基于联合信源信道和迭代解码的LDPC编码方案

为了研究数据压缩的协作通信编码，提出一种联合信源信道的LDPC编码方案，并设计了一种迭代解码的中继框架。首先，源节点借助一个中继节点向目的地节点发送相关内容，并在两个节点处应用分布式联合信源信道的LDPC编码；然后，基于矩阵运算在源节点处进行LDPC源编码，将LDPC信道编码应用于中继处，通过噪声信道将相应的码字转发到目的地；最后，利用剩余信源相关性和信源-中继相关性，提供对信源序列的最佳估计。实验结果表明，与其他类似中继编码方案相比，所提方案在误比特率方面具有较大改善，对于中等和较低的错误概率，性能表现稳健，并且当错误概率低于0.05时，所提方案表现出与无错误环境相似的性能。     

统一框架下协作MIMO系统预编码方案

针对在协作MIMO系统中多小区及多用户间的干扰对系统性能的影响,一般都会基于某种设计准则进行预编码处理,但是由于设计目标的单一性会导致系统性能的不均衡,为了优化系统的整体性能,均衡各种性能指标,提出了统一数学框架下的预编码方案,并基于凸优化理论借助拉格朗日方程给出了预编码矩阵的求解方法。经仿真证明,算法在目标函数的收敛速度以及系统容量方面具有一定的优势,表明了所提方案实施的可行性。     

被动窃听环境中基于信道状态信息的物理层安全预编码设计

在被动窃听的多径信道场景下,窃听者（EaVEsdropper,Eve）仅被动窃听,不发射任何无线电信号,发射端（Alice）无法确定Eve的任何信息,给信息的安全传输带来了极大挑战。为了保障信息的安全传输,在Alice已知合法接收者（Bob）的信道状态信息（CSI）但是未知Eve的CSI的情况下,提出一种保障Bob的物理层安全的预编码方案,通过提高Bob接收信号的质量来提高系统的安全性能。首先,在不考虑Eve的情况下,仅根据已知的Bob的CSI给出可达Bob信道容量上界的预编码方案;利用Alice-Bob和Alice-Eve链路之间的信道特异性获得稳定的安全容量;然后,在瑞利平坦衰落环境下,通过Bob的中断概率推导出Bob的平均误码率（BER）准确的闭合表达式。仿真实验结果表明,所提方案在不改变接收机复杂度的基础上,能够保证Bob的信道容量始终优于Eve的信道容量。同时,所提方案能够在Eve的BER性能受到较大抑制的条件下,有效改善Bob的BER性能,即使Eve位置条件优于Bob也能保证安全容量始终存在。     

基于非对称信道的双向中继传输方案

针对双向中继系统广播时隙的两信道质量非对称时数据传输率受弱链路质量影响而使强链路质量信道增益未被充分利用的问题,提出一种新的传输方案。该方案采用先验比特信息方法,弱链路质量的节点在接收信号时利用已知比特信息,通过映射的子集来解调信号,使符号间的最小欧氏距离变大,两链路以与各自质量所对应的数据传输率进行传输,同时能达到两链路相同误比特率的要求。仿真结果表明该方案可应用到非对称信道的双向中继实际场景。     

天线多中继系统中分布式预编码方案的研究

在天线多中继系统优化问题的研究中,一般多中继系统源节点到中继和中继到目的节点的两个阶段的信道矩阵必须与其它中继节点共享,将使得系统开销增大。针对以上问题,提出了一种中继节点之间信道状态信息(CSI)连续共享方案。在源节点发送过来的CSI中,不是采用传统的以广播方式发包给所有中继,而是根据相位信息与中继节点矩阵的匹配,通过中继发送到目的节点。在中继节点处设计一种多用户分布式预编码方案,以改善和平衡目的节点接收信号的功率,使接收机实现相干合成,完成系统优化设计。仿真表明,提出的编码方案提高了系统容量,降低了编码复杂度,缓解了多入多出多中继系统中多路信号之间的干扰,提高系统的频谱效率,能很好地适用于多中继系统中。     

一种平衡策略下网络多输入多输出系统的预编码方案

针对在多小区多输入多输出（MIMO）系统预处理中,最大化目标用户信干噪比与最小化干扰泄露之间存在的相互矛盾,提出一种基于平衡策略的预编码算法,构建预编码算法数学模型,引入干扰代价函数,并借助拉格朗日方程对所提算法的预编码向量进行求解,同时对算法的实现步骤进行了说明。最后在仿真中,对效用函数的收敛速度与迭代次数的关系进行了仿真,并基于系统最大和速率对该算法与现有算法的性能进行了比较,仿真结果验证了该算法在收敛速度与系统吞吐量方面的优越性能。     

一种分块图像信源信道联合编码方法

基于分块的图像压缩编码方法在数据传输过程中,由于传输信道误码率的存在,使得某些比特的数据发生错误,可能就会导致整块的数据丢失。分析了分块压缩编码数据对信道干扰的敏感程度,针对各部分数据的不同特点,结合VCFL编码,可以分别采用信源信道联合编码方法或者误差掩蔽方法来消除或减小其对图像质量的影响。 提出了一种信源信道联合编码方法,并且对这种信源信道联合编码方法的失真度及其优化方法进行了分析.     

