信道估计误差对双向中继通信的影响

在基于中继的双向无线通信系统中,分析了两时隙、三时隙和四时隙的中继传输模式的系统和速率性能。考虑到实际通信场景中,信道估计误差的存在使得两时隙和三时隙传输系统的自干扰无法完全消除,研究了信道估计误差对系统和速率性能的影响。仿真结果表明,在公平的发送总功率和信息交换的前提下,两时隙和三时隙传输的和速率在无信道估计误差时在任何信噪比情况下均优于四时隙传输,随着信道估计误差的增加,其和速率显著下降。     

γ射线探测效率的积分模型与蒙特卡罗模拟方法

从γ射线探测效率的积分模型出发,给出计算γ射线探测效率的各种蒙特卡罗模拟方法,随着模拟技巧的改进,使方差减小,效率提高。     

视距相关信道下考虑非理想CSI的MIMO收发联合设计

MIMO系统收发联合设计的性能依赖于信道状态信息(CSI)的质量。在较高通信频段(如6～8GHz)下,信道的视距分量相对于较低频段显著增加,采用传统的CSI模型无法反映实际的信道特点,从而影响联合设计算法的性能。本文在相关莱斯信道下,提出一种考虑高频段环境下非理想CSI的MIMO系统下行链路收发联合设计算法。论文推导出一种基于训练序列的信道估计误差模型代替传统误差模型,并在此基础上以最小化MSE为目标迭代求解最优预编码/解码矩阵。仿真结果表明,该算法在不同的子流数、视距分量、信道相关性以及信道估计误差环境下,具有较好的误码率性能。     

存在估计误差的有限反馈MIMO性能分析

考虑的是利用有限反馈技术的下行多用户多天线系统。接收端通过信道估计获得信道状态信息,采用随机矢量量化信道信息并反馈码子的序号,发送端利用部分信道信息,采用波束成型的预编码技术实现多用户数据传输。考虑接收端信道估计存在误差,并对由此带来的系统性能影响进行分析,给出吞吐率损失的上界,以及使有限反馈系统保持固定空分复用增益,信道估计误差方差的限制条件和反馈比特数随发送功率的变化关系。     

一种基于QR分解的稳健干扰对齐算法

大多数干扰对齐算法都假定发送端可以获得理想的信道状态信息(CSI),由于信道估计误差、反馈延迟等原因,实际通信系统中CSI往往是有误差的。为此,该文提出一种基于QR分解的稳健干扰对齐算法。对含有误差的联合接收信号进行基于QR分解的预处理,消除一半有误差的干扰;然后在有误差的等效信道联合矩阵下,充分考虑信道误差和干扰的影响,通过最小化发送端泄漏到非目标接收端的干扰信号功率来设计预编码矩阵,并基于最小均方误差(MMSE)准则来设计干扰抑制矩阵。最后,在理想CSI和误差CSI的情况下,通过实验仿真,证明了该算法有效地提高了系统性能。     

量测转换卡尔曼滤波在塔康导航中的应用

塔康导航系统是一种无线电测角测距系统,结合高程数据可以确定目标的三维位置。由于塔康导航的量测误差较大,导致其对目标位置的估计精度不高。为解决此问题,用基于量测转换的滤波跟踪技术实现非线性量测下的状态估计。针对塔康导航系统量测值的特点,首先在斜距值与高度所在平面内推导出量测转换的误差统计特性,并将其推广到三维空间,进而推导出塔康导航系统中的量测转换模型。基于所推导模型的卡尔曼滤波器用于塔康导航系统中的目标跟踪,取得良好的效果。与经典滤波算法的性能对比表明,由于严格基于量测值推导量测转换误差的统计特性,算法在滤波误差、置信度和计算量上优于其它算法,可在不同量测噪声水平下稳健滤波,有较好的全面性和鲁棒性。      

节点边际电价线性规划模型分析

文章通过对节点电价线性规划模型分析指出,节点电价包含电能生产成本,阻塞成本和网损成本,能反映系统运行中各市场参与者对网络损耗和系统阻塞的影响,能提供合理的经济信号引导发电投资和系统运行.网损系数是节点电价线性规划模型中的关键因素,实际市场中通常采用固定平衡节点的网损微增法计算网损系数.文章通过IEEE14节点和IEEE30节点算例分析指出网损微增法计算的网损系数对系统平衡节点选取存在依赖性,由此产生的网损估计误差将造成系统安全隐患和市场公平性争议,影响电力系统安全运行和电力市场稳定运营.     

基于PMU的量测系统配置及其对状态估计精度的影响

提出一种新的相量测量单元(PMU)配置策略,同时搭建了由数据采集与监控系统(SCADA)和广域测量系统(WAMS)组成的混合量测平台.定量比较PMU阶段性配置过程中状态估计数值稳定性变化、PMU配置前后的估计误差及不同PMU配置方案下的各个母线估计误差.对所提出的经济且实用的PMU子站建设新方案进行了多角度验证.     

多源光测信息融合跟踪方法及应用

在靶场试验任务过程中,光电经纬仪自主稳定跟踪目标是最核心及关键的环节。目前,利用单一信息源跟踪模式难以适用于不同的靶场任务类型与环境特点。以靶场光电经纬仪跟踪系统为研究平台,结合跟踪运动过程中实时测量的本机或外部的数据信息,提出了利用多种光测信息源融合跟踪方法和相应数据处理算法。通过融合跟踪仿真实验获得跟踪最大估计误差为2.49′,估计随机误差为8″,满足光电经纬仪试验任务跟踪精度要求,证明了该方法可有效保证跟踪过程的稳定性与可靠性。     

基于神经网络的非完整移动机器人鲁棒跟踪控制

针对受非完整条件约束的移动机器人存在的高度非线性、不确定性和外部干扰,提出了一种基于神经网络的鲁棒跟踪控制策略。该控制策略能够对系统中的未知的不确定性和干扰进行补偿。基于Lyapunov方法对控制系统进行设计,保证了系统的稳定性,改善了系统的动态性能。速度跟踪误差、神经网络权值误差和边界估计误差全局有界。仿真实验表明,该控制方法具有很强的鲁棒性和自适应能力。