基于广义似然比检验的差分超宽带信号接收机

提出采用广义似然比检验实现对差分超宽带信号的最佳检测.在信道条件未知的情况下,首先完成信道特性的最大似然估计,而后进行差分超宽带信号的统计检测,得到了基于广义似然比检验的差分超宽带信号接收机结构.结果表明,差分超宽带的广义似然比检验接收机是一种相关接收机,其本地模板信号为前一个码元脉冲接收波形的平均.在此基础上,对接收机输出噪声进行高斯近似获得了该接收机的误码性能.     

一种适用于超宽带系统的低复杂度RAKE接收机

根据超宽带室内信道特点,阐述了一种低复杂度RAKE接收合并方案,方案降低了采样速率. 此外,采用基于最小均方误差(MMSE)估计方法得到合并系数,使得接收机使用较少的分支数就能达到良好的性能. 仿真结果表明,在存在窄带干扰(NBI)和符号间干扰(ISI)的情况下,该MMSE RAKE接收机性能要优于传统的最大比率合并（MRC）RAKE接收机.     

UWB信道盲估计的频域递归最小二乘实现

为了实现超宽带(UWB)信号高效、稳定接收,提出一种基于信道频域特性的UWB信道盲估计算法.利用跳时脉冲相位调制超宽带信号一维统计平稳特性,结合递归最小二乘算法计算,达到信道参数盲估计的目的.计算机仿真结果与最大似然法信道盲估计算法结果的对比表明,新算法在误码率为10-4时,信噪比增益约为3 dB.新算法可同时对多路信道进行估计,对幅度和相位不存在模糊因子,且具有低复杂度的优点.     

基于IEEE 802.15.3a信道模型的2PPM-TH-UWB RAKE接收机研究

超宽带信号在室内环境中将经历密集多径传播,产生严重的时间弥散.采用RAKE接收是提高超宽带接收机性能的重要手段.基于IEEE 802.15.3a信道模型,针对采用TH调制的二进制PPM超宽带系统,在密集多径信道环境中,对采用RAKE接收机的单用户系统和多用户系统的性能分别进行了分析,并给出了仿真结果.     

基于自适应MMSE接收的直扩超宽带室内传输误码性能

在超宽带（Ultra—Wideband或Ultra—Wide bandwidth,简称UWB）室内密集多径的传输环境下,传统的Rake接收机在分集接收时需要进行信道参数估计。此外,为了收集多径能量,其相关接收器组的抽头数也要求较高,因而增加了接收机结构的复杂度,不利于在实际中应用。基于自适应信号检测算法在DSCDMA系统中具有算法简单以及较强的抗干扰性能等优点,提出了以自适应MMSE（Minimum Mean Square Error）接收机为核心的直扩超宽带（DS—UWB）室内高速无线链路的实现方案,并从理论上推导出了该方案在IEEE802．15．3a信道模型中的误码性能。仿真结果表明,在基本不损失误码性能的前提下,方案与采用传统Rake接收机的方案相比,不需要信道估计,从而具有结构简单、易于实现等优点。     

一种基于神经网络的低压电力线通信盲信道估计算法

主要研究采用OFDM技术的低压电力线通信的信道估计问题。通过分析低压电力线信道特性,提出了一种基于Kohonen神经网络的盲信道估计算法。该算法基于Kohonen竞争神经网络,利用接收机接收到的频域信息进行非线性的直接判决,因而无需辅助的导频信息。仿真结果表明该算法具有很好的误码性能。     

基于DFT的UWB—OFDM信道估计算法

在基于OFDM技术的UWB系统中,由于信号在无线信道中传输,多径现象使得信号幅度发生衰落,相位发生偏移,为了保证通信的可靠性和有效性,接收机采用信道估计方法来预知信道的传输特性,补偿信道对超宽带信号造成的影响。在直接DFT估计方法的基础上,提出一种加窗DFT信道估计算法,用汉宁窗在时域上对信道冲激响应进行处理,有效地抑制频域响应的频谱泄漏。理论分析和仿真结果都表明在没有增加信道估计复杂度的基础上,提出的信道估计方法性能优于直接DFT估计方法。     

适用于LR-WPAN的新型TR-UWB接收机

针对发送-参考（TR）接收机噪声影响较敏感的缺点，提出一种适用于低速率无线个域网的新型超宽带（UWB）TR接收机设计方案。该方案一方面利用脉冲信号的自相关函数具有较强的抗多径抑制噪声影响，另一方面充分利用密集多径信道环境下信号传输的特征改善接收性能，同时在实现上较简单。与传统的TR-UWB系统相比，在相同的多径信道环境下该方案性能提高约5～6dB。     

移动正交频分复用接收机信道估计算法的研究

为了提高移动信道下正交频分复用(OFDM)接收机的性能, 提出了一种适用于地面数字电视广播标准(DVB-T)的信道估计均衡算法.在对多普勒弥散引入的子载波间干扰（ICI）进行研究的基础上,根据OFDM符号间信道频率响应的变化量和内码模块译码输出值的二次卷积编码估计出ICI.给出了算法的实现结构及替代阈值的选取方法.通过分析及计算机定点仿真，确定了实现结构中的最优参数，并给出了典型城市信道6（TU6）下的移动接收性能曲线.结果表明，在信噪比为25dB时,和传统信道估计算法相比，增加了20Hz的多普勒移动性能.该算法提高了ICI估计的准确性，增强了DVB-T 8K系统的移动接收性能.     

