有限反馈下的CoMP极化干扰消除方法

提出一种不需要额外的用户到协作小区的信道信息反馈的干扰消除方法.通过研究单用户多输入多输出协同多点传输(CoMP-SU-MIMO)系统中用户接收信号经过接收算法处理后所受到的干扰情况和双极化信道的特性,结合现有反馈技术,提出了一种新的干扰消除方法.利用双极化信道特征矢量的正交特性,达到较好的干扰消除效果,减少了算法复杂度.     

高斯噪声与窄带干扰同时抑制技术

为了抑制接收信号中的高斯噪声和窄带干扰,在进一步分析边带相关置换（SCR）算法的基础上,提出了一种新的高斯噪声和窄带干扰抑制算法——循环边带相关置换（CSCR）算法. CSCR算法将SCR思想引入循环谱相关理论中,利用循环谱相关可有效抑制高斯噪声的技术优势,在接收信号的谱相关密度函数中用相对于窄带干扰的边带对称值代替干扰值来重构期望信号,从而实现了高斯噪声和窄带干扰的同时抑制. 该算法对谱相关密度谱对称的调制方式均适用. 通过对2PSK信号的计算机仿真表明,循环边带相关置换算法可以有效抑制高斯噪声和窄带干扰.     

全双工系统中基于神经网络的自干扰消除方案

针对合法接收端采用全双工模式时的自干扰消除问题,提出了一种在单输入多输出系统中,利用神经网络实现全双工合法接收端信号合并和自干扰消除的方案.合法接收端在接收信号的同时发送人工噪声干扰窃听者.设计2个神经网络,一个用于接收信号的合并,另一个对接收信号中的自干扰进行对消.对合法接收端和窃听端的误比特率、可达保密速率等性能进行仿真的结果表明,信号合并和自干扰消除方案可行并有效,在适当配置接收端发射天线和接收天线数量后,可获得可观的系统保密速率.     

MIMO-OFDM系统中的子载波间干扰消除

推导了一种在快衰落频率选择性信道下适用于多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)技术的系统模型.应用这个模型,分析了信道在一个传输符号内的时变特性带来的影响,它破坏子载波间的正交性,从而引起严重的子载波间干扰(ICI).针对这一问题,提出一种频域迭代子载波间干扰消除算法.通过将信道传输矩阵分离为数据部分和ICI部分,首先利用迫零算法获得发送信号的初始估计值,由信道的ICI矩阵生成干扰信号,从接收信号中减去干扰,之后利用数据矩阵和并行干扰抵消算法来消除不同发送天线上相同子载波的多流干扰.仅考虑邻近18个子载波带来的干扰,在其性能与原算法几乎相同的条件下,可以极大地降低计算复杂度.仿真结果表明该算法在不同的多普勒频移条件下能有效消除子载波间干扰,并且在低信噪比下逼近准静态信道下系统的性能.     

解相关变阶仿射投影窄带干扰抑制算法

针对仿射投影算法用于直扩系统窄带干扰抑制收敛速度慢,计算复杂度高的问题,提出了一种解相关变阶仿射投影窄带干扰抑制算法。通过对窄带干扰带来的接收信号强相关性的消除,利用接收信号正交向量优化步长,并采用结合信号特征得到的算法阶数选择机制,提高了收敛速度,降低了计算复杂度。仿真结果表明,该算法降低了归一化均方误差,明显优于变步长仿射投影窄带干扰抑制算法。     

AAF-MH协作方案下的PARAFAC盲信号检测方法

多跳Alamouti放大转发(AAF-MH)协作方案的译码通常需要获取信道状态信息(CSI),在实际系统中,CSI的获取比较困难.针对此问题,提出了一种基于平行因子(PARAFAC)的盲信号检测方法.该方法将接收信号构建为包含信道、信号信息的PARAFAC模型,并使用双线性最小二乘算法进行拟合,以保证结果的全局收敛性.与恒模方法相比,该方法的拟合结果具有稳定性,并能实现参数估计的唯一性,在检测性能方面更具优势.仿真结果验证了理论分析的正确性.     

快跳频系统中基于连续干扰相消的多用户检测

针对快跳频多址系统, 提出了一种基于连续干扰相消的非相干多用户检测算法.该算法利用期望元素选择方式来得到伴随时频矩阵, 利用期望用户的时频矩阵具有最大行和最小均方偏差的特点实现预检测.在连续干扰相消中, 对干扰数据的信干功率比进行估计, 若干扰频点没有受到其他信号的重叠干扰, 则在相消中删除, 否则连续迭代, 直到所有用户译码完成.对于其他模糊用户, 采用简化的连续检测方法来判决.仿真结果表明:该算法不仅消除了Fiebig干扰相消算法的错误传播, 而且所提算法性能优于其他多用户算法.     

