TH-UWB系统中基于自适应算法的接收机研究

提出了一种适用于跳时超宽带(TH-UWB)系统中的RAKE接收机方案。该方法利用基于梯度的可变遗忘因子的改进递推最小二乘(RLS)算法进行信道估计,并与基于经典RLS算法和基于最大似然概率(ML)算法的接收机方案进行对比。结果表明,这种新型RAKE接收机方案能够更有效地跟踪时变衰落信道的变化;在相同条件下,该方案能够提高系统性能,获得更小的误码率(BER)。     

基于信道缩短的TH-PPM UWB稀疏信道盲估计算法

针对TH-PPM UWB系统,提出一种基于信道缩短的UWB稀疏信道盲估计算法.该算法通过对接收信号进行信道缩短,有效地克服了信道过长给估计精度带来的影响.同时利用UWB信道的稀疏簇特性,避免了无谓的零值抽头估计,改善了该算法的性能.仿真结果表明:当信道长度大于符号长度时,该算法可以获得较好的估计性能.     

PAM-UWB信号LS同步捕获技术研究

针对超宽带(ultra-wideband, UWB)信号的具体特征,利用近完美序列的相关特性,构造了一种训练序列;同时,在此基础上建立了最小二乘估计的UWB同步捕获算法。该算法只需要对按比特速率(几MHz到几百MHz)进行采样的结果做简单相关运算就能实现同步参数估计,与传统需要数GHz的采样率的同步算法相比,其大大降低了系统复杂度,运算量仅是传统算法的数千分之一,能够快速实现同步。仿真结果表明,该算法在密集多径信道模型下能精确快速地实现同步才甫获,使用12位训练序列就可实现优良的捕获性能和系统误符号率;当使用24位的训练序列时可以很好地逼近理想捕获情况下的系统误码率。     

一种适用于OFDM—UWB系统的低复杂度信道估计器

提出一种新的虚拟导频辅助信道估计(PPACE)算法,可适用于多带正交频分复用超宽带系统(MB-OFDM UWB),该方法具有低的实现复杂度,且能有效地抵抗多径信道带来的符号间干扰.在不知道信道和噪声的统计信息的情况下,基于离散傅立叶变换(DFT)的信道估计方法通常被用来提高最小二乘(LS)算法的性能.但由于基于DFT的信道估计器中需要使用额外的FFT/TFFT对,这会带来较高的计算复杂度以及相应的较大的面积和功耗.本文作者提出的PPACE算法仅使用了32点的DFT,大大降低了实现复杂度.仿真结果表明,低复杂度的PPACE算法要优于传统的基于DFT的算法,甚至优于线性最小均方差(LMMSE)方法,另外,本文作者根据UWB信道模型的参数提出了一种通用加窗技术,该技术能提高基于DFT的信道估计算法的均方误差(MSE)性能.     

MB-OFDM UWB系统中的信道估计算法研究

MB-OFDM UWB系统采用相干解调的方式,因此在接收机内必须要实施信道估计,获得所有子载波的参考相位和幅值,从而可以恢复原始数据比特.在典型的UWB室内信道模型下,分析了基于块状训练序列的信道估计算法.然后结合MB-OFDM UWB系统中时频编码的特性,先对LS估计结果在频域内求平均,然后再进行DFT变换域估计,就可以得到改进的DFT信道估计算法.Simulink仿真结果表明该算法比LS和基于DFF变换域的算法估计效果都要好,同时具有结构简单,复杂度低等特点.     

基于UWB无线通信技术在矿井中的应用研究*

介绍了我国煤炭开采中数据通信的现状和UWB的发展,阐明了脉冲产生方法及工作原理.详细分析了UWB抗多径、低功耗、强穿透力和高集成化等特点.结合煤矿井下的实际情况,提出了超宽带是一种适合煤矿井下且具有很大发展前景的无线通信技术.比估计的自适应变速方法.该方法根据估计流星信道信噪比的变化情况,动态地改变系统的比特速率,实现自适应变速,从而有效提高了流星信道利用率,实现数据的可靠传输.仿真结果表明,在相同信道条件下,该系统的数据通过量比固定速率传输系统提高2～4 倍,是一种有效而可靠的通信方法.     

