扰信号的同时,极大抑制了目标回波信号,导致信干噪比（SINR）降低。为解决传统最佳接收极化滤波存在的不足,提出收发联合极化滤波的优化方法。当目标回波和干扰有相近的极化方式时,通过对发射极化的捷变,改变目标回波信号的极化方式,从而避免目标信号的过度损失。与传统的滤波方法相比,该方法能获得更好的信干噪比。仿真结果表明了该滤波优化方法的可行性和有效性。     

电磁干扰环境下的航空通信距离计算

航空通信系统面临的电磁环境越来越复杂。在电磁干扰环境下对视距频段的航空通信距离计算还缺乏系统的定量分析。基于通信质量限定条件下的通信距离与地球曲面特性限定条件下的无线信号传输视距，定义无扰视距、有扰视距、信干噪比距离和信噪比距离等参数的概念，推导了这些参数的计算模型；构建了接收端位于发射端和干扰端之间时最大接收距离的选择流程；仿真分析了最大接收距离与干扰功率、终端高度、干扰端与发射端之间的距离等参数之间的变化关系；得出了相关参数变化时通信距离的变化关系及对应的限定条件，为电磁干扰环境下航空通信距离的计算分析提供手段，为航空通信系统的有效使用提供支持。     

无线传感器网络中抑制干扰的中继节点选择算法

当无线传感器网络中存在多个源节点时,某个源节点向目标基站发射信号,其形成波束的旁瓣会对其它非目标基站产生干扰.针对该问题,提出一种利用中继节点选择来抑制旁瓣干扰的算法.该算法选择合适的中继节点,让所有非目标基站接收到信号的干噪比(INR)都不超过设定的阈值,从而减少对非目标基站的干扰.仿真结果表明:该算法能够有效降低源节点在非目标节点方向上的旁瓣,提高了系统的信干噪比(SINR).     

基于干扰消除的MIMO-OTFS系统信号检测研究

高迁移率条件下正交时频空间(OTFS)调制技术的性能优于正交频分复用(OFDM),而在常规的多输入多输出系统(MIMO)信号检测中,基于干扰消除信号检测技术的复杂度较大.针对此缺点,提出了一种改进的基于信干噪比(SINR)排序的信号检测算法.该算法先算出每一层信号的信干噪比,然后利用信息传递(MP)检测技术检测出每一层信号并通过干扰消除检测出全部信号.最后通过仿真对算法进行了验证,结果表明改进后的算法具有更好的性能.     

基于联合收发权值优化的认知雷达MIMO-STAP

研究了认知雷达中多收多发空时自适应处理(MIMO-STAP)联合收发权值优化问题。提出了一种在收发两端联合空时自适应处理(JSTAP)的方法,该方法通过对收发权值联合寻优以获得最优的信干噪比。分析了受发射权值影响的杂波协方差矩阵结构,并基于此建立了MIMO-STAP的权值迭代更新结构。其权值迭代更新步骤为:固定发射权值,求解优化模型得到接收权值;然后固定接收权值,根据杂波协方差矩阵与发射权值的关系,得到发射权值;返回接收权值优化步骤,循环迭代以获得最优收发权值。仿真实验结果表明在慢速目标环境中,联合空时处理与常规空时处理相比,有效提高了接收端的信干噪比。     

基于干扰噪声矩阵重构的自适应波束形成算法

针对在自适应波束形成中,当采样次数较少或期望信号导向矢量存在误差以及训练数据中含有期望信号成分时导致波束输出信干噪比(SINR)下降的问题,提出了一种重构干扰噪声协方差矩阵并且估计期望信号导向矢量的稳健自适应波束形成方法。在期望信号波达方向的角度范围已知的条件下,首先利用多重信号分类(MUSIC)空间谱在不含期望信号的区域重构出干扰噪声协方差矩阵;然后推导了避免期望信号的导向矢量的估计值收敛到任一干扰的导向矢量或它们的线性组合的约束条件;进而以此约束条件和阵列输出功率最大化条件建立了期望信号导向矢量估计的优化问题,并使用凸优化软件估计出最优的期望信号导向矢量。讨论了该方法的计算复杂度并通过仿真实验验证了其有效性和优越性。仿真结果表明,当期望信号和干扰源存在随机指向误差和局部散射的情况下,所提方法在很大的输入信噪比范围内的输出信干噪比仍接近理论值,优于其他自适应波束形成方法。     

基于二级码本的迫零波束成型自适应预编码方案

为了克服基于有限反馈的多用户多输入多输出(MIMO)系统中迫零波束成型(ZFBF)预编码方案反馈量小时性能较差的缺陷,提出一种基于二级码本的ZFBF自适应预编码方案。该方案的码本设计结合了酉矩阵和随机矢量码本,首先在一级码本中搜索最佳的波束成形矢量; 然后在扰动范围内计算最佳波束成形矢量对应的信干噪比(SINR),将其与系统设定的SINR门限值进行比较来决定用户的反馈信息; 最后基站根据用户的反馈信息自适应地改变码本,对用户进行ZFBF预编码。从而简化了用户端的码本搜索过程,并且在用户数较多的情况下用较少的反馈比特数达到较好的性能。仿真结果表明,该方案能够显著降低每用户的平均反馈比特数,以较低的反馈速率获得较好的和容量性能。     