多用户MIMO系统预编码技术的研究

多天线基站和多用户可以组成一个多用户MIMO系统,为获得更高的系统容量和高效传输性能。预编码是一种应用于发射端以达到抑制多用户间干扰的预均衡方法。基于非理想信道状态信息(CSI)条件,针对多用户MIMO系统的下行信道,研究了线性ZF预编码和非线性THP预编码的性能,给出了接收端信号与干扰和噪声比SINR的近似表达式。对两种THP变体结构,dTHP结构和cTHP结构进行了性能仿真比较。仿真结果表明,cTHP结构的性能要优于dTHP结构。同时,给出了信道估计误差对cTHP结构BER影响的定量仿真结果。对非理想CSI下的预编码技术选择提供了一定的依据,并对限定信道估计误差的偏差程度具有参考意义。     

基于不完全信道状态信息的多用户MIMO中继系统预编码算法

针对上行多用户MIMO中继系统，在信道存在反馈延迟及估计误差的条件下，以误比特率(Bit error rate, BER)为优化目标，提出了基于最小均方误差(Minimum mean?squared error, MMSE)准则的预编码算法。所提算法将求解发射端、中继节点、接收端矩阵的复杂非凸问题分解为3个独立的子优化问题，发射端的用户配备单天线且服从空间独立分布，先确定发射端预编码矩阵，将求解中继矩阵的凸优化问题转化为半正定规划(Semi?definite programming, SDP)问题，采用CVX工具箱求解，接收端处理矩阵通过线性搜索法求解，最后采用联合迭代法得到各节点矩阵的最优解。仿真结果表明，所提算法能有效改善系统的误比特率性能。     

基于PSO-LR的多输入多输出系统预编码方案

为了提高多输入多输出系统的通信质量、降低误码率,针对格基约减(Lattice Reduction,LR)算法格基优化的难题,提出一种粒子群算法优化格基约减的多输入多输出系统预编码方案(Particle Swarm Optimization-LR,PSO-LR)。该方案将初始格基置乱产生粒子群算法的初始粒子群,然后采用粒子之间的信息共享和交流操作产生性能最优的新格基,最后对算法的性能进行理论分析,并通过仿真实验测试其性能。结果表明,相对于同类其它方法 ,PSO-LR算法有效地降低多输入多输出系统通信的误码率,提高了通信质量。     

基于最小均方误差准则的相关旋转预编码算法

针对传统相关旋转(CR)算法放大噪声的问题,利用拉格朗日函数最小化接收信号与发射信号间的误差,通过贝叶斯理论和信道统计特性计算不完美信道状态信息,设计了信道状态信息(CSI)完美和不完美两种情况下基于最小均方误差(MMSE)准则的CR预编码算法的系统方案。分析与仿真结果表明,与传统迫零(ZF)准则下的CR算法相比较：信道状态信息完美时设计方案在同一信噪比(SNR)下误码率性能提高2~3dB;信道状态信息不完美时系统误码性能也有显著的提高。     

基于改进智能水滴的正交匹配追踪混合预编码算法

针对毫米波大规模多输入多输出(mmWave Massive MIMO)系统硬件成本高、系统开销大等问题,提出一种基于改进智能水滴的正交匹配追踪(IWD-OMP)混合预编码算法.首先,基于正交匹配追踪(OMP)算法求解预编码矩阵;其次,采用改进的智能水滴(IWD)算法求解矩阵中全局最优的索引向量;最后,通过此方法求解的矩...     

一种多用户MIMO系统中有限反馈预编码算法及性能分析

多用户多输入多输出(MIMO)系统中,用户可以通过反馈的方式把信道状态信息(CSI)传递给基站,基站利用该CSI进行预编码或者用户调度,可以有效地提取复用增益。但是传统的反馈方式,反馈量太大,占用过多上行资源。针对收发都是多天线条件的多用户MIMO系统,提出一种基于Grassmannian码本的有限反馈预编码方法,通过对用户信道矩阵进行量化,每个用户仅仅需要反馈一个序号而不是信道矩阵,从而大大减少了反馈量。通过对系统误码率(BER)和吞吐率的仿真,表明了该方法能保证系统性能。同时,由于信道估计存在误差,量化过程存在误差,所以,分析了信道矩阵误差对于新方法性能的影响,得到了系统吞吐率同信道矩阵误差的方差,以及基站发射功率三者的关系,并通过仿真进行验证,从而为评估信道估计和量化过程的优劣提供了理论依据。     

