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.     

基于最小绝对收缩与选择算子模型稀疏恢复的多目标检测

针对地面多径环境下运动目标检测,使用最小绝对收缩与选择算子（LASSO）算法在参数估计时会出现伪目标的问题,提出一种基于LASSO模型框架的设计矩阵降维构造方法。首先,信号的多径传播能够带来目标检测的空间分集,信号在不同的多径上有不同的多普勒频移;此外,使用宽带正交频分复用（OFDM）信号能够带来频率分集。由于空间分集和频率分集的引入造成目标的稀疏特性。利用多径的稀疏性和对环境的先验知识,去估计稀疏向量。仿真结果表明,在一定信噪比（SNR,-5dB）下,基于设计矩阵降维构造方法的改进的LASSO算法比基追踪算法（BP）、DS（Dantzig Selector）、LASSO等传统算法的检测性能有明显提高;在一定虚警率（0.1）条件下,改进的LASSO算法比原LASSO算法检测概率提高了30%。所提算法能够有效去除伪目标,提高雷达目标检测概率。     

基于压缩感知的大规模MIMO系统导频优化及信道估计算法

针对频分双工（FDD）大规模MIMO系统下行信道估计过程中由于导频数和基站天线数成正比会造成巨大的导频开销这一问题,首先提出一种基于压缩感知（CS）技术的伪随机导频优化方案,该方案令基站发射非正交导频信号,并且以最小化观测矩阵的互相关为优化目标,通过引入交叉、变异判断机制和内、外循环机制以实现对导频序列的优化;其次,联合利用无线MIMO信道的空间公共稀疏性和时间相关性提出一种基于压缩感知技术的信道状态信息（CSI）估计算法,利用线性最小均方误差（LMMSE）算法进行矩阵估计以精确获取CSI。分析和仿真结果表明,与随机搜索算法、逐位置优化方案、局部公共支撑算法、自适应结构子追踪（ASSP）算法、正交匹配追踪（OMP）算法以及逐步正交匹配追踪（StOMP）算法相比,所提算法在低导频开销比和低信噪比（SNR）的情况下均可以维持良好的信道估计性能。     

MIMO-GFDM系统中低复杂度动态禁忌搜索检测算法的改进

针对多输入多输出的广义频分复用（MIMO-GFDM）系统的等效信道矩阵维度极大，传统的MIMO检测算法复杂度高且性能不佳的问题，将大规模MIMO系统中的动态禁忌搜索（RTS）检测算法运用到MIMO-GFDM系统中，并解决了RTS算法初始值的求解复杂度高的问题。首先利用最小均方误差（MMSE）检测算法所用到矩阵的正定对称性将矩阵Cholesky分解，并结合Sherman-Morrison公式迭代计算初始值，降低了初始值求逆的高复杂度；然后以改进的MMSE检测结果作为RTS算法的初始值，从初始值逐步全局搜索最优解；最后通过仿真，对不同算法的迭代次数和误码率（BER）性能进行了研究。理论分析与仿真结果表明：在MIMO-GFDM中，所提改进RTS信号检测算法误码率远低于传统信号检测算法。在4QAM时，RTS算法大约有低于MMSE检测6 dB的信噪比性能增益（误码率在10^-3时）；在16QAM时，RTS算法大约有低于MMSE检测4 dB的信噪比性能增益（误码率在10^-2时）。与传统RTS算法性相比，所提改进算法在不影响误码率性能的同时降低了算法复杂度。     

一种快衰落下正交空时分组码的译码

准静态衰落信道下正交空时分组码MIMO系统的一种简单最大似然检测算法性能接近于最大似然检测算法．但在实际时变信道干扰下，性能表现较差。本文分析提出了在多个发送和接收天线下能有效消除时变信道对简单最大似然检测算法产生干扰的算法改进。计算机仿真表明，针对时变信道下的正交空时分组码MIMO系统，该译码算法性能实现简单、计算复杂度低，性能接近最大似然检测算法。     

