一种资源利用率高的协作无线系统

提出了一种基于正交信号的自适应协作无线通信系统．利用二维调制信号的同相和正交分量,每个协作用户同时发送自己和伙伴的数据,形成虚拟的多天线发射机,可在不增加系统带宽和发射功率的情况下,以分布式方式获得发射分集增益．利用译码转发中继信道模型,推导了系统误码率性能的理论表达式,并分析了不同功率分配算法以及协作用户间信道和上行信道传输特性对系统性能的影响．理论分析和仿真结果表明:采用等功率分配算法时,所提系统可获得分集增益,且在用户间信道高信噪比条件下能获得完全分集增益;采用最优功率分配算法可进一步提升协作系统性能．     

协同分集中的联合功率优化分配

在慢衰落信道中,协同分集是一种新的空间分集方式。在总功率一定的情况下,各个协同节点如何分配功率使性能最优。基于每一个协同节点到目的端节点信道功率和噪声功率是互不相同的。将所有路径的信道和噪声功率进行综合考虑,根据其各自的大小,综合运用注水原理。提出了在目的端最大比合并和发送端最大比合并的联合优化功率分配方法。通过在高斯信道和Rayleigh信道下的仿真,表明：该联合优化算法能够使性能得到提高。同时为降低复杂度,一种次优的算法被提出。     

多中继协同的差分宽带通信方法

在宽带通信环境中提出一种多中继协同的差分传输方法. 该方法采用差分酉调制、放大转发（AF）及最大比合并技术,以可解耦的方式在空间域和频率域上获得了完全的协同分集和频率分集增益. 相对于差分协同空频分组编码,降低了编解码复杂度,便于调整系统获得的分集增益,而且在中继个数和分组长度相同的情况下还能获得更高的协同分集和频率分集增益. 仿真实验结果与理论分析具有很好的吻合性.     

LDPC编码与空时编码相结合的编码协作方法

采用多天线技术是对抗无线信道衰落的有效手段,但在无线通信系统的用户终端上实现多天线技术较为困难。在单天线的用户间通过协作,共享天线,可以实现虚拟的多天线。利用LDPC编码码字内码元间的相关性,通过在用户间进行协作,对编码码字的一部分进行空时编码,并由多个用户的天线进行发送,可以实现虚拟的MIMO系统,从而获得分集增益。仿真结果显示,在不增加系统带宽和发射功率的条件下,编码协作能显著地提高快衰落和慢衰落信道下系统的性能。     

时变平衰落信道下结合Doppler分集的MIMO系统性能分析

本文提出一种联合考虑空间分集与Doppler分集方法来提高时变多径衰落信道下高速移动通信系统的性能。给出了联合空间分集与Doppler分集的多天线发送多天线接收(MIMO)系统模型,推导出了时变衰落信道下系统所能获得的最大分集阶为ML(Q+1),并提出了实现该分集增益的编码方法。研究了系统的中断性能,并通过仿真验证了2种分集技术的结合可以带来系统性能的提高。     

基于协同CDMA网络的多用户检测器的研究

协同分集是当今一种流行的无线通信技术,本文研究了协同分集技术在CDMA系统中的两种具体实现方案——译码前传和放大前传,并重点分析了MMSE多用户检测器在协同网络中的应用。表明MMSE多用户检测器在协同网络中依然可以带来额外的分集增益,降低误码率,有效的抵制多址干扰。     

信号空间分集解码前传协同方法研究

在普通解码前传协同分集中,各协同用户之间的信道不对称性会对系统的性能产生一定的影响;同时,简单的重传信号并不是一种高效的利用协同分集的方式。该文提出了一种基于信号空间分集的解码前传协同方法,该方法的协同用户重传信号中包含自己的数据帧,并以信号空间分集的方法设计重传信号,这样既能够减小用户间信道的不对称性带来的影响,又提供了一种更为高效的信号分集方式。仿真实验结果证明该方法与非协同及普通解码前传协同方法相比能够获得更好的误码率性能。     

对称信道下的混合前传协作通信方案

为了降低协作通信的中断概率,提出了一种对称信道下的混合前传协作通信方案. 该方案中,各中继节点根据源到中继的瞬时链路状态决定采用解码转发（DF）或放大转发（AF）协议进行协作通信,从而不同的中继节点可能采用不同的协议进行协作通信. 推导了混合前传协作通信方案中断概率的算术表达式,并将混合前传协作通信方案与传统的DF协作方案和AF协作方案进行仿真比较,结果表明,混合前传协作方案能有效减小通信系统的中断概率.     

分布式无线通信系统的MIMO信道容量研究

综合考虑路径损耗、阴影及Rayleigh衰落的影响,给出了分布式无线通信系统(DWCS)的线性时不变多入多出(MIMO)信道模型,分析了对应于不同功率分配方案的DWCS信道容量,并通过MonteCarlo仿真考察了均匀分布天线结构DWCS及传统蜂窝结构集中式天线系统(CAS)的MIMO信道容量随不同信道参数的变化.数值结果表明,DWCS中采用分布式天线和引入虚拟小区能在一定程度上克服存在于传统CAS中的远近效应和集中阴影效应,并能充分利用不同天线支路之间各自独立的不同信道衰落同时获取大尺度分集增益和更有效的小尺度分集增益,因而具有更大的容量优势.     