基于信道状态信息的非合作式室内人体运动检测

针对用摄像头、传感器等运动检测手段的设备部署复杂、昂贵、有盲区等缺点,提出一种利用无线保真（WiFi）信号进行人体运动检测的方法。首先,使用无线网卡接收被检测环境中WiFi的信道状态信息（CSI）;其次,使用局部离群因子检测（LOF）算法和Hampel滤波器去除异常的CSI数据;然后,用线性回归算法去除因网卡时钟不同步造成的频移误差,再用主成分分析（PCA）降维和朴素贝叶斯算法分类不同情况下的CSI数据,生成用于判断人体运动状况的模型;最终用生成的模型对人体运动状态进行判断。在实验中该方法能快速判断并达到95.62%的正确率。实验结果表明该方法能很好检测识别人的运动。     

基于WiFi信道状态信息的人员活动持续时间估计

针对传统人员活动持续时间估计系统隐私性及灵活性较差的问题，分析信道状态信息（CSI）的幅度变化，提出了一个基于WiFi信道状态信息的人员活动持续时间估计系统。该系统重点将连续复杂的人员活动持续时间估计问题转化为离散简单的人员检测问题。首先，采集CSI信息并滤除异常值和噪声；其次，利用主成分分析法（PCA）进行子载波降维，获取主成分以及相应的特征向量；随后计算主成分方差和特征向量一阶差分均值，并将两者比值作为特征值训练反向传输神经网络（BPNN）模型；然后，利用训练好的BPNN模型进行人员检测，并当检测出有人员活动时，进一步对CSI数据进行等宽分割；最后，针对所有分割后的CSI数据实现人员检测，并依据符合人员检测结果的数据来估计人员活动的持续时间。在真实室内环境中对系统进行实验评估，人员检测平均准确率可达到97%，活动持续时间误差不超过10%。实验结果表明，该系统能够有效估计出人员活动的持续时间。     

部分信道状态信息下MIMO-OFDM的跨层资源分配算法

针对跨层多用户多输入多输出-正交频分复用（MIMO-OFDM）系统,以系统最大吞吐量为目标,给出一种基于部分信道状态信息的跨层资源分配算法。该优化问题设计的目标函数包括功率限制、传输速率、子载波占用、不同业务的服务质量需求与数据链路层的队列状态信息等约束条件。在数据链路层存在有限缓存条件下,通过均值反馈模型描述信道状态信息的反馈过程,推导出相应的跨层资源分配准则。仿真结果表明,所提算法与现有方案相比,满足了不同业务用户的QoS要求,并获得了好的吞吐率,降低了丢包率。     

基于信道状态信息相位差的人员入侵检测方法

目前基于Wi-Fi的人员入侵检测方法缺少对相位信息的利用,从而限制了入侵检测的适用范围和感知距离.讨论了信道状态信息相位差的可行性,采用轻量级的指标来感知无线环境的状态变化.利用递归量化分析法对静止情况下的子载波进行挑选,采用离散小波变换提取呼吸信号,进一步判断当前环境是否有人入侵.不同实验场景的结果表明,运动和静止人员的检测精度都可以达到90％.     

基于非线性能量收集的全双工认知中继网络的联合优化方法

针对信息传输过程的时间消耗和信道估计误差对网络能效的影响,提出了一种基于非线性能量收集的全双工认知中继网络的联合优化方法。所提方法是在中继采用非线性能量收集并考虑非完美信道状态信息（CSI）的情况下,首先通过将能效非凸优化问题转化为两个凸的子优化问题,从而求出次用户和中继的传输功率以及收集的能量;其次,在保证主用户干扰门限以及最优传输功率非负的情况下,求出传输的信道容量范围;最后,将传输功率代入表达式得到关于时间的目标函数,并利用海森矩阵证明该目标函数为凸函数,进而求出最优传输时间以及功率分割因子,最终得出能效最优解。实验结果表明,在相同条件下,所提联合优化方法的能效相较于仅优化传输功率的能效提升了约84.3%;同时验证了信道估计误差因子为0.01时,所提方法的网络能效降低了约1.9%。     

基于单快拍信号到达角估计算法的室内入侵检测

针对基于信道状态信息(CSI)的入侵检测方法易受环境布局及噪声干扰的影响从而导致检测率下降的问题,提出一种基于单快拍信号到达角(DOA)估计算法的室内入侵检测方法.首先,结合无线信号空间选择性衰落的特点对天线阵列接收到的CSI数据进行数学分解,并将未知的DOA估计问题转化为一个过完备表示的问题.然后,利用l1范数对稀疏...