一种高效的TD-SCDMA下行链路帧头检测方法及FPGA实现

TD-SCDMA系统采用的是同步CDMA,其上行链路各终端信号在基站解调器完全同步.为实现同步CDMA,我们必须解决下行链路同步的检测、建立和保持等主要问题.在同步CDMA系统中,同步的检测是用软件,通过求相关的方式获得的.传统的相关算法不仅需要时间长、功耗高,而且实现的复杂度高.利用TD-SCDMA帧结构的特殊性构造一种功率比检测的非相干方案以实现TD-SCDMA下行链路的帧头定位,与传统的非相干方案相比,该算法具有较高的性能和较低的复杂度.仿真表明:该算法在较大的信噪比范围内都具有优异的性能,通过Modelsim仿真验证了其正确性.     

TDD CDMA系统中干扰消除Turbo联合检测技术比较研究

研究了Turbo联合检测(JD)方案中两类低复杂度的联合检测算法:软信息输出的软干扰消除(SO_IC)和硬信息输出的并行干扰消除(H_PIC)。在TDD CDMA上行链路系统中对上述两类算法进行性能仿真,比较其仿真结果并进行了复杂度分析。结果表明,两类算法性能均比线性JD有显著提高,其中SO_IC性能略优于H_PIC,但实现复杂度却明显高于H_PIC,因此H_PICTurbo JD更具实用价值。     

TD-SCDMA物理传输链路仿真分析

在介绍基于联合检测（JD）和基于RAKE的两种不同时分同步码分多址（TD-SCDMA）接收机系统结构和算法流程的基础上，仿真比较了这两种接收机在上、下行链路中多用户在不同多径衰落和移动速度条件下的传输性能，并分析了其实现复杂度。结果表明，在下行链路中，由于多用户信号的同步性，RAKE接收机更能发挥其性能优势，且实现复杂度更低；而在上行链路中，JD接收机性能明显优于RAKE接收机，并且与下行链路的性能相似。RAKE接收机对于慢移动深衰落环境更为敏感，并且上行链路在多用户情况下存在明显的误码平台。     

宽带无线局域网中的动态频率选择策略

本文详细介绍了目前宽带无线局域网采用的"动态频率选择"关键技术,设计了一种动态频率选择的模块结构,并提出了一种实际工程中使用的链路检测算法,对其检测性能进行了仿真.结果表明,该算法具有干扰检测率高,可靠性和稳定性高的特点.     

全光网中定位故障链路的探测选择算法

文中研究了全光网中定位故障链路的探测选择算法．目前存在的随机游走算法可以惟一定位出每条故障链路,但在大型网络中定位故障链路时会消耗过多的探测以及平均波长数．首先建立关于故障检测需要的监测路径集合,其次在建立好的监测路径上同时发送探测信号,最后在有故障的路径上执行故障定位;证明了最小监测路径集合问题是非确定多项式完全问题,并提出启发式的监测路径选择算法来找最小监测路径集合; 同时证明了用一个监测站来定位k条故障链路的充分必要条件是,网络为k+1边连通的．对比随机游走算法,探测选择算法在定位故障链路的过程中明显地减少了定位故障链路所需的探测数和每条链路上消耗的平均波长数．     

TD-SCDMA系统中MAP Turbo联合检测的一种简化应用

研究了最优MAP Turbo联合检测(JD)技术在TD-SCDMA系统中的应用,并在此基础上提出了简化方案。在TD-SCDMA上行链路系统中对该简化方案进行仿真模拟,结果显示:相比于线性联合检测算法简化MAP Turbo联合检测有很大的性能改善,且其实现复杂度相比最优MAP Turbo联合检测算法大大降低。     

并行干扰相消对HSUPA小区容量的影响分析

介绍了各类多用户检测算法,并重点分析了并行干扰相消算法,推导出引入多用户检测(multiple user detection,MUD)后HSUPA小区容量计算公式。在此基础上,分析MUD接收机的多用户检测技术对HSUPA小区性能提升的影响,并通过链路仿真验证其结果。     