UWB与共存通信系统互干扰缓解方法

对超宽带（Uhra—wideband，UWB）通信与共存通信系统的互干扰进行了研究，提出了一种新的缓解两者互干扰的方法——自适应多带脉冲调制方法。该方法采用自适应频谱估计，给出与UWB共存的通信系统的中心频率与带宽参数，基于谱估计的参数，自适应地将UWB发射脉冲进行分解，并降低UWB分解脉冲中与共存通信系统发生频谱碰撞的子带脉冲的功率，从而有效地缓解了UWB对共存通信系统的干扰。UWB接收机则采用与发送端相应的相关掩模进行信号的相关接收，从而也显著地降低了共存通信系统对UWB的干扰。仿真结果表明，该方法对缓解UWB与随机共存通信系统的互干扰行之有效。     

一种基于加权的TOA地下空间UWB室内定位算法

提出一种适用于地下空间室内环境的超宽带(Ultra-wideband,UWB)定位算法。定位标签发射无线信号,传感器接收信号,利用非视距(None Line of Sight,NLOS)状态鉴别的方法对室内信道环境的NLOS进行鉴别,并对各传感器分配权重,最后通过经典到达时间(Time of Arrival,TOA)算法,得到未知节点的位置。通过仿真实验对提出的方法进行验证。实验结果表明该方法可以达到较高的定位精度。     

无线通用串行总线的信道状态信息提取和处理

无线通用串行总线(W-USB)是基于超宽带(UWB)无线电平台的多频带正交频分复用(MB-OFDM)技术的系统应用。在接收机进行基带信号处理过程中,利用最小二乘估计均衡方法从系统的信道估计序列中快速地提取有效的信道状态信息,并把提取的信道状态信息按比例调节双载波解调器输出的软比特值。实验结果证明,利用信道状态信息调节解调输出的软比特值能提高接收端的解码纠错能力,从而提高系统性能。     

基于卷积神经网络的超宽带信道环境的分类算法

针对非视距（NLOS）状态鉴别需要已知信道类型的分类的问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的信道环境分类算法。首先，对超宽带（UWB）信道进行采样，构建样本集合；然后，利用样本集合训练CNN，对不同的信道场景特征进行提取；最终实现超宽带信道环境的分类。实验结果表明：所采用的分类方法的总模型准确率约为93.40%，能有效地实现信道环境的分类识别。     

基于误差预测的自适应UWB/PDR融合定位算法

为了解决在室内非视距(NLOS)定位场景中超宽带(UWB)技术性能不佳、航位推算(PDR)算法累积误差过大的问题，以及由环境因素引起的UWB性能下降的问题，提出了一种基于UWB误差预测而自适应系数调节的UWB/PDR融合定位算法。该算法创新地提出了利用支持向量机(SVM)回归模型对复杂环境中UWB定位误差进行预测，并以此为基础，为常规的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法添加了自适应调节系数，以提高UWB/PDR的融合定位效果。实验结果表明，所提算法在复杂UWB环境中可以有效预测当前UWB定位误差水平，并通过自适应调整融合系数提高精度，使得较常规EKF算法在一般区域的定位误差降低了18.2%，在UWB精度较差的区域中的定位误差降低了48.7%，从而减小了环境对UWB性能的影响；在包含UWB的视距内(LOS)及NLOS的复杂场景中，通过融合定位算法，将定位每百米误差由米级降低至分米级，解决了NLOS场景中PDR 误差过大的问题。     

基于煤矿井下UWB脉冲产生电路的设计与研究

介绍了我国煤矿矿井无线通信的现状,提出将超宽带无线通信技术应用于井下。针对UWB脉冲的幅频特性,详细分析了晶体管雪崩效应理论和工作原理,利用此方法设计出多级并联同触发窄脉冲发生电路,提高了脉冲的幅值,降低了脉冲的时延和宽度,并通过仿真得以实现。此电路工作稳定,可靠性高,通过对电路参数修正,可适应不同的通信领域。     

无线通信新技术--超宽带(UWB)

超宽带 (UWB)技术是无线通信中的一个非常有发展前途的技术。介绍了 UWB的概念和工作原理、UWB信号的时域特征和频域特征 ,分析了 UWB常用的两种调制技术 :脉冲幅度调制 (PAM)和脉冲位置调制(PPM)的详细过程。最后对超宽带通信主要特点进行了较深入的分析     

基于NA-MEMD和互信息的脑电特征提取方法

多变量经验模式分解（MEMD）方法不需要根据先验知识选取基函数,能同时对多通道数据进行自适应分解,适合于分析具有高度相关性和非平稳性的脑电信号。为了判别包含有用信息的内蕴模式函数（IMFs）,提出一种基于噪声辅助多变量经验模式分解（NA-MEMD）和互信息的方法,并用于脑电特征提取。首先使用NA-MEMD算法对多通道信号进行分解得到多尺度IMF分量,然后采用互信息法分别计算各尺度上信号与其IMF分量、噪声与其IMF分量、信号IMF分量与噪声IMF分量之间的相关性,接着根据敏感因子筛选包含有用信息的IMF分量,将其叠加得到对应的重构信号,最后采用共同空间模式（CSP）法对重构信号进行特征提取,再用支持向量机（SVM）实现分类。使用仿真数据和实际数据集BCI Competition IV Data Set 1进行测试,与现有的其他方法比较,验证了所提方法的有效性。     

