STBC与VBLAST联合编码方案研究

在多输入输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中提出一种块分组编码与VBLAST的联合编码方案,该方案对最先检测的2层数据流采用块分组编码,其余层采用垂直分层空时码(Vertical Bell Layered Space-Time Code,VBLAST)的编码方式,MIMO系统同时具有了空时分组码(Space Time Block Code,STBC)可以降低误码率的优点与VBLAST能够提高系统容量的优点。块分组编码将数据符号按层分块后交叉通过不同的天线对发射,数据流之间产生了一定交织效果,使编码获得了更好的分集增益,在接收端结合QR分解的最大似然解码算法进行解码。仿真结果表明该联合编码方案与传统的Alamouti编码和VBLAST的联合编码方案相比误码率性能有较大改善。     

酉变换准正交空时编码

设计了一种采用预编码方式的准正交空时编码(quasi-orthogonal space time code, QOSTC),其编码方案是首先对发送信号向量进行与信道状态信息无关的酉变换,然后再进行正交编码.酉变换可将QOSTC信道能转化为并行复用传输信道,实现无符号间干扰的高速率并行传输,且接双端信号的最大似然(maximum likelihood,ML)符号译码可简化成线性译码,从而可采用简单的线性检测降低译码复杂度.仿真结果表明,在高信噪比下,酉变换的QOSTC线性检测比没有酉变换的QOSTC的ML检测差2dB左右,但其分集度几乎相同.     

高速移动通信系统中OTFS分数多普勒信道估计加窗研究

针对正交时频空间(OTFS)调制系统中分数多普勒信道对应的物理路径信道状态信息估计困难及计算复杂度较高等问题,该文提出一种节省导频资源的脉冲匹配滤波(PRS-PMF)信道估计算法。该算法首先使用数据与导频联合成帧的嵌入式辅助导频方法获得等效信道的估计,然后通过互相关匹配滤波估计出各路径信道状态信息,相比于传统的脉冲导频互相关匹配滤波信道估计算法,能够在降低计算复杂度的同时减少导频资源的占用。在此基础上,对OTFS系统加窗,减少窗口响应主瓣的整数样点数量并降低旁瓣电平,有效改善了等效信道多普勒响应函数的自相关特性,从而降低了其他符号及噪声对估计符号的干扰。     

高速移动通信系统中OTFS信道估计算法研究

针对高速移动环境中双色散信道会出现信道估计可靠性下降的问题,该文在正交时频空(OTFS)调制系统的输入-输出模型中提出一种基于压缩感知的信道估计算法.该算法利用信道中最大多普勒频移和最大时延确定导频发送矩阵的大小,相比传统的正交匹配追踪(OMP)信道估计算法,能够在保证相似信道估计准确度的情况下节省导频资源;并在此基础上,对OTFS调制符号做相位旋转,增加差分矩阵的秩,理论分析和仿真结果表明,该方案能够提升OTFS系统的分集阶数进而降低噪声的干扰.     

运用机器学习的方法进行城市防洪模型研究

本文探索了机器学习的方法下城市防洪模型的研究,提出了技术路线和方法,对建设内容进行了实践和验证,以供大家学习参考。     

分布式无线通信系统中协同传输预编码方法分析

在分布式无线移动通信多点协同传输系统中,对于小区边缘用户而言,信道质量的恶化将导致系统接收性能的下降,为此,可以使用协同编码处理以提高接收质量。提出了一种协同传输联合预编码方法,系统针对协同的远端天线单元(RAU)进行联合处理,各RAU根据信道状态信息好坏采用不同的预编规则对同一用户发送数据,而在接收端使用最大比合并的方式对各链路信号进行处理。仿真实验结果表明,该方法能有效地改善用户的误码率性能,提高传输可靠性。     

分布式移动通信系统中基于多普勒测速与卡尔曼滤波的动态定位算法

该文提出了一种分布式移动通信系统中的动态定位算法,算法中首先通过远端天线单元(RAU)测量移动台(MS)的多普勒频偏,将其变换为MS到各RAU方向的径向速度,建立状态方程和观测方程,然后采用扩展卡尔曼滤波法估计移动台的当前位置,并通过逐次迭代即可实现MS运动轨迹的动态估计。因为卡尔曼滤波法的引入,该算法有效地降低了当前估计误差对后续时刻估计值的影响,从而可获得较高的定位精度。     

三维GIS引擎与骨干河网防洪模型的融合与分析

GIS(地理信息系统)经过多年的发展,在资源管理、环境监测、城市规划、土地管理、交通、水利、林业等行业广泛应用,GIS在应用中取得较快发展,三维GIS孕育而生,它以更逼真(全要素、三维)、更精细、更精确、更广泛(室内、地下、水下)、更快速、更实时和更便于进行统计分析被人们所追捧。文章以水利的防洪模型为应用场景,探索了三维GIS引擎与骨干河网防洪模型的融合与分析,阐述了城区骨干河网的三维建模、GIS系统的三维融合、城市防洪模型建立、防洪模型系统的推演分析等内容,以供大家参考。     

软件定义网络中蚁群优化的负载均衡算法

软件定义网络因其特定的网络结构，有集中控制获取与分配全球网络资源等特点。针对软件定义网络中的负载均衡问题，在原有蚁群算法的基础上，提出了一种改进的蚁群优化负载均衡算法，主要思想如下：利用蚁群算法的搜索规则，将链路负载均衡度、流接受率、时延和丢包率作为蚂蚁选择下一节点的影响因素，在多个约束条件下，获得传输的最佳路径。理论分析及仿真结果说明，所提出的算法具有较好的负载平衡能力，而且可以提高网络的服务质量。