MIMO信道建模及仿真

本文研究了一种应用于移动通信系统中收发端皆为多天线系统的MIMO信道建模的方法，将功率延迟函数，空域相关以及时域衰落融入到信道模型中，充分考虑了时延扩散、多普勒效应、波达方向、角度扩展、到达角功率谱分布等多种信道参数。并且根据3GPP．25．996标准中的相关参数对此MIMO信道模型进行了仿真。结果表明，该模型得出的仿真值与理论值比较贴近。     

基于基扩展模型的LTE-R信道估计算法

针对LTE-R通信系统,对快时变信道估计问题进行了研究。采用基扩展模型对高速铁路通信环境的快时变信道进行拟合,将信道冲激响应建模为基函数与系数相乘形式。通过理论推导,得到最优基函数系数。仿真结果表明,泛化复指数基扩展模型比多项式基扩展模型和复指数基扩展模型具有更好的均方误差性能。此外,随着基函数个数的增加,复指数基扩展模型的均方误差逐渐减小。在信道衰落较严重时,三种基扩展模型均表现出较好的性能。     

基于波达方向的Steiner多天线信道估计算法

针对多天线OFDM系统中时域信道训练符号采用非正化的数字序列 而导致其矩阵求逆运算计算复杂度高的问题,采用多用户CDMA系统上行链路的信道训练符号设计方法,提出了多天线Steiner信道估计方法。该方法通过时域途径设计的训练符号,使所有发射天线的训练符号矩阵成为一个循环矩阵,从而接收机可用离散傅立叶变换矩阵进行对角化,避免了信道估计矩阵求逆运算。同时,根据Steiner初始信道估计分离出每条路径的有用信息,再用每条路径的空间冲激响应来估计该路径信号的波达方向(Direction of Arrival,DOA),去除天线间接收信号的相干性,有效地利用空间信息提高Steiner信道估计的精度。实验结果表明,通过估计接收信号在每个接收天线上的波达方向角,基于波达方向的Steiner估计算法,在QPSK调制模式下获得了近0.5dB的性能提升,而在16QAM调制方式下可获得近2dB的信噪比增益。     

基扩展模型下基于深度学习的双选信道估计方法

针对OFDM系统在高速移动环境下信道的双选衰落和非平稳特性导致下行链路信道估计性能受限的问题,提出一种基于基扩展模型(basis expansion model,BEM)并结合深度学习(deep learning,DL)的信道估计方法。针对高速移动环境信道的双选衰落特性,使用BEM对信道进行建模,把估计大量的信道冲激响应转变为估计少量的基系数,减少了待估参数,有效降低了估计复杂度;针对高速移动环境信道非平稳特性,建立了深度神经网络,通过离线训练使其学习到双选信道的变化特征,提高了信道估计的准确度。仿真结果表明,在高速移动环境下,与传统的方法相比,所提信道估计方法,性能提升明显。     

使用具有重叠方向图的天线估计来波角度

基于接收信号强度(Rss)的室内定位设计容易受到多径干扰的影响。为了解决这个问题,将具有重叠方向图效果的波束切换天线和Rss相结合,提出一种来波角度(AoA)估计方法。AoA是通过不同波束Rss的差分运算进行估计。因为多径信号的AoA呈现一种对称分布的特性,从AoA估计误差的均值角度,证明Rss差分运算具有抑制多径干扰的能力。同时对于波束切换天线的结构参数与整体AoA估计精度和稳定性之间的关系开展研究。最后通过实验和仿真验证理论分析的结果,可以在多径丰富环境中获得较高的AoA估计精度和稳定性。     

基于Watterson信道模型的短波信道仿真与实现

在通信技术蓬勃发展的今天,短波通信依然占有重要的地位并被广泛地应用。Watterson信道模型在众多短波信道模型中应用得最为广泛。对Watterson信道模型进行了理论推导,详细分析了Watterson信道模型的仿真方法。使用Matlab编程,将单频信号作为输入信号通过Watterson信道模型,给出了仿真参数与仿真曲线,对仿真结果进行了分析。仿真结果表明,Watterson信道模型能较好地模拟短波信道的特性。     