基于SAOR的Massive MIMO系统信号检测算法

大规模多输入多输出(Massive multiple input multiple output, Massive MIMO)系统采用最小均方误差(Minimum mean square error, MMSE)接收检测方法时存在矩阵求逆复杂度高的问题，已有较多降低复杂度的研究。在降低检测算法复杂度的同时，如何提高算法收敛速度和检测性能一直是人们关注的焦点。本文将对称加速超松弛(Symmetric accelerated over-relaxation， SAOR)迭代算法应用于Massive MIMO系统信号检测中，避免了复杂的矩阵求逆计算，实现了复杂度较最小均方误差算法降低了一个数量级。仿真结果表明，基于SAOR的检测方法通过较少的迭代次数就能逼近最小均方误差（Minimum mean square error, MMSE）算法的检测性能，为Massive MIMO系统中接收信号的快速检测提供了较好的实现方法。     

基于压缩感知的低复杂度广义空移键控信号检测算法

广义空移键控（GSSK）作为空间调制（SM）的一种简化形式，被广泛应用于大规模多输入多输出（MIMO）系统，以更好地解决传统MIMO技术中的信道间干扰（ICI）、天线间同步（IAS）和多射频（RF）链路等问题。针对GSSK系统最大似然（ML）检测算法计算复杂度高的问题，结合压缩感知（CS）中的子空间追踪（SP）算法和ML检测算法，并结合阈值的设置，提出一种基于CS理论的低复杂度GSSK信号检测算法。首先，用改进的SP算法获得部分发送天线组合（TAC）；其次，删除部分天线组合，缩小搜索天线组合的集合；最后，利用ML算法和预设的门限估计发送天线组合。仿真实验结果表明，所提算法的计算复杂度明显低于ML检测算法，同时误比特率（BER）性能逼近ML检测算法，验证了所提算法的有效性。     

MIMO-PLC系统中基于条件数阈值选择的信号检测算法

为了满足电力线通信（power line communication,PLC）对更大容量和更广覆盖范围的需求,多输入多输出（multiple-input multiple-output,MIMO）技术已逐渐应用于PLC中,实现了高速率的数据传输,但MIMO-PLC信道具有严重的多径效应和频率选择性衰减的特性,而且不同子载波的信道质量差异性大,使现有的信号检测算法不能获得良好的性能。提出一种基于条件数阈值选择的检测算法,该算法利用信道矩阵的条件数来衡量信道质量的好坏,设置最佳条件数阈值,在信道条件数小于或者等于阈值时,选择CLLL-MMSE-SQRD检测算法,而在信道条件数大于阈值时,选择QRD-M检测算法。通过仿真验证,该算法能够达到最优检测算法的性能,而且在16QAM调制方式下,该算法复杂度相比于QRD-M检测算法降低了44%,且随着调制阶数的增加复杂度降低更为明显。     

基于压缩感知的MIMO-OFDM信道估计中的导频设计方案

多输入多输出-正交频分复用(Multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统作为MIMO系统和OFDM系统的结合,具有很高的频带利用率并能有效地对抗无线信道的多径效应。本文研究了MIMO-OFDM系统稀疏信道估计及其导频优化,将信道估计问题转化为压缩感知(Compressed sensing,CS)理论中的稀疏信号重建问题,将最小化测量矩阵的互相关作为导频优化的目标。结合已有的随机序贯搜索(Stochastic sequential search,SSS)和扩展算法2(Extension scheme 2,ES2)算法以及导频移位机制,提出了一种快速的导频优化算法随机搜索移位算法(Stochastic sequential search-shift mechanism,SSS-SM)。此算法的运算复杂度远低于已有的ES2算法,运算时间不受发射天线数影响。将SSS-SM算法和ES2算法分别获得的导频设计结果应用于MIMO-OFDM系统的信道估计,仿真结果表明,采用SSS-SM算法可以更低的算法复杂度获得与ES2算法相同的信道估计性能;高信噪比情况下,SSS-SM算法对应的均方误差(Mean square error,MSE)比ES2平均低约3~5 dB,因此这种方法在高信噪比下更有优势。     

基于信道统计相关信息反馈的POST-IDFT多波束技术

提出了适用于平稳随机的频率选择性衰落信道下的空时分组码-正交频分复用（Space—time block coding-Orthogonal frequency division moltiplexing，STBC-OFDM）系统的后-逆离散傅立叶变换（POST-IDFT）多波束形成技术。通过对空频信道统计相关矩阵进行特征分解获得多个特征模式，利用空时分组码（STBC）各发射分支信号的正交性对OFDM系统形成多个POST-IDFT波束，由STBC传输矩阵的正交性进行多波束解码。系统在获得阵列增益的基础上，其空间分集度由POST-IDFT多波束的维数决定；与OFDM子载波相比，降低了复杂度，易于实现。     