一种网络编码的多播路由算法

提出一种基于网络编码的新多播路由算法,该算法借助Dijkstra约简网络搜索源节点到各接收节点的路径族,并在搜索过程中考虑不同路径族之间链路的共享,以降低带宽资源消耗,改善链路负载均衡,提高了网络性能．仿真验证了算法的有效性,而且其性能逼近基于网络编码的最小费用多播算法．最后,数学分析表明该算法节约了40％左右的计算量．     

无线多跳网络公平性与时延保证链路调度

分析了无线多跳网络中链路调度机制与用户公平性和时延保证特性的关系。为保障多用户业务公平性并减少用户的端到端时延,引入了“链路调度周期”和“链路跳数度”的概念。基于用户调度机会公平性最优化问题模型,通过寻求次优解的方案提出一种用户公平性与时延保证链路调度算法。算法充分考虑了无线多跳网络的空间复用和链路物理特性,保证了系统吞吐量性能。理论分析与仿真结果表明,该算法在保证一定系统吞吐量的前提下,可以有效地提高用户公平性和端到端时延性能。     

基于Bayesian网IP网络拥塞链路定位算法

在借助E2E路径性能主动探测技术进行内部拥塞链路推理的网络层析成像方法中,传统的利用路径探测计算链路丢包率的方法涉及线性方程组求逆,其计算量过大可能导致算法失效。对此,该文提出一种基于布尔代数的IP网络拥塞链路定位算法,通过对求解先验概率的线性方程组构造满秩系数矩阵,从而计算出各链路拥塞先验概率,再借助贝叶斯最大后验概率算法推理定位当前时刻拥塞链路集合。实验验证了该算法的有效性及准确性。     

V-BLAST检测算法性能研究

把垂直分层空时码(Vertical-Bell Laboratories layered space-ti me,V-BLAST)中常用检测算法按照基于迫零(Zero-Forcing,ZF)和最小均方误差(Mini mum Mean Square Error,MMSE)分类并进行对比研究,通过MATLAB仿真分析各种算法的性能,结果表明,基于MMSE的检测算法明显优于基于ZF的检测算法。因此,基于MMSE的检测算法更适合V-BLAST。     

BM神经网络在多用户信号检测中的应用

将神经网络应用于同步ＣＤＭＡ移动通信系统的多用户信号检测,分析了采用模拟退火算法的玻尔兹曼机神经网络检测多用户信号．研究表明这种神经网络能较好地检测多用户信号,并将其与最佳接收机、传统接收机进行了比较．     

衰落信道下多用户检测器的研究

论述了在瑞利衰落信道下ＣＤＭＡ多用户信号检测技术,分析了此情况下,最佳多用户检测器系统模型．提出了一种次最佳多用户检测器,并对其系统性能进行了分析比较．结果显示,随着分集数的增加,该检测器性能随之提高,且其性能优于传统检测器．     

直扩系统迫零码辅助窄带干扰抑制技术研究

针对常规迫零(ZF)码辅助技术对直扩(DSSS)系统窄带干扰(NBI)进行抑制时受信道复增益相位影响严重,修正ZF码辅助虽然可以消除或消弱这种影响,但同时引入系统计算复杂度提高的问题.该文提出了优化约束条件的ZF码辅助技术.优化ZF码辅助技术不但可以消除信道复增益相位的影响,同时保持了低运算复杂度.仿真分析证明了该优化算法对各类NBI进行抑制的有效性.     

多用户MIMO系统上行检测算法

针对多用户MIMO上行传输系统提出了两种新型的多用户检测算法．利用块对角化技术将多用户MIMO系统并行或者串行地分解为多个单用户MIMO系统,从而使得适用于单用户MIMO系统的算法可以直接应用,极大地降低了系统的复杂度．仿真结果表明,该算法能够达到与相应单用户MIMO系统相同的性能,而与传统的迫零算法相比,性能有很大的提高．此外,理论分析与实验结果表明,串行多用户检测算法性能优于并行多用户检测算法．     