基于信道状态信息的人体行为识别系统

提出了一种基于无设备的人体行为识别系统,利用Wi-Fi信号的信道状态信息(CSI)来识别3个动态活动:行走、摔倒和坐。该系统只需要一台Wi-Fi路由器作为发射器和一台装有无线网卡的笔记本电脑作为接收器。系统从WiFi信号中提取CSI,然后经过低通滤波以消除噪声,并且为了降低CSI的维度和避免周围噪声所带来的不良影响,在整个CSI数据流中采用了主成分分析(PCA)算法。因此,该系统能够从CSI的时域和频域中得到有用的信号特征值。继而,采用支持向量机(SVM)算法来对人体行为进行分类。为了评优系统的可用性和稳定性,跟5个用户在动态环境中,分别在视距(LOS)和非视距(NLOS)的条件下做了大量的实验,这些实验表明该系统能够得到较高的准确率。     

面向LTE-V2X系统的双迭代信号检测算法

针对传统信号检测算法无法有效应对子载波间干扰问题,提出了一种基于高斯赛德尔算法改进的迭代并行干扰消除信号检测算法.该算法首先利用自适应迭代的高斯塞德尔算法获取待检测信号的粗略估计;然后利用迭代并行干扰消除算法对初始解进行迭代优化,并在迭代过程中引入提前更新机制.仿真结果表明,在长期演进—车联万物通信系统中,该算法的检测...     

基于改进阻塞矩阵的DMA小信号主瓣保形与导向失配恢复方案

传统阵列天线在运用阻塞矩阵预处理对抗主瓣强干扰过程中，期望小信号会出现主瓣失真，峰值偏移和旁边电平上升，造成一定的信息损失，影响阵列天线接收信号的输出信干噪比(Signal-to-Interference-Noise Ratio, SINR)。为解决这个问题，提出一种基于改进阻塞矩阵的动态超材料天线(Dynamic Metamaterial Antenna, DMA)小信号主瓣保形与导向失配恢复方案。首先，基于DMA结构特性设计改进阻塞矩阵，对接收信号进行预处理；其次，采用权矢量补偿方法对小信号的导向矢量进行变换；最后，通过自适应空域滤波算法设计求解DMA的方向图状态向量，在天线射频前端实现了空域滤波小信号匹配接收。仿真结果表明，经过阻塞矩阵预处理后的DMA比传统天线具有更好的空域波束赋形能力。所提方案能够有效对抗主瓣存在强干扰的情况，降低主瓣失真，恢复小信号主瓣峰值偏移的导向矢量，进一步提高期望小信号的接收增益，证明所提算法的有效性以及优于传统天线阵列波束形成方法的优势。     

基于GABBA码的分布式空时编码改进方案

放大转发中继网络中,传统的基于广义ABBA(GABBA)码的分布式空时编码方案没有利用传输过程中的信道状态信息(CSI),针对此问题提出了一种基于GABBA码的分布式空时编码改进方案. 在该方案中,接收端由CSI得到本次传输的反馈信息,1个中继节点根据此反馈信息对该支路原发送信号进行预处理,从而减小了信道相关性,提高了系统的可靠性. 理论分析和仿真结果显示,与已有结果相比,所提方案只需要以1个比特的反馈量为代价,就能使系统的误比特率性能获得显著改善.     

双路径MIMO中继网络预编码盲干扰抑制

针对放大转发的双路径多进多出中继网络由于信道估计误差带来严重的剩余中继间干扰问题,提出了一种未知信道状态下基于行空间预编码的盲干扰抑制方案。新方案通过对发送信号进行交替行空间预编码,将期望接收信号和中继间干扰信号映射到不依赖信道状态信息的正交子空间,从而实现在未知信道状态信息下中继间干扰信号和中继噪声的盲干扰抑制,并从最大化信噪比角度给出最佳预编码设计。仿真结果表明,该方案可以有效地避免链路信道估计误差对中继间干扰抑制算法的影响,在系统性能和容量上优于传统基于信道状态信息的干扰抑制方案。     

一种容量上界最大化的量化反馈方法

研究了多输入多输出广播通信(MIMO BC)系统中的信道量化反馈问题．通过分析得到了一个接收用户容量上界,并基于该上界最大化构造了一种新的量化反馈方法．该方法采用随机量化码本,不仅考虑了信道的方向还考虑了子信道增益信息．仿真结果表明,相对只量化反馈信道方向信息的方法,该方法不仅显著提高了量化误差存在下的系统容量,并且复杂度更低．     

基于压缩感知的MIMO-OFDM系统稀疏信道估计方法

在多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中, 信号经过频率选择性衰落的信道后, 在接收端需要进行均衡和相干信号的检测, 故准确的信道估计量必不可少. 传统的信道估计方法均基于信道抽头是密集型的假设, 利用线性重构算法, 如最小二乘(LS)或最小均方误差(MMSE)等, 可以达到Cramer-Rao下界(CRLB). 然而, 通过物理信道测量发现, 在实际通信系统中, 宽带信道抽头分布通常表现出稀疏特性. 通过充分利用信道的稀疏特性, 该文将压缩感知中的CoSaMP重构算法应用于MIMO-OFDM系统的稀疏多径信道估计. 在达到与传统的信道估计方法相同性能的前提下, 基于CoSaMP的信道估计方法以非常小的计算复杂度为代价, 大大减少了导频信号开销, 从而提高了频谱资源利用率.     