信道估计误差条件下异构蜂窝网的安全传输方案

针对异构蜂窝网提出了一种信道估计误差条件下的安全传输方案。首先,依据信道估计结果设计安全发射门限,通过比较接收信干噪比和安全发射门限的大小实现发射控制;然后,应用随机几何工具对所提方案的安全性能进行分析;在此基础上以最大化系统安全吞吐量为目标设计了安全发射门限优化算法,由此得到当前信道估计条件下最优的安全发射门限。仿真验证了所提方案可有效提升系统的安全吞吐量。     

混合MIMO相控阵雷达的交错稀疏阵列设计

针对常规的发射子阵分割会使混合MIMO相控阵雷达的孔径减小和馈电网络复杂度增加的问题,提出一种交错稀疏的发射子阵分割方法,通过寻求最大输出信干噪比的方式获得最佳的阵列结构.首先构建交错稀疏结构下的混合MIMO相控阵雷达模型,运用序列凸近似方法将非凸的目标函数转化为凸函数;然后通过凸优化分别求解出一维和二维混合MIMO相控阵雷达在阵元数目固定和阵元数目作为变量的情况下的最佳阵列结构;最后,通过仿真表明所提出方法不仅可以获得较大的信干噪比和较低的旁瓣电平值,且较常规的子阵分割方式能获得更高的波达方向估计精度.     

Adaptive Stabilization for Stochastic Parametric-Strict-Feedback Systems with Wiener Noises of Unknown Covariance

An adaptive control design for a class of stochastic parametric-strict-feedback systems is given. The disturbance considered herein is Wiener noise of unknown covariance, which is represented as a simplified unknown parameter. By using stochastic Lyapunov method and backstepping techniques, an adaptive controller was obtained that guaranteed the global asymptotic stabilization in probability.     

SINR下基于PNC的无线网络容量研究

物理层网络编码（PNC）作为网络编码的延伸,可以通过降低无线网络节点的干扰提升无线网络的容量。在协议干扰模型下研究基于PNC无线网络的容量增益,只考虑发送节点临近的一个节点的影响,没有考虑全局节点的影响,且参数[Δ]单一、抽象,不能良好表达真实网络环境。针对这些缺点,提出一种物理干扰模型（SINR）下基于PNC的无线网络容量的评测方法。在试验仿真结果中,证实全局节点影响下PNC方案无线网络容量在SINR各参数下的性能指标优于其他编码方案,并给出所有参数下网络容量的上界以及容量上界随参数变化特性。     

基于线性模型的信道质量估计算法

针对自适应卫星通信中对信道质量估计的需求,在加性高斯白噪声信道条件下,以信干噪比(SINR)作为表征信道质量的参数,提出一种信道质量估计算法.给出矩估计法和判决数据估计法的数学分析,利用指数加权因子对噪声加干扰的功率进行平滑.提出基于矩估计和判决数据估计的线性模型对SINR估计的算法,分析该模型的均方误差,同时搜索最佳...     

一种基于非周期随机共振的微弱信号检测方法

随机共振滤波器能够在强噪声背景中跟踪微弱信号(非周期或周期信号)波形,并将幅度放大,这正好弥补了匹配滤波器在强噪声背景下检测性能的严重不足。本文给出了FHN随机共振的简化模型及计算方法,在深入分析FHN随机共振模型参数对其滤波性能影响的基础上,结合随机共振滤波器和匹配滤波器,提出了一种基于FHN随机共振模型检测确知信号的方法。首先将接收信号经FHN随机共振滤波器进行滤波,再进行匹配滤波,最后将滤波结果和门限进行比较判断信号是否存在。经过实验验证,该方法具有较好的效果。     

一种改进的智能天线盲波束形成算法*

将空分多址技术引入无线通信系统中,针对无线电信号普遍具有的循环平稳特性,提出了非线性条件下的改进盲波束形成算法。通过对算法的权向量进行再次优化,改善了方向图零陷的位置和深度,提高了输出SINR。优化算法的输出SINR对导引向量随机误差具有稳健性,对期望信号的功率变化表现出不敏感的特性,算法具有很好的理论价值以及应用前景。理论分析与计算机仿真实验都证明了算法的有效性。     

基于价格随机Petri网的服务协同建模与分析

针对一个企业不仅重视系统性能,也重视系统成本的问题,提出了价格随机Petri网,用于系统的价格和性能分析。价格随机Petri网既具有随机Petri网在性能分析方面的优势,又能计算系统的成本,对系统的建立和改进具有宏观指导作用。基于价格随机Petri网对服务协同典型模型提出了等价化简方法,并进行了相应的证明,此方法在一定程度上提高了系统分析的效率。     

Fast CDMA multiuser detection by orthogonal projection onto an interference null space

This paper presents a method for asynchronous code-division multiple-access (CDMA) multiuser detection that has low computational complexity and that provides fast convergence. The proposed method efficiently finds an interference subspace from data samples and projects received signals onto its orthogonal complement to suppress multiple access interferences. Its performance has been analytically investigated in terms of the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR). The steady-state SINR is substantially the same as the optimum when the interferences are strong compared with noise. As to the transient response, the orthogonal-projection-based method converges quickly outperforming other methods such as the stochastic-gradient (SG) multistage Wiener filter (MSWF) and the affine projection method, which have similar computational complexity. Simulation results validate its effectiveness.