基于Massive MIMO及频谱叠加的5G SA网络上行优化方法

大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)可以有效提升5G SA网络的上行链路数据传输速率以及可靠性。针对5G SA网络上行链路速率和覆盖不均衡的情况,提出了基于大规模MIMO的分组算法,将发送信号矢量进行分组,组内采用最大似然检测,组外采用基于正交三角分解(QR分解)的干扰消除检测,并且结合5G频谱的叠加策略,在降低算法复杂度的同时,有效提升网络覆盖和速率。通过5G SA现网实测,通过MIMO降低分组数量能够提升分组检测性能,结合上行低频段频谱叠加策略能够有效提升5G SA网络上行覆盖30%,提升5G SA网络上行平均速率40%~80%,特别是弱覆盖边缘的网络速率,最高可达600%。     

电动汽车动态无线电能恒功率充电

电动汽车充电时,且电池电量低于80％时,为了保证充电效率一般采用恒功率充电.在动态无线电能传输系统中,电动汽车的不断移动会导致发射线圈和接受线圈的互感系数变化,致使电动汽车充电不稳定.为实现恒功率充电,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的动态无线电能传输系统(DWPT)恒功率输出的控制方法.通过对系统建立数学模型,对输出功率进行模型预测,建立最小化目标函数来获得期望输出功率所对应的最优占空比,使输出功率恒定.进行了模型预测控制的动态无线电能传输系统Simulink仿真,通过对比不同线圈互感系数下的输出功率,验证了该方法的可行性,并且通过搭建实物测得的数据也证实了该方法的可行性.     

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。     

路感模拟用永磁同步电机电流控制

为获取良好的路感模拟执行器响应性能,从提高路感模拟用永磁同步电机的动态电流响应速度和降低稳态时的电流波动角度出发,针对数字电机控制固有延时问题和逆变器输出饱和问题应用三步非线性方法设计了一种电流控制(TSPCC)算法。三步非线性方法具有对参数不过分敏感和易于离散系统工程实现的优点,将逆变器的输出饱和转化成基于模型的动态饱和限制引入到动态前馈控制和误差反馈控制中以获得最优的电流响应速度,用下一拍电流预测值代替当前传感器采集值以降低由于延时引起的电流超调和波动。仿真和试验结果表明:该算法可显著提高电流响应速度和降低稳态时的电流波动,适合用于实现平滑的手感和实时的路感。     

具有高带宽的Boost变换器输出电流单闭环控制方法

受Boost变换器固有的右半平面零点(Right-Half-Plane Zero,RHPz)的限制,输出量闭环带宽难以提高,输出量的波动程度因输入电压扰动而较大,这个缺点在动态无线供电应用中体现得更明显.为此提出一种Boost输出电流的单闭环控制方法,仅需给反馈量引入一个电感电流微分项,不仅实现简单而且具有更高的带宽.仿真和试验结果表明,提出的单闭环控制方法具有更优的暂态性能,和传统单闭环方法相比,音频易感度幅值降低了12 dB,因此具有更低的输出电流波动率.