小间距天线的MIMO-OFDM分集算法

针对小间距天线的空间信道具有很强的相关性,空频编码(SFBC)通过小间距天线的空间信道将损失分集增益的问题,提出一种在小间距天线和没有信道状态信息(CSI)的情况下,通过载波映射得到较好分集增益的算法——小间距天线分集算法(SDA),并且从理论上证明该算法的正确性．该算法通过空域和频域的互相转换,改善了小间距天线的误码性能．通过LTE下行链路的仿真平台对该算法进行了仿真验证,结果表明,在2／3Tubro编码情况下,与同等条件的SDA相比,SFBC误码率降低了一个数量级．     

单载波频域均衡中的协作分集方法

为了克服单载波频域均衡技术中多径衰落对无线通信质量的影响,提出了一种＂均衡前向＂的协作分集方法.在该方法中协作伙伴把接收到的信号经过频域均衡后再转发到目的节点,并且把＂解码前向＂与＂均衡前向＂相结合以提高系统性能.仿真结果表明,协作分集可以有效降低系统的错误概率,并且两种协作方法结合的方法可以比单一方法得到更大的分集增...     

合作分集授权系统性能研究

认知无线电接入现有授权网络中会产生干扰,基于此提出了解码转发（DF）中继协作的方法,加入中继协助传输授权信号,从而改善认知用户的检测性能.由于DF性能很大程度上依赖于源-中继端信道传输特性,提出改进的选择解码转发（SDF）中继协作的方法.理论分析与仿真结果表明,中继的协作能提供合作分集,减少对授权网络的干扰.而SDF性能比DF的更为可靠.     

基于译码前传的跨层中继选择策略研究

协作中继提高了无线网络系统的可靠性。基于译码前传模式,结合跨层协作思想,提出了一种基于MAC层和物理层的跨层中继选择实现方案。方案首先解决了中继协作时机问题;以最小中断概率为目标,给出了如何选择中继节点以及分配发射功率的方法;最后给出了跨层协作中继选择实现框图及具体步骤。以跨层设计为基础,中继进行选择时可以依据最新的信道状态信息,使选择更加有效;拥有具体的发射功率分配方案,能够更有效地利用发射功率。仿真结果表明,所提方案能够获得更好的中断概率性能。     

协作中继分布的系统性能分析

针对两类基本的单中继模型,通过分析瑞利衰落环境下放大转发和译码转发协作单中继系统的性能,研究了在放大转发和译码转发两种模式下,中继位置对系统容量和性能的影响.仿真表明中继位置对系统性能起着关键作用.对于放大转发模式,当中继位于源节点和目的节点连线的中点时,系统性能最优;对于译码转发模式,根据不同参数配置,当中继位于源节点和目的节点连线的中点且靠近源节点时,性能最优.     

协作中继中断性能和差错概率分析

针对单峰窝下通信的三节点(源节点、中继节点和目的节点)协作传输模型,分析了中继节点分别采用放大转发模式和解码转发模式时对传输的中断概率和差错概率,并采用蒙特卡洛仿真对其性能进行评估。仿真结果表明,与放大转发模式相比解码转发模式可获得更低的中断概率,而解码转发模式的误比特率低于放大转发模式。     

好气滤池与粗均滤料深床快滤池的性能比较

为提高滤池对有机物和氨氮的去除效果,在过滤过程中利用反冲洗供气管给滤床供氧,这样就形成了好气滤池.通过对比试验对好气滤池和粗均滤料深床快滤池的性能进行了比较.结果发现,好气滤池对进水水质的变化有良好适应性.总体来看,好气滤池对COD、氨氮、浊度和SS的去除效果要优于粗均滤料深床快滤池.进水水质越差,好气滤池与粗均滤料深床快滤池的性能差别越大.好气滤池的水头损失随时间的变化趋势与粗均滤料深床快滤池的基本相同.但是好气滤池的初始水头损失高,并且水头损失增长速率也大,粗均滤料深床快滤池的水头损失更多集中在滤床上部,而好气滤池的水头损失分布相对比较均匀.在相同操作条件下,好气滤池的过滤周期要小于粗均滤料深床快滤池.     

LSTM-Based Adaptive Modulation and Coding for Satellite-to-Ground Communications

Satellite communication develops rapidly due to its global coverage and is unrestricted to the ground environment. However, compared with the traditional ground TCP/IP network, a satellite-to-ground link has a more extensive round trip time (RTT) and a higher packet loss rate, which takes more time in error recovery and wastes precious channel resources. Forward error correction (FEC) is a coding method that can alleviate bit error and packet loss, but how to achieve high throughput in the dynamic network environment is still a significant challenge. Inspired by the deep learning technique, this paper proposes a signal-to-noise ratio (SNR) based adaptive coding modulation method. This method can maximize channel utilization while ensuring communication quality and is suitable for satellite-to-ground communication scenarios where the channel state changes rapidly. We predict the SNR using the long short-term memory (LSTM) network that considers the past channel status and real-time global weather. Finally, we use the optimal matching rate (OMR) to evaluate the pros and cons of each method quantitatively. Extensive simulation results demonstrate that our proposed LSTM-based method outperforms the state-of-the-art prediction algorithms significantly in mean absolute error (MAE). Moreover, it leads to the least spectrum waste.     

Pereformance and cooperative thresholds analysis for cooperative MIMO system

In this paper,the bit error rate (BER) performance of cooperative multiple input multiple output (MIMO) system is analyzed and two thresholds for decode-and-forward (DF) cooperative network are propose...