无蜂窝大规模MIMO中导频欺骗攻击检测方法

在无蜂窝大规模多输入多输出网络中，一方面，接入点（access points， APs）分布式部署导致信道硬化及利好传播现象不再显著，导频欺骗攻击（pilot spoofing attack， PSA）的恶意窃听者可以通过调整导频发送功率，得以模拟信道特性，传统依赖大尺度衰落先验信息的PSA检测技术不再适用；另一方面，基于信息论准则的PSA检测技术，需要比AP数量级高的导频样本进行观测，而信道估计阶段所耗费的时长无疑影响系统的频谱效率。针对这种情况，提出了一种基于信号子空间的欺骗检测（signal subspace based spoofing detection， SSBSD）方法。首先，在合法用户的训练序列上叠加一个随机序列，利用灵活检验准则对信源数量进行估计。其次，利用统计学中的线性收缩原理，对导频样本协方差矩阵进行优化，使观测样本的噪声特征值分布更好拟合信道噪声功率。最后，通过信号的正交补空间对观测矩阵进行投影处理，从而实现PSA检测。经仿真实验与理论分析，SSBSD方法无须大尺度衰落先验信息，也无须与AP数量级相同的导频长度，对PSA的导频发送功率十分敏感，在大尺度衰落未知、大尺度衰落时间相关或频谱资源受限的通信环境中，可以精确检测低电平功率的PSA。      

一种新的编码协作中继选择策略性能仿真

针对多用户的编码协作通信网络,给出了增量中继和机会中继结合起来的增量最佳编码协作中继选择策略并对其进行了计算机仿真。结果表明,与其它编码协作节点选择方法相比,该策略在取得机会中继中断概率性能的基础上,进一步节省了信道资源,提高了系统有效信息速率。     

非理想信道条件下的V-BLAST系统检测算法

针对信道相关条件下同时存在信道估计误差的V-BLAST系统,提出了一种基于MMSE准则的检测算法,推导了接收均衡矩阵的计算式,同时也给出了相应的最佳排序策略。仿真结果表明,本文提出的算法比传统算法以及仅考虑信道估计误差影响的算法性能更优,当信噪比较高以及收发天线数目较多时,优势更明显。该算法要求接收端已知信道估计误差的方差以及收发天线之间的相关矩阵等参数信息,但系统性能对这些参数的估计值有较强的鲁棒性,当参数估计不准确时,该算法性能优势仍然可以在一个较大的容错范围内得以保持。     

一种基于有限信息反馈的最佳中继选择协议研究

针对多用户的TDMA无线自组织协同通信网络,深入研究了基于有限信息反馈的最佳编码协作中继选择策略,在瑞利和莱斯信道条件下对该协议的中断概率和误码率性能进行了计算机仿真,并对协议做了进一步细化和优化。仿真和分析结果表明,该中继选择策略的中断概率和误比特率性能较传统策略有较大提升,且改进后的方案能明显减少协同交互信息开销。     

基于对偶格基缩减的MIMO检测算法

研究了基于复数对偶格基缩减的MIMO系统检测算法,基于正交性亏损以及复数LLL格基缩减的特性,用一种新方法证明了采用对偶格基缩减线性检测的V-BLAST系统可以获得最大接收分集,其分集阶数等于接收天线数.为了解释对偶格基缩减检测性能优于原始格基缩减检测,本文定义了正确判决区域的核,提出了以归一化按半径为度量的分析方法,并给出了其计算式.仿真结果很好地印证了该方法的合理性和有效性.     

一种高性能低复杂度的V-BLAST检测方案

基于排序正交上三角分解(QR)提出了一种新的列表V-BLAST检测方案,对第1层采用列表检测产生多个候选符号,当候选符号数等于星座大小时,提出了一种修正的排序QR分解算法,后续各层作连续干扰抵消检测,在得到的多组候选符号中做最小欧氏距离(MED)搜索,输出最佳组作为检测结果．分析和仿真表明,与现有算法相比该方案能以较低的复杂度获得很好的性能,当天线数目比较少(5以下)时性能接近于ML检测．为了进一步降低运算复杂度,提出了在MED搜索过程中设置门限的处理方式,并给出了一种门限值的选取方法．结果表明,该方法可以在保证性能损失很小的情况下使运算量减少一半以上．     

基于指纹匹配的无蜂窝大规模MIMO三维定位方法

本文研究了无蜂窝大规模多输入多输出（Multiple input multiple output, MIMO）系统中基于指纹匹配的无线定位方法。假设服务区域内布设大量接入点（Access point, AP）,每个AP配置水平均匀线性阵列天线（Uniform linear array, ULA）或垂直ULA。利用相互正交的线性阵列天线（Orthogonal uniform linear array, O-ULA）对不同地理位置用户的方位角和俯仰角进行辨识,提取无线信道的角度功率谱矩阵构建方位角和俯仰角指纹库。借助谱聚类算法对指纹数据库进行预处理,然后通过两阶段指纹匹配策略计算指纹相似度并排序,在指纹库中搜索与用户指纹相似度最高的参考点,并利用加权K近邻算法（Weighted K-nearest neighbor, WKNN）估计用户位置。仿真结果表明,所提方案和单天线方案、ULA方案、均匀矩形阵列（Uniform rectangular array, URA）方案相比能够获得更高的三维定位精度。      

层次化实验体系在通信原理教学中的应用

为了充分发挥实验在通信原理教学过程中的效能,提出了层次化实验体系结构。结合"通信原理"课程特点,在阐述了多层次实验设置原则的基础上,从演示验证、模块构建、自主编程和硬件平台等几个方面详细给出了层次化实验的构建和实施方法。实践表明,该方法能有效提高通信原理教学效果。     

基于M估计变步长自适应仿射投影算法的稳健时延估计

该文提出了一种基于M估计变步长自适应仿射投影方法的稳健时延估计(TDE)算法。该算法将自适应仿射投影算法应用于时延估计,无须事先假定信号和噪声的统计特性,自适应调整自身参数;应用稳健M估计理论,抵消重尾噪声干扰。数值仿真表明,在高斯噪声、非高斯噪声甚至冲激噪声的干扰下,该文算法比高阶统计量法和最小均方自适应法有更强的稳健性和更高的估计精度。     

一种基于两级均衡的超Nyquist码元速率信号传输实现方案

传统理论认为,当信号以超Nyquist码元速率进行传输,必会引起码间串扰(ISI),误码性能大幅下降。然而1975年Mazo通过理论推导证明,信号在加性高斯白噪声信道下,以超过Nyquist码元速率25%以内的速率进行传输,误码性能可以不下降。本文针对上述理论运用线性最小均方误差均衡(MMSE)和加窗Chase均衡(WCE)两级均衡,在加性高斯白噪声信道下,提出了一种超Nyquist码元速率(FTN)信号的解调接收方案。仿真实验表明在加性高斯白噪声信道下,信号以超过Nyquist码元速率25%以内的速率进行传输,运用本方案进行解调接收误码性能不下降,从而验证了MAZO的理论。