用于异常检测的免疫实值检测器优化生成算法

针对已有实值可变半径检测器生成算法的不足,提出一种优化的检测器生成算法。通过对检测器生成过程的统计分析,给出了基于假设检验的检测器生成过程,并将假设检验的结果作为算法结束的一个控制参数,有效减少了冗余检测器的产生。同时,算法充分利用自体空间的分布,优化检测器生成的中心位置,扩大检测器的半径,尽可能生成覆盖范围大的检测器,提高检测性能。通过人工合成数据集2DSyntheticData以及实际的Iris数据集和Biomedical数据集对算法进行了验证。实验结果表明,本算法用于异常数据检测,提高了检测率,所需的检测器数量减少,整体检测性能较优。     

基于检测器性能实时评估的欺骗检测融合算法

随着GPS欺骗生成技术的发展,欺骗信号可以在某一些属性上与真实信号保持一致,如到达角、多普勒频移等,此时单独使用某一种欺骗干扰检测方法,将无法有效地对欺骗信号进行检测,而如果采用直接将多种欺骗检测器结果相或的方法,则检测性能将会随着某一种检测器性能下降而下降.针对不同欺骗干扰场景下,检测器检测性能实时变化且先验信息缺失的情况,本文提出性能实时评估的欺骗检测融合算法.该方法通过建立性能误差评价准则,对融合后的检测性能与单个检测器性能进行实时比较,如果发现某一个检测器性能误差超过门限,则在融合过程中剔除该检测器,从而可以保证当一种检测器失效不会影响融合后的整体性能,该方法可以适用于任意数量,任意种类的欺骗检测方法融合,本文针对相位差和载波多普勒方差两种具体的检测方法,给出了工程实现方法.最后通过仿真结果表明,性能实时评估的欺骗检测融合算法与单独检测算法以及传统融合算法相比,具有更高的检测性能和更广的适应能力.     

基于同化核分割相同值区域特征融合的边缘检测

针对SUSAN(Smallest univalue segment assimilating nucleus)边缘检测算子在强噪声环境中容易产生虚假边缘的不足,提出了基于同化核分割相同值(Univalue segment assimi-lating nucleus,USAN)区域特征融合的边缘检测方法——FUSAN(Fusion-USAN)算子。该算子在利用USAN区域大小信息提取潜在边缘点的基础上,分别直接和间接利用USAN区域的形状信息计算边缘响应,并采用简单的融合策略融合这两种边缘响应得到最终的边缘响应。与SUSAN算子相比,FUSAN算子综合利用了USAN区域的大小和形状信息。利用合成图像和常用Cameraman图像并加入噪声对FUSAN算子进行评估,实验结果表明:FUSAN算子的检测性能优于SUSAN算子。     

广义相关检测器中噪声增强条件的研究

为了检测在噪声存在的情况下弱信号是否出现,本文对噪声增强广义相关检测器性能的条件进行了研究.通过观测数据,给定虚警概率,证明了一类广义相关检测器中随机共振现象的存在性,并给出了噪声增强广义相关检测器性能的必要条件及求解最优尺度噪声强度的解析方程.研究结果表明,当观测数据足够大时,广义相关检测器的检测概率是检测功效的单调函数;噪声与检测器结构参数都可以视为一种增强检测器性能的调谐因素.该方法作为一种新的信号检测技术,对非线性信号处理的发展具有重要意义.     

用于异常检测的实值否定选择算法

针对已有实值否定选择算法检测器生成过程的不足,提出了一种优化的检测器生成算法。充分利用自体空间的分布,优化检测器生成的中心位置,扩大检测器的半径,尽可能生成覆盖范围大的检测器;使用覆盖率期望值作为算法结束的一个控制参数,有效地避免了冗余检测器的产生。建立了异常检测系统的形式化描述,定义了一个新的异常检测性能衡量指标——错误率。最后,通过人工合成数据集2DSyntheticData以及实际的Iris数据集及Bio-medical数据集对算法进行了验证。试验结果表明,相比V-detector算法,本文算法提高了检测率,降低了错误率,减少了所需检测器数量,整体检测性能较优。