多波束智能天线对改善移动通信性能的分析

根据蜂窝移动通信信道的统计模型,分析了同频干扰的统计特性,得到了以同信道小区复用因子、智能天线波束数目、旁瓣电平、同频干扰均值、方差以及射频保护比为参数的中断概率的表达式.计算表明,在现有蜂窝移动通信系统中采用智能天线,可以显著改善系统的载波干扰比,增加系统容量.     

MIMO无线传输技术综述

MIMO无线传输技术是通信领域的一项重要技术突破,它能在不增加带宽与功率的情况下成倍地提高无线通信系统的容量和频谱效率,堪称新一代无线通信系统中的关键技术之一,近年来引起了人们的广泛关注与研究兴趣。回顾无线移动通信的发展历程,概述天线分集技术与智能天线技术,剖析MIMO无线传输技术的原理与国内外研究现状:传统单天线系统向多天线系统演进、智能天线向多天线系统演进、MIMO无线传输技术的原理、MIMO系统中的分集与复用、MIMO无线信道建模、MIMO系统中的多天线设计等,为深入认识与进一步研究MIMO无线传输技术奠定基础。     

智能天线在TD-SCDMA系统中的应用研究

分析了TD-SCDMA系统中引入智能天线后空分信道的分配问题,根据空间角度相近且与基站之间的距离相差悬殊的用户使用不同的传统信道的准则,讨论了一种高效的基于信干比的空分信道分配搜索算法,用于解决传统信道复用中的组合寻优问题。最后针对该搜索算法进行仿真,分析结论并说明系统性能的改善。     

无线系统中的智能天线

本文介绍了智能天线在未来移动通信系统中的重要作用.分别介绍了多波束天线和自适应天线阵,阐明了智能天线的定义、组成.着重介绍了在自适应天线阵通信系统中的时空信号模型、空间信道模型和时空通信理论,比较了智能天线中的智能算法.最后,结合智能天线技术的应用进展,探讨了实现智能天线的难点和发展前景.     

智能天线及其在TD-LTE中的应用

智能天线在基站进行各天线间的相干发送,实现信号的定向发送,可以提高信号的强度和覆盖,从而提升系统的整体性能。对于TDD系统,由于上下行信道共享同一发送频率,在相干时间内,可以认为上下行链路的信道互易,即信道经历相同的衰落。TDD 系统可以利用上下行信道的互易性,采用智能天线技术对 LTE-A 的整体性能进行增强。本文介绍智能天线技术在TD-LTE系统中的应用及其性能。     

相关瑞利信道下的分集与复用折衷

多天线可以用来增加通信系统的分集增益或者复用增益，二者之间存在着基本的折衷关系。相关瑞利信道的折衷性能差于i．i．d瑞利衰落信道，并且相关矩阵降秩时，折衷性能进一步下降。本文给出了相关瑞利信道下分集增益和复用增益的最优折衷关系。     

智能天线中空时信道模型的分析与比较

智能天线是第三代移动通信系统中的关键技术之一,空时信道模型在智能天线系统性能的评估中非常重要。文中对智能天线系统中常用的空时信道模型进行了详细的分析和比较,给出了每种模型的特点和每种模型所适用的具体情况。     

时延角度扩散信道中TD-SCDMA系统下行波束技术

TD-SCDMA系统最重要技术特征是智能天线技术。本文提出了基于时延和角度扩散及天线结构的时空间信道信道模型。在此基础上研究了下行链路智能天线的波束加权方法。     

MIMO-OFDM广义空间信道频率响应间的相关性分析

多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)技术被普遍认为是宽带无线通信的一种最具前景的技术。以往的研究重点放在如何利用收发天线间的多路空间信道,该文首次提出混合天线信道与波束信道的广义空间信道这一新概念。在不增加天线数目的前提下,广义空间信道能够增加空间信道的数量。当独立多径数远大于阵元数时,广义空间信道频率响应间的相关性较小,因此能够使空频码(SFC)的分集、编码及复用增益得到提高,从而提高MIMO-OFDM系统的性能。     

基于CDMA2000 1x EV-DV的自适应反馈智能天线系统方案

本文提出了一种基于CDMA2000 1x EV-DV的自适应反馈智能天线系统方案，该方案中智能天线在反向链路采用N-LMS算法进行波束成形；移动台根据从前向公共导频信道和前向辅助导频信道获得的智能天线增益信息，经R-CQICH信道反馈到基站，基站根据反馈信息动态地控制波束方向，实现对用户的跟踪。仿真结果表明，该方案能充分利用现有的信道资源，进一步提高系统的Ecllo，改善系统的容量和覆盖。     

Overloaded Array Processing Using Genetic Algorithms With Soft-Biased Initialization

The application of genetic algorithm (GA) techniques to the problem of overloaded arrays, in which the number of transmitted narrowband signals is greater than the number of receiver array elements, is explored. A new receiver algorithm is presented, which achieves nearly optimal performance but requires significantly less complexity than the maximum-likelihood joint detection (MLJD) receiver. It uses GA techniques with soft-biased initialization, which is efficiently generated using spatial filtering, providing dramatic convergence improvements compared with other initialization schemes. Simulations using both idealized channel models and measured channel responses are used to investigate the impact of spatial correlation and imperfect channel state information (CSI).     

