基于贝叶斯自动相关性确定的稀疏重构正交频分复用信号时延估计算法

针对复杂环境下,单测量矢量(SMV)条件下的正交频分复用(OFDM)时延估计问题,该文提出了一种基于贝叶斯自动相关性确定(BARD)的稀疏重构时延估计算法。该算法运用贝叶斯框架,从进一步挖掘有用信息的角度入手,引入不对称的自动相关性确定(ARD)先验,融入参数估计过程中,有效提升了低信噪比(SNR)和SMV条件下的时延估计精度。该算法首先基于OFDM信号物理层协议数据单元估计出的信道频域响应构造稀疏化实数域表示模型,然后对模型中的噪声和稀疏系数矢量进行概率假设,同时引入自动相关性确定先验;最后根据贝叶斯框架,通过期望最大化(EM)算法求解超参数,实现对时延的估计。仿真实验表明,该算法具有更好的估计性能,在信噪比较高时更加贴近克拉美罗界(CRB)。同时基于通用软件无线电外设(USRP),利用实际信号对所提算法进行了有效性地验证。     

混合无线网络中的代理搜索问题分析

自组织网和蜂窝网的融合代表未来无线网络的发展趋势,无线混合网络的代理搜索问题研究对网络规划和设计具有重要的指导意义。本文提出了一种用于分析代理搜索问题的模型,并通过引入代理搜索成功概率目标函数,首次推导出了一跳搜索环境下的成功概率解析表达式。仿真结果表明该解析表达式能够准确描述无线混合网络中的代理搜索问题。     

一种引入复杂网络理论的软件数据流脆弱点识别方法

研究了卫星LTE上行同步系统在单粒子效应影响下软件数据流错误的脆弱点识别问题,并针对现有错误传播分析方法对大容量数据处理软件脆弱点识别存在较大偏差的问题,结合星载LTE上行同步处理大容量数据处理需求,引入复杂网络理论,提出一种基于网络节点度的软件数据流脆弱点识别方法.该方法以错误传播分析方法为基础,通过定义单粒子翻转错误渗透率,采用矩阵化描述方法构建了错误传播网络模型,将软件数据流脆弱点挖掘问题转换为网络关键节点挖掘问题,以一定的虚警概率搜索所有的局部极值,从而实现该虚警概率下全部的数据流脆弱点挖掘.仿真结果表明,该方法可有效识别星载LTE上行同步处理大容量数据处理中的脆弱点.     

多用户分布式MIMO-OFDM系统的多维资源分配算法

针对多用户分布式MIMO-OFDM系统中的资源分配问题,结合分布式架构特点,提出了一种基于分级优化的天线、子载波与功率联合分配算法.该算法将三维的资源联合分配问题分级转换为两次二维资源联合分配问题,即先引入端口并行处理机制,完成天线与子载波的分配,形成"用户-子信道对",进而采用注水功率分配的方式,完成功率在"用户-子...     

GEO卫星LTE跨层资源调度算法

地球同步轨道(GEO)卫星通信系统具有通信时延长的特点,适用于GEO卫星长期演进(LTE)通信的资源调度算法非常重要。为提升星上资源分配的高效性,基于可变最大加权时延优先(M-LWDF)算法,提出了一种综合考虑媒体接入控制(MAC)层参数和应用层参数的跨层调度算法。该算法在MAC层从数学角度推导,提出权重更大的时延判决因子及在应用层根据业务优先级不同引入Q因子。仿真结果表明,与M-LWDF算法相比,不同业务情况下,跨层资源调度算法减小了通信时延,提高了系统吞吐量,但公平性能略有下降并增加了复杂度。     