并行迭代单天线干扰消除接收机

提出了一种适用于消除蜂窝移动通信系统在频率选择性衰落信道的共道干扰(CCI)的单天线干扰消除(SAIC)接收机．该接收机采用并行结构,对每路共道信号分别做软入软出(SISO)检测,利用检测器输出的软信息和译码提供的外信息做迭代干扰消除,其复杂度仅随共道信号数目线性增长．仿真结果表明,该方案可以逼近无共道干扰时的最佳接收机的性能．     

基于部分协作的多小区下行MIMO鲁棒双层预编码算法

针对多小区协作多入多出（MIMO）系统中存在的信道状态信息（CSI）反馈回传过多的问题,提出了多小区部分协作MIMO系统预编码算法.首先建立了包含信道估计、量化和延时误差的联合误差模型,然后根据此信道误差模型,利用迫零和信漏噪比算法思想,提出一种多小区部分协作下的双层MIMO鲁棒预编码算法.数值分析及仿真结果表明,所提算法相比传统的多小区协作下行MIMO系统预编码算法,用户的误码率性能和系统和速率稍差,但在CSI反馈比特方面有一定优势.     

非理想信道状态信息下的稳健干扰安排设计

为了减小多小区环境下信道误差对传统算法稳健性的影响,通过设立误差约束,并对收发端矩阵进行迭代运算,给出了一种稳健的最小化干扰泄露算法,推导了新的目标约束下具有信道误差的系统和速率表达式.仿真结果表明,该干扰安排算法与未考虑信道误差的算法相比,可以有效地提高小区边缘用户的误码率性能.     

基于ARQ的STBC系统多速率调制方案

为了在空时分组编码(STBC)系统实现香农容量,提出了基于自动重传请求(ARQ)的多速率调制方案。利用接收端的信道状态信息(CSI)确定每个分组数据的调制比特数,并将其反馈到发射端。如果某个分组数据由于信道衰落很大而不能正确接收,则利用ARQ协议将此分组重传。分析了所提方案的吞吐量,得出吞吐量只与平均发射信噪比和收发天线数的乘积有关,给出了吞吐量公式,并证明了其极限为香农容量。仿真证明,多速率调制方案与固定速率方案相比在性能上有极大改善。     

多基站协作下行系统中异步空时码构造与分析

基于天线集中配置的多输入多输出无线通信系统同步环境下应用的现有正交空时分组码,提出并讨论了应用于 多基站协作下行传输的天线分布式配置系统异步环境中基站发射空时编码结构和接收端用户译码实现算法,该码仅要求用户 接收端知道信道信息状态即可,通过预设不同的循环前缀大小可对分布在多基站不同地理位置天线具有相对时延差的异步传 输信号实现可靠接收。最后,分析了该异步空时码的性能特性,在异步环境下以牺牲部分码速率和编码增益能够获得全空间 分集和低复杂度接收译码等性能。     

基于无线供电的非正交多址接入网络的鲁棒资源分配研究

无线能量传输是解决无线网络中节点设备能量短缺问题的新技术,非正交多址接入是缓解无线网络频谱紧缺难题和满足大规模节点接入需求的新型多址接入技术. 将两者相结合不仅可以缓解节点设备电池能量不足、需要频繁更换电池的问题,还可以提高系统的频谱效率,满足大规模节点接入的需求. 本文考虑基于无线供电的非正交多址接入网络,其中包含一个多天线的能量基站、多个单天线用户和一个单天线信息接收机. 在该网络中,下行链路和上行链路分别表示从能量基站到用户和从用户到信息接收机的物理信道. 在下行链路中,能量基站通过无线能量传输给多个用户提供可靠的能量;在上行链路中,用户使用收集到的能量并基于非正交多址接入技术发送信息给信息接收机. 在系统的下行链路信道状态信息不完美的实际情况下,设计鲁棒资源分配策略,联合设计能量基站的波束赋形向量、用户的发射功率和上下行链路间的时间分配,最大化系统的吞吐量. 仿真结果表明,所提鲁棒设计算法的吞吐量性能明显优于不具有鲁棒性的资源分配算法.