复杂环境中电力线激光点云的自动提取

为了解决目前复杂环境下电力线提取精度及鲁棒性低的问题，提出了一种基于激光点云的电力线自动提取方法。通过主成分分析确定输电线路的主方向，将长距离输电走廊划分为多个空间网格，以应对地形起伏变化时植被点云对提取算法的干扰；再通过一种自顶向下的全新滤波算法剔除每个空间网格的地物点，根据点云密度分布差异实现电力线和电塔的自动分离；另外, 提出半径搜索算法对分离后的结果进行处理，得到单条电力线的激光点云数据。结果表明，所提出的方法对电力线的提取精度高达99.69%，针对不同连接塔型和不同地形都具有很好的鲁棒性。该研究在输电通道空间结构的自动分析领域以及智能巡检领域具有良好的工程应用价值。     

基于支持向量机的非线性信道盲均衡算法研究

针对非线性信道盲均衡问题,考察了一种基于支持向量机的单输入单输出(SISO)盲均衡算法,该算法利用通信信号的常数模特性,将非线性盲均衡问题转化为非线性支持向量回归问题。在此基础上,本文利用分集技术,将该算法拓展至单输入多输出(SIMO)的情况。对两种算法进行的计算机仿真表明,基于支持向量机的SISO盲均衡算法能够有效地抑制信道中的非线性码间干扰;本文提出新算法由于更好地利用了信道的时空特性,具有剩余平均模误差小的优点。     

智能天线系统中上行多用户相干信号的分离与DOA估计方法研究

本文研究了平主道中的窨特征估计问题。提出了一种工于循环累量的多用户空间牲针该算法用于智能天线中的ＳＤＭＡ实现。该算法构造了循环累量域四,通过对空间特征循环矩阵的特征分解可以得到用户信号的空间特征估计。并以此为基础,设计了用于上行多波束成形的窨滤波器组实现了上行多用户信号的分离,利用空间滤波器的空间频率响应确定共信道多用户信号的ＤＯＡ《     

基于MUSIC和ML方法的MIMO系统参数估计

该文提出了一种基于MUSIC和ML方法联合估计MIMO系统频偏和信道增益的算法,该算法首先使用MUSIC方法估计出多个发射天线到某一接收天线的频偏子集,然后利用最大似然方法在这个有限子集中分离出不同天线对之间的频偏,最后在频率同步的基础上利用最大似然估计器对信道增益进行估计。该算法解决了在估计多个频偏时直接使用最大似然估计进行多维搜索的问题,将多维搜索转化为一维搜索,降低了算法的复杂度。     

Greedy Algorithm Applied to Relay Selection for Cooperative Communication Systems in Amplify-and-Forward Mode

Using a relaying system to provide spatial diversity and improve the system performance is a tendency in the wireless cooperative communications. Amplify-and-forward (AF) mode with a low complexity is easy to be implemented. Under the consideration of cooperative communication systems, the scenario includes one information source, M relay stations and N destinations. This work proposes a relay selection algorithm in the Raleigh fading channel. Based on the exhaustive search method, easily to realize, the optimal selection scheme can be found with a highly complicated calculation. In order to reduce the computational complexity, an approximate optimal solution with a greedy algorithm applied for the relay station selection is proposed. With different situations of the communication systems, the performance evaluation obtained by both the proposed algorithm and the exhaustive search algorithm are given for comparison. It shows the proposed algorithm could provide a solution approach to the optimal one.     

一种改进的多用户OFDM系统跨层分配优化算法

提出了一种多用户正交频分复用系统的跨层资源分配模型,结合了物理层中信道状态和媒体接入控制层中用户的队列信息,能更好地满足用户的服务质量要求。改进的混合优化算法结合了遗传算法与禁忌搜索算法的优点,并且对遗传算法的交叉因子进行改进,提高了全局搜索能力,能够更好地收敛于全局最优值,这样能更好地解决跨层资源分配问题。仿真结果表明,在此模型下利用改进的混合算法能有效地提高系统吞吐量,减小用户的平均时延,提高服务质量。     

Meta‐heuristic algorithms for channel scheduling problem in wireless sensor networks

The channel scheduling problem is to decide how to commit channels for transmitting data between nodes in wireless networks. This problem is one of the most important problems in wireless sensor networks. In this problem, we aim to obtain a near‐optimal solution with the minimal energy consumption within a reasonable time. As the number of nodes increases in the network, however, the amount of calculation for finding the solution would be too high. It can be difficult to obtain an optimal solution in a reasonable execution time because this problem is NP‐hard. Therefore, most of the recent studies for such problems seem to focus on heuristic algorithms. In this paper, we propose efficient channel scheduling algorithms to obtain a near‐optimal solution on the basis of three meta‐heuristic algorithms; the genetic algorithm, the Tabu search, and the simulated annealing. In order to make a search more efficient, we propose some neighborhood generating methods for the proposed algorithms. We evaluate the performance of the proposed algorithms through some experiments in terms of energy consumption and algorithm execution time. The experimental results show that the proposed algorithms are efficient for solving the channel scheduling problem in wireless sensor networks. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

空间近似关键字反远邻查询

空间数据集中的点普遍由空间信息及描述文本信息组成.空间近似关键字反远邻查询(Approximate String Reverse Furthest Neighbors Search,ASRFNS)问题是在一个空间数据集中搜索所有以给定查询点为最远邻,且满足文本相似度条件的目标.基于现有的空间反远邻查询算法以及近似关键字查询算法,我们提出了两个基本的解决算法:凸包最远单元交集(CHFCsJoin)算法和凸包最远单元近似字符串串行查询(CHFCASSS)算法;我们又设计了一种包含空间和关键字信息的外存索引结构Filter-Rtree,并给出了相应的凸包最远单元过滤R树(CHFilterRtree)高效算法.通过真实数据集的实验测试,验证这三种算法的有效性,并分析比较了其性能与效率.