基于基扩展模型的高移动性信道估计方法

针对铁路长期演进(LTE-R)通信系统,开展高移动性信道估计研究。通过引入基扩展模型,将LTE-R系统的信道冲激响应拟合为若干基函数与系数乘积和的形式。通过对基函数系数的估计,实现对快速时变信道进行近似。通过仿真对多项式基扩展模型、复指数基扩展模型、泛化复指数基扩展模型和优化泛化复指数基扩展模型进行性能对比。仿真结果表明,优化泛化复指数基扩展模型具有最低的归一化均方误差。此外,对于优化泛化复指数基扩展模型,分别探讨了不同移动速度、不同基函数个数和不同调制方式下的估计性能。仿真结果显示,在较高移动速度、较少基函数个数及较高阶调制方式下,优化泛化复指数基扩展模型仍然具有较低的归一化均方误差。     

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。     

室外3D散射信道中ULA/UCA天线MIMO性能分析

为更好地解决室外三维(3D)空间域的移动通信问题,提出了一种新型室外3D空间域散射信道统计模型,主要研究MIMO多天线系统的接收性能。在宏蜂窝小区移动通信环境中,模型能够估计多径衰落信道的重要空间信道参数,首先推导了多径衰落信道的到达角(Angle of Arrival,AOA)概率密度分布。此外模型在设置多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)多天线的均匀线性阵列(Uniform Linear Array,ULA)和圆形阵列(Uniform Circular Array,UCA)的基础上,分析了波达信号不同方位角分布对散射信道中MIMO性能的影响因素,包括MIMO空间相关性、信道容量以及天线阵列配置。数值仿真结果与3D多径衰落信道模型对比,表明本模型的信道参数估计符合理论和实际的通信环境,为评估MIMO天线接收系统与仿真无线通信系统提供了创新性的研究。     

微小区MIMO信道模型的相关性分析

根据微小区双散射的MIMO椭圆信道模型,分析发送、接收端阵元天线间的信道相关性,考虑到发射端与接收端周围存在大量散射体,且散射体服从非均匀分布,采用Von Mises分布函数描述散射角度的分布情况,从而得到信道相关函数的闭式表达式,并通过仿真分析影响信道相关性的主要因素。实验结果表明,相关系数随天线间距、角度扩展、扩展因子的增大而非单调性减小,为MIMO技术的应用提供了有效理论依据。     

三维空间椭圆信道模型及其均匀矩形阵列研究

为研究无线多输入多输出(MIMO)系统信道特性,在考虑无线信道模型的信号传播复杂性与空间性的基础上,提出一种适用于户外环境的三维空间椭圆信道模型,并在其收发端设置均匀矩形阵列(URA)。利用该模型分析MIMO天线系统性能,推导出到达角、到达时间的概率密度函数表达式,并研究影响URA空间相关性与信道容量的因素。理论分析与实验结果表明,在基于URA的三维空间椭圆信道模型中,方位扩展角(AS)是影响URA空间相关性的主要因素,而收发端天线间距也会对URA信道容量产生一定影响,该结论对于无线信道模型的应用范围扩展及天线阵列灵敏度分析具有重要的参考和借鉴价值。     

基于冗余字典稀疏表示的二维DOA估计

针对互成一定角度的双线阵列,提出基于空间合成角冗余字典稀疏表示的二维波达方向估计新方法。将方位角和俯仰角余弦乘积用空间合成角代替,通过空间合成角构造冗余字典降低字典维数和长度,并将子阵接收数据矢量转化为稀疏表示问题,进而利用改进正交匹配追踪算法稀疏求解空间合成角,解算出方位角和俯仰角。与传统高分辨空间谱估计算法相比,无需特征分解和多维谱峰搜索,能在低信噪比、单快拍条件下精确估计相关或非相干信源空间角度,且需要子阵阵元数目较少。     

改进相关干涉仪算法在DOA估计中的应用

相关干涉仪算法（Correlation Interferometer Algorithm,CIA）是波达方位（Direction Of Arrival,DOA）估计中常用的算法,但是阵列的长短基线导致了该算法在测向中存在基线镜像对称和相位模糊问题.针对以上问题,本文提出了一种基于象限分类的改进相关干涉仪算法.首先,将信号到达各阵元的时间差转化为相位差,同时将得到的相位差与360°作比,记录得到的整数和余数.然后对余数进行象限分类,之后用传统的相关干涉仪算法求解得到信号的初始估计值,最后根据逆运算求解信号的最终估计值.实验仿真表明,该算法不仅解决了基线镜像对称和相位模糊问题,而且提高了信号估计的精度,降低了计算复杂度,提高了测向的实时性.因此在波达方位估计上具有很高的参考价值.     