双衰信道下多天线正交频分复用系统最优频域导频设计方案

基于双衰信道的频域响应，提出了一类双衰信道下多天线正交频分复用（MIMO-OFDM）系统的最优化频域导频设计方案。推导了相应的模型，给出了基于导频的最大似然信道估计器的均方误差下界，并以此下界为标准，设计了多天线正交频分复用系统的最优导频。仿真表明，基于设计最优导频的信道估计器可以在低复杂度下取得接近理论界的性能，但是复杂度增加。     

室内环境下PAPM调制UWB误码性能分析

分析了UWB室内衰落信道模型下脉冲幅度位置混合调制(PAPM)最优接收机性能.PAPM调制UWB系统的输入数据调制到脉冲的幅度和位置上.室内信道模型为IEEE802.15.3a提供的intel模型.通过RAKE接收机以最大比率(MRC)组合多径能量从而实现最优接收.从理论上推导了在室内衰落信道条件下误码率(BER)的闭合表达式,从而分析了RAKE接收时UWB系统采用PAPM调制的极限性能.从数值结果可以看出,PAPM调制在保持BER性能不变的基础上,将通信速率提高了一倍.     

等重码构建的多脉冲位置调制UWB通信系统

在已有的单脉冲位置调制的基础上,利用等重码构建了一种多脉冲位置调制的UWB跳时调制方案;并对其AWGN下的信道容量、误码率等性能指标进行了理论分析。数值结果表明,在满足一定的条件下,MPPM能以较低的接收机复杂度在数据容量、误码率等指标上获得比相应的脉冲位置调制及脉冲幅度调制更高的性能,可以作为UWB高速通信应用的一个很好的备选调制方案。     

改进的超宽带传输参考系统及其性能

提出了一种改进的传输参考(MTR)结构,该结构充分利用了超宽带(UWB)信道的准静态特点,在发射端一帧中只发射一个参考脉冲和多个数据脉冲,在接收端利用这一个参考脉冲来解调多个数据脉冲。在不考虑符号间干扰的单用户情况下,此种结构接收机的误码性能优于一般的传输参考(TR)系统,且其数据速率提高了近一倍。与差分传输参考(DTR)系统相比,两者误码性能基本一致,但这种收发方式因无需差分编码降低了系统的复杂度。最后使用Scholtz's单循环脉冲和IEEE802.15.3a中的信道模型进行了性能仿真。     

UWB在室内高速无线传输中的应用研究

针对室内高速无线传输环境,介绍了超宽带传输新技术。研究了UWB应用于室内无线传输时信号波形设计、调制方式、多址技术、信道特性与系统构成等方面的特点及存在的问题。通过分析比较:采用高斯信号波形,进行脉冲位置调制方式及跳时技术,UWB能够在误码率、系统实现等方面取得较好的性能。     

UWB信源低复杂度频域TOA估计

研究了UWB信号源在测距应用中的TOA估计问题,提出在频域进行TOA估计可降低接收机的采样率和能耗,并可简化接收机结构。对提出的基于状态空间的两种TOA估计算法计算复杂度和性能进行了比较,通过实际的信道模型仿真分析可知,两种频域TOA算法都可以达到精确的测距估计,但归一化幂乘法的计算量更小。文中方案特别适合于低速率、低功耗场合的定位应用。     

超宽带通信信号对GPS接收机的干扰研究

超宽带技术在无线通信中得到越来越广泛的应用,由于超宽带(UWB)信号占有较宽的频带范围,且被FCC允许在3.1 GHz~10.6 GHz频段范围工作,因此对全球定位系统(GPS)接收机的影响引起了越来越多的关注。文章在介绍超宽带信号特征和对GPS接收机的干扰分析后,给出了一种仿真分析模型,并得到了仿真结果,以及不同脉冲重复频率(PRF)的UWB信号对GPS接收机的影响情况。     

LDPC编码超宽带系统的迭代多用户检测算法

为了有效抑制多址干扰,提出了一种低复杂度的LDPC编码的超宽带系统的迭代多用户检测算法.所提出的迭代接收结构有3个级:脉冲检测器、符号检测器和信道译码器,每一级输出的软信息作为下一次迭代的先验信息.采用简化的超宽带离散时间信号模型,使接收机复杂度大大降低.仿真结果表明,所提出的算法明显优于传统的准多用户检测算法,并且经过少数次的迭代,即可有效抑制多址干扰,达到单用户的性能.     

TH-PPM-UWB的RAKE误码率分析

UWB信号在密集室内信道中存在严重的多径衰落.利用IEEE802.15.3a标准信道模型,研究分析了不同Rake接收对系统性能的影响,对TH-PPM-UWB系统在标准信道模型下接收端分别采用ARake、SRake和PRake接收的误码率进行了仿真比较.结果表明采用SRake易于实现且可以有效降低误码率、提高系统性能.