基于UKF的环境自适应UWB/DR室内定位方法

针对复杂室内环境下超宽带（Ultra WideBand,UWB）信号传播的非视距（Non Line Of Sight,NLOS）误差问题,本文提出了一种基于无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）的环境自适应UWB/DR室内定位方法.该方法通过建立自适应UKF滤波模型,将UWB定位信息和航迹推算（Dead Reckoning,DR）定位信息进行融合.依据新息和高斯分布的3σ原则来对UWB定位结果进行非视距检测,再通过新息的实时估计协方差和理论协方差来构建环境适应系数,进而用此系数动态修正UWB定位的观测噪声,使得观测噪声自适应真实环境,降低NLOS误差对融合定位结果的影响.实验结果表明,该方法能有效减小UWB定位的NLOS误差,并且由于环境适应系数的创新引入,比UKF定位和粒子滤波定位（Particle Filtering,PF）有更高的定位精度和更强的抗NLOS误差性能.     

基于NS2的UWB MAC层资源分配算法仿真

超宽带（UWB）技术是家庭无线个人域网的热点研究技术,而其MAC层的资源分配算法对整个网络的传输性能具有极其重要的作用。文中运用NS2网络仿真软件对UWB MAC层协议之一IEEE 802.15.3进行了仿真分析,搭建了微网结构,分析了网络性能参数,重点分析了一种动态分配算法提案在UWB高速网络下的性能。     

超宽带无线信道品质因子估计方法

超宽带(UWB)技术被认为是最适合进行室内无线定位的技术,IEEE802.15.4a是IEEE第一个无线测距定位的物理层标准。为了让测距的发起者知道测距的质量,在协议中增加了品质因子（FoM）,但是如何产生FoM却没有给出规定。在对接收信号能量块的统计特征进行分析的基础上提出了一种应用在超宽带无线信道中基于偏度和最大斜率联合参数的对信道品质因子进行估计的方法。仿真发现,使用该方法可以为精确的测距定位提供参考,在CM1(Channel Model)信道下可以提高30%左右的定位精度。     

Compressive sensing based sub-mm accuracy UWB positioning systems: A space–time approach

A key challenge to achieve very high positioning accuracy (such as sub-mm accuracy) in Ultra-Wideband (UWB) positioning systems is how to obtain ultra-high resolution UWB echo pulses, which requires ADCs with a prohibitively high sampling rate. The theory of Compressed Sensing (CS) has been applied to UWB systems to acquire UWB pulses below the Nyquist sampling rate. This paper proposes a front-end optimized scheme for the CS-based UWB positioning system. A Space–Time Bayesian Compressed Sensing (STBCS) algorithm is developed for joint signal reconstruction by transferring mutual a priori information, which can dramatically decrease ADC sampling rate and improve noise tolerance. Moreover, the STBCS and time difference of arrival (TDOA) algorithms are integrated in a pipelined mode for fast tracking of the target through an incremental optimization method. Simulation results show the proposed STBCS algorithm can significantly reduce the number of measurements and has better noise tolerance than the traditional BCS, OMP, and multi-task BCS (MBCS) algorithms. The sub-mm accurate CS-based UWB positioning system using the proposed STBCS–TDOA algorithm requires only 15% of the original sampling rate compared with the UWB positioning system using a sequential sampling method.     

基于内三角形质心算法的超宽带室内定位

针对工业现场自动导引运输车（AGV）定位方式灵活性差的问题,应用DW1000射频（RF）芯片,设计实现了一种超宽带（UWB）室内定位系统。首先,提出了高效的多基站测距和多标签调度机制,解决标签冲突和组网问题。其次,针对三角形质心算法实际应用中测距极大误差引起的定位精度低、稳定差的问题,引入可信度概念,提出了内三角形质心算法,通过可信度算子削弱测距极大误差的影响,提高算法性能。最后,将该系统应用于工业车间,当系统容纳20个标签时,单个标签的坐标平均更新频率达到24 Hz,标准差为3 Hz;静态平均定位误差为11.7 cm,标准差为2.5 cm;动态最大误差小于30 cm。实验结果表明,该系统具有高实时性、高精度和高稳定性的特点。