基于阵列单通道的信源数目和DOA联合估计方法

基于阵列单通道系统,提出了一种新的宽带信号高分辨参数估计方法。利用带通信号的重构理论,建立了新的阵列单通道时域空间谱估计模型。而后推导了信源数目和时延的联合后验概率密度函数。运用改进的混合可逆跳转马尔科夫链蒙特卡罗（Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo,RJMCMC）方法实现了信源数目和波达方向（Direction Of Arrival,DOA）联合估计。模型构建不受信号相关性限制。仿真结果证实了方法的正确性和估计性能的提高。     

多波束天线通道幅相误差的自校正算法

多波束天线利用多信号分类(MUSIC)算法对目标参数进行精确估计时,存在多波束天线的通道幅度和相位误差的失配现象,使MUSIC算法的性能严重下降;针对基于MUSIC的数字波束通道不一致问题,给出了一种新的基于MUSIC算法的最小化代价函数的波束无源自校正算法,利用阵列结构的先验知识对接收数据进行预处理,得到校正矩阵后自校正,并根据多波束阵列天线形成网络天线实测参数,加入随机幅度和相位误差进行计算机模拟仿真,验证仿真算法的正确性。     

低信噪比条件下的高分辨DOA估计算法

提出一种基于多级维纳滤波器（MSWF）的信号波达方向（DOA）估计算法。通过测试信号子空间的估计值与噪声子空间的正交性实现DOA粗估计,通过测试MSWF分解的互相关函数实现信号DOA的精估计。仿真实验表明,在低信噪比条件下,该算法比已有的子空间类算法有更好的分辨率和误差性能。     

基于完美抽样的阵列单通道DOA估计方法

提出了一种新的基于接收通道轮流采样的阵列单通道波达方向估计算法.该算法通过射频开关控制接收通道轮流对各阵元进行采样建立新的阵列单通道窄带信号频域空间谱估计模型,基于该模型推导了来波方向的后验概率密度函数,结合马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC),提出一种新的完美抽样策略,实现了波达方向(DOA)的估计.仿真实验结果表明,该方法参数估计性能好,分辨率高,不但保持了原贝叶斯最大后验概率估计方法的优越性能,而且收敛速度更快.     

基于数字波束形成的相干标签信号检测方法

以均匀直线阵为基础,提出一种在相干多径环境下检测标签信号的方法。结合加权空间平滑技术的MUSIC算法对相干多径信号的波达方向进行估计,根据波达角用线性约束最小方差准则调整权值,通过数字波束形成技术产生自适应定向波束,达到提高在相干多径环境下检测标签信号成功率的目的。实验结果证明了该检测方法的有效性。     

短快拍条件下宽带chirp信号的波达方向估计

传统的波达方向(DOA)估计算法角度分辨率低或者依赖于大量的快拍,基于稀疏参数估计的SPICE谱估计算法虽然在很少的快拍数即短快拍条件下就能达到较高的分辨率以及低的旁瓣水平,但是只适用于窄带信号。为了解决上述问题,即仅依靠少量快拍实现对宽带线性调频(chirp)信号的高分辨率DOA估计,提出了一种FrFT-SPICE算法。首先,将宽带chirp信号进行特定阶次的分数阶傅里叶变换(FrFT),将时域的chirp波形变为FrFT域的单频正弦波形;其次,推导出FrFT之后接收信号的方向向量;最后,将方向向量代入到窄带的SPICE算法中,实现对宽带chirp信号的DOA估计。仿真实验中,在少量快拍以及扫描间隔相同的前提下,同多重信号分类(MUSIC)与FrFT相结合的FrFT-MUSIC算法相比, FrFT-SPICE在DOA估计的分辨率方面有所提高;而同将空间重采样(SR)与迭代自适应算法(IAA)相结合的SR-IAA相比, FrFT-SPICE在估计精度上有所提高。实验结果表明,所提算法能够在短快拍条件下实现对宽带chirp信号的高分辨率、高精度的DOA估计。