一种自动匹配的分布式非圆信号二维DOA快速估计方法

在相干分布式非圆信号2维波达方向(DOA)估计中,针对利用非圆特性后维数扩展带来的较大复杂度问题,且现有的低复杂度算法均需要额外的参数匹配,该文提出一种基于互相关传播算子的自动匹配2维DOA快速估计算法。该算法考虑L型阵列,在建立相干分布式非圆信号扩展阵列模型的基础上,首先证明了L阵中两个子阵的广义方向矢量(GSV)均具有近似旋转不变特性,然后通过阵列输出信号的互相关运算消除了额外噪声,最终利用子阵GSV的近似旋转不变关系通过传播算子方法得到中心方位角与俯仰角估计。理论分析和仿真实验表明,所提算法无须谱峰搜索和协方差矩阵特征分解运算,具有较低的计算复杂度,并且能够实现2维DOA估计的自动匹配;同时,相比于现有的相干分布式非圆信号传播算子算法,所提算法以较小的复杂度代价获得了性能的较大提升。     

融合多普勒频移信息的阵列数据域直接定位方法

相比于传统两步定位方法,直接定位方法具有更高的定位精度,但现有的基于阵列模型的直接定位方法未能够有效利用多普勒频移信息,其定位精度有待进一步提升。针对上述问题,该文提出一种融合多普勒频移信息的阵列数据域直接定位方法。首先构建了融合多普勒信息的直接定位模型,然后基于最大似然准则将信号源位置估计转化为求解位置信息矩阵最大特征值问题,并结合矩阵转置性质降低复杂度,最后通过2维搜索得到目标信号源位置估计。仿真结果表明,所提方法较目前的阵列数据域直接定位方法和多普勒频移直接定位方法的定位精度具有较大提高。     

视距相关信道下考虑非理想CSI的多用户MIMO收发联合设计

在FDD模式多用户MIMO(Multi-input Multi-output)系统下行链路中,由于信道估计、反馈信道等存在误差,使得发送端获取理想信道状态信息(CSI,channel state information)十分困难。针对获得非理想CSI的多用户MIMO系统,考虑在基站和各用户的天线分别具有相关性并引入视距分量的信道条件下,提出了一种新的基于块对角化的MMSE准则收发联合设计算法。该算法首先通过块对角化消除用户间的共信道干扰,然后针对存在信道估计误差的用户信道依据MMSE准则分别迭代求解每个用户预编码和解码矩阵。论文设计出一种基于训练序列的信道估计误差算法,并获得等效信道模型,使得收发端获得的信道状态信息更有实际意义。本文假设反馈信道理想,发射端可以完整得到信道估计矩阵。在MMSE准则下,推导获得了Lagrange乘子的解析解,避免了求解非线性方程的复杂过程,显著降低了计算复杂度。和已有算法相比,该算法不仅可以获得良好的误码性能还可以对各用户进行独立优化,处理更加灵活。仿真分析了视距分量、信道相关性以及信道估计误差对算法性能的影响。仿真结果表明,该算法误码性能良好,算法收敛快,并且对信道估计误差带来的影响有较好的抑制作用。      

基于LMS估计的卫星移动通信定时同步优化

针对采用长期演进(LTE)通信标准的地球静止轨道(GEO)卫星移动通信系统上行定时误差会影响单载波频分多址技术正交性的问题,在LMS线性估计算法的基础上提出了一种适用于大时延环境下单载波频分多址定时同步优化方法。该方法对用户与卫星之间传输时延的变化进行估计,通过闭环控制补偿减小上行定时误差。仿真表明:该方法在使用LTE标准帧结构时,能保护用户上行信号正交性,避免符号间干扰,且传输速率损失约为9%,远低于传统拓展帧结构方法带来的损失,验证了方法的优越性。     

一种基于码本的SLNR算法

在有限反馈系统中,针对用户端向基站反馈完整的信道状态信息对上行链路传输能力要求较高、设备实现较为复杂的问题,给出一种基于码本的最大化SLNR及SFR的PF调度算法。该算法通过码本量化预编码矩阵,基站仅需用户端反馈码本编号即可获得预编码矩阵,从而大大降低了信息反馈量。仿真结果表明,算法保证了系统和边缘用户性能,但是,作为降低反馈量的代价,与引入码本前相比,算法性能略微下降。