基于统计学习的运动目标轨迹跟踪

为了更准确地跟踪被动辐射源的运动轨迹,提出了一种将到达时差(TDOA)最大似然定位方法与基于统计学习的算法相结合的轨迹跟踪算法.该算法利用TDOA最大似然网格搜索法对目标进行多次单独定位,获得目标初始轨迹,然后应用统计学习算法对轨道进行学习和拟合,输出运动轨迹.仿真表明,同卡尔曼滤波器相比,该方法提供了更高的跟踪精度,当拟合点数达到300个点时,最终的跟踪精度同单次定位精度相比可提高一个数量级.     

稀疏多径信道环境中MIMO-OFDM系统的IQ不平衡和信道联合估计

该文针对稀疏多径信道环境中的MIMO-OFDM系统所存在的IQ不平衡问题,提出了一种IQ不平衡参数和信道的联合估计方法.推导了联合估计的时域模型,提出了基于l1-l2优化模型和平行坐标下降算法的联合估计算法.仿真结果表明,所提方法与传统的频域最小二乘算法和匹配追踪算法相比,显著提高了系统性能.     

基于TTCM的联合编码调制算法

提出了一种具有高频带利用率和高重建质量的联合编码调制算法.采用Turbo码网格编码调制TTCM作为编码调制(CM)方案,按"最小化端到端失真"准则最优化设计信源解码器,直接利用TTCM解码输出的软判决值进行信源译码.仿真表明,相对于硬判决分离译码,本文算法将重建信号的信噪比提高了约2dB.     

基于最大似然网格搜索的TDOA和FDOA加权代价函数定位算法

由于现有的基于最大比合并MRC( Maximum Ratio Combination)的联合搜索定位算法实现复杂度高,为降低其计算复杂度,提出基于网格搜索的加权最大似然代价函数定位算法WMLGS( Weighted ML Grid Search Localization)。仿真结果表明：MRC和WMLGS算法的定位性能近似相等,在无地球表面约束条件下均优于单独时差或频差定位性能,并且逼近克拉美罗联合界,同MRC相比,WMLGS节省了一半左右的计算量,因此更具有实用价值。     

单用户对双向中继系统中基于梯度下降的最大化和速率功率分配方案

针对单用户对双向中继系统中的功率分配问题,提出了一种基于梯度下降法的功率分配方案。该方案在总功率约束的条件下,以最大化和速率为目标函数,通过对中继波束成形矩阵和功率分配矩阵的反复迭代,求解出局部最优的功率分配和中继波束成形矩阵。仿真结果表明:提出方案的误码性能相比于等功率分配有明显提高,在误码率为10-2时,可获得2.5d B~3 d B的信噪比增益;同时,在中高信噪比下,相比于等功率分配,该方案可获得0.3(bit/s)/Hz~0.5(bit/s)/Hz的和速率增益。     

小型化八边形基片集成波导背腔缝隙天线

提出一款新颖的W波段八边形基片集成波导(SIW)背腔缝隙天线。相较传统的缝隙天线，具有体积小、易加工、Q值高、成本低等优点，且易于成阵。通过调节天线背腔缝隙的长度、宽度，以及SIW腔体的尺寸优化天线的辐射特性，通过电磁仿真软件HFSS对模型进行仿真优化，确定了天线的最优结构。仿真实验结果表明，所设计的天线相对带宽约4.5%，方向性优良，中心频率点谐振深度<-31 dB，天线最大增益达到5 dBi，满足设计要求，验证了设计的正确性。所设计的SIW背腔缝隙天线拓宽了数字通信的可用频谱，是一种新的尝试，可为以后的研究提供新的参考思路。     

基于本征和非本征正则项的光流估计

针对光流约束的孔径问题,结合本征和非本征两种正则化处理提出一种自适应光流估计方法.详细讨论了光流估计模型、Euler-Lagrange方程和时空导数的计算等问题.实验结果表明了这种方法的有效性,与经典的Hom-Schunck和Nagel-Enkelmann方法相比,能够更好地保持光流场的不连续边缘,同时在图像平滑或少纹理区域自适应地减弱光流约束作用.     

两种典型中继处理策略环境下天线选择性能比较

考虑到天线选择(AS)具有实现简单和性能好等优点,通过仿真评估在不同中继策略场景下天线选择的性能。评估方法如下：中继站第1时隙采用最大比合并算法(MRC),第2时隙选择中继处理后具有最大信道增益的单天线进行信号传输。仿真结果表明：与现有的分布式空时码(DSTBC)和最大比合并、最大比合并和匹配滤波(MF)算法相比,最大比合并加天线选择混合方案在转发重传(AF)和译码重传(DF)策略下都能够提供更优的合速率与误码性能;并且在中继站采用译码转发策略时,该方案表现出优于采用放大转发策略的情形。例如,当误码率(SER)等于10-3时,译码转发策略具有1 dB的信噪比(SNR)增益。     

全双工MIMO中继系统中一种高性能波束成形算法

全双工中继系统相比于半双工中继系统可以极大地提高频谱利用率,但是中继收发端之间的信号泄漏严重影响全双工系统的性能。为了抑制基于译码转发的全双工多输入多输出中继系统的自干扰,提高信息传输速率,提出了一种波束成形算法。该算法在中继站采用基于最小均方误差的接收与发射波束成形,并联合两个波束成形矩阵建立迭代结构以得到最优解。仿真表明,同传统的零空间投影与最大化信干比算法相比,提出的算法能够有效提高系统性能。在中高信噪比时,该算法较最大化信干比算法获得0.8 bit/(s·Hz)左右的速率增益;当误码率达到10-3以及更低时,该算法相比于最大化信干比算法能获得1.5 dB左右的信噪比增益。     

基于多路欠采样的多分量LFM信号参数估计

针对多分量线性调频(Linear frequency modulated,LFM)信号,提出了一种基于多路欠采样的参数估计方法。采样过程由多个采样速率相同、采样时刻不同的模数转换器实现,总采样率可以低于信号的奈奎斯特采样率。基于欠采样序列乘积型模糊函数的单频特性,可以通过峰值检测实现调频斜率的估计。根据估计出的调频斜率对各路欠采样序列进行解线调处理,可得到多频正弦信号。结合矩保持问题的求解方法以及对超定方程组的求解,可以根据解线调后的各路序列估计出原始LFM信号各分量的初始频率。本文方法能够根据亚奈奎斯特采样样本实现LFM信号的参数估计,并且运算简单、易于实现。仿真实验验证了其有效性和准确性。