社区庭院中公共空间和私密空间的融合

社区不是一个单个空间的累加,而应该是一个适宜生活的场所。公共空间和私密空间是社区庭院的两个重要的因素。两者之间的关系对社区的生活有着很大的影响。社区感是对社区的认同,包括两个方面的内容,一个是归属感;一个是与社区内居民的情感。公共空间和私密空间的设计规划,会直接影响社区感的形成。     

AutoCAD图形的打印输出技巧

针对AutoCAD使用者出图时所遇到的问题,提供了两种不同的解决方法.     

住宅室内空间设计——别墅室内外空间设计浅谈

近年来人们的生活质量有了较大的提升,不同职业、身份及家庭背景的业主对于居住质量和空间的形态和配置会提出不同的要求。因此设计师必须协助业主一起思考关于家庭与生活在住宅空间中的处境和所面临的问题。本文分析了住宅室内空间设计的设计观念以及在别墅规划设计中的空间构成和室内外空间设计的重要性,以及别墅室内外空间设计存在的一些问题,从几个方面探讨室内外空间设计应注意的问题,从设计的角度提出可能解决问题的方法。     

面向空间监视应用的空间目标数据库的建立

阐述了面向空间监视应用的空间目标数据库的建立技术与方法,并给出了它在空间监视的目标分类、识别应用中的样例。     

空间信息数字图书馆元数据系统研究

本基于分布式GIS系统的技术体系，结合无数据技术，空间数据仓库技术，提出了可操作的空间数字图书馆元数据模型及数据管理模型。     

基于HSV与YCrCb颜色空间进行肤色检测的研究

对肤色检测所适用的颜色空间进行研究,通过对比HSV和YCrCb颜色空间进行肤色识别的受亮度影响的程度,通过数据得出哪一种颜色空间更加适合进行肤色检测。     

UNIX系统内核信息的获取方法

本文提出了一种在用户层获取ＵＮＩＸ系统内核信息的方法，并介绍了笔者用这种方法实现的一个获取ＵＮＩＸ系统中的索引结点表的实用程序。     

基于类别空间模型的文本分类系统的设计与实现

从理论和应用的角度对文本信息的分类方法进行研究,提出类别空间模型的概念,用于描述词语和类别之间的关系,并实现了基于类别空间模型的文本分类系统。通过实验表明,该系统有效地提高了文本分类的正确率。     

基于参考点选择策略的改进型NSGA-III算法

针对多目标进化算法忽视种群在决策空间的分布信息,未考虑待优化问题Pareto前沿形状的问题,文中提出基于参考点选择策略的改进型NSGA-III算法.首先,根据种群在决策空间的分布特征,借助信息论中的熵思想,计算相邻两代种群的熵差,判定种群的进化阶段.然后,根据种群在目标空间的分布特征,借助参考点关联个体数目的统计信息,评估参考点的重要性.最后,在种群进化的中后期,依据参考点的重要性特征剔除冗余的无效参考点,使保留的参考点适应种群规模与Pareto前沿面,利用筛选后的参考点引导种群进化方向,加快算法收敛及优化效率.在测试函数集上的对比实验表明,文中算法在收敛性和分布性上均较优.     

标架丛上的多流形联络学习算法

传统的流形学习算法通常需要较多的训练样本,将所有样本看作一个流形进行学习,并提取判别特征以进行后续的分类等具体应用。然而在很多实际问题中,并不能获得大量的训练样本,因此存在很多只有一个训练样本的情况。文中提出标架丛上联络学习算法,构建出多流形结构,提取出流形与流形间以及单一流形内的判别信息处理样本少的情形。在处理多流形结构数据集时,利用标架丛上的横空间和纵空间学习模型,将高维空间数据投影到横空间以最大化流形与流形间的间隔,同时又在纵空间中保持同一流形内数据的相关结构。最后通过实例验证了本文算法的有效性。