面向天线互耦效应抑制的波束预编码算法

针对毫米波混合波束成形系统研究中没有考虑天线互耦效应对毫米波系统性能影响问题,结合天线互耦效应分析,提出了一种基于改进正交匹配追踪算法的波束预编码方法．该方法首先推导出了天线互耦矩阵,在此基础上建立了等效互耦信道模型;其次,以所建立的等效互耦信道模型为基础,以最大化传输速率为目标,利用改进的正交匹配追踪算法求得预编码向量,从而获得互耦效应下的最优波束．仿真表明,这种波束预编码方法能够有效地抑制互耦效应造成的波束畸变,保证通信质量．     

影响食品安全检测准确性的因素

随着我国经济的高速发展,人们的生活水平有了很大的提高,饮食问题越来越受到人们重视。食品的安全问题对人们的生活质量和健康都有重要影响。所以国家必须要为食品安全质量把好关,保障百姓的健康和生命安全,本文对食品检测中需要注意的问题做了一些研究和分析。     

全阴影卫星信道高效硬件数字孪生方法

卫星信道的硬件数字孪生技术是卫星通信场景中物理层或数据链路层通信性能评估的重要手段,本文提出了一种适用于全阴影卫星信道的硬件实时模拟架构。首先,基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)平台,设计了一种基于迭代算法的复高斯序列产生方法。然后,基于坐标旋转数字计算(Coordinate Rotation Digital Computer, CORDIC)算法实现了幂指数与平方根函数的硬件计算,并结合时分复用思想研制了全阴影卫星信道衰落模拟器。与传统查找表(Look Up Table, LUT)方法和CORDIC算法相比,复高斯序列产生模块的资源消耗率分别降低了6.21%和5.23%。硬件测试结果表明,信道模拟器输出的衰落统计特性如概率密度函数与理论结果吻合,并且不同类型卫星信道多普勒形状也与理论结果符合,可用于全阴影卫星信道的硬件模拟。     

非相关瑞利衰落信道模型比较与分析

为了比较各种基于谐波信号叠加(SoS)瑞利衰落信道模型的复杂度和性能,推导确定型SoS模型的二阶统计量和均方误差的数学表达式,并指出该模型互相关函数的均方误差为非零常数,证明随机型SoS模型最佳入射角需要满足的条件,并与常见取值方法进行了比较.仿真结果表明,确定型模型由于入射角固定运算量较低,正交分量之间以及多径信道之间的相关性强;而随机型模型通过选取适当的入射角,可以获得良好的统计特性.     

基于FPGA的CCSDS自适应传输系统

深空通信环境下如果选用固定速率进行信息传输,通信质量和系统效率都会受到影响。当通信环境信道质量发生变化时,实时调整通信系统的传输参数,可以保证系统的性能指标如误码率符合要求,使通信系统的效率提高。本文结合邻近空间链路通信协议的要求,以信道估计的信噪比作为衡量信道质量的标准,设计一种符合CCSDS协议标准的码速率自适应传输系统方案。该硬件实现平台以Xilinx Kintex-7 FPGA芯片为核心,实测结果表明在加性高斯白噪声情况下系统可以实时估计0 dB以上信噪比,并且能够实现码速率自适应调整。相比于固定速率传输,码速率自适应传输系统的误码率和吞吐量性能都有提升,可为深空通信系统的设计提供有益参考。     

可扩展多输入多输出信道高效模拟器研制

针对现有信道模拟器通道规模受限、扩展性差等缺陷,设计实现了一种可扩展的多输入多输出(multiply-input multiply-output, MIMO)信道高效模拟器。 该模拟器采用改进的坐标旋转数字计算(coordinate rotation digital computer, CORDIC)算法,只 需较少硬件资源便可实现大规模多支路的随机信道衰落精确模拟。 基于 MIMO 信道离散化模型提出了一种可扩展的硬件模拟 架构,并结合现场可编程门阵列(field-programmable gate array, FPGA)的并行处理优势,进行硬件实现及实测验证。 针对 3GPP 标准扩展车载 A 信道模型(extended vehicular A model, EVA)静态场景和时变场景的实测结果表明,所研制的 MIMO 信道模拟 器输出时延功率谱和多普勒功率谱等统计特性均与理论值吻合,可用于无线通信设备的方案验证、算法优化和性能分析。     

基于无迹卡尔曼滤波的无人机毫米波波束跟踪算法

针对无人机收发端相对运动导致毫米波窄波束无法实时匹配这一问题,提出一种基于无迹卡尔曼滤波的三维波束跟踪方法。该方法首先将波束的俯仰角和方位角作为系统状态向量,对其进行无迹变换,获得采样点集。而后,根据采样点集计算出状态预测值和测量预测值,并以此为基础,根据计算出的卡尔曼增益更新状态向量,获得状态向量的最优估计值。仿真结果表明,此方法满足了无人机实时波束跟踪需求,有效地提高了三维环境下毫米波窄波束的跟踪精度。     

基于位置姿态预测的无人机波束跟踪

针对无人机动态环境下，无人机位置姿态的变化导致无人机毫米波窄波束无法实时精确跟踪这一问题，结合空间坐标系，采用一种基于无人机位置和姿态预测的波束跟踪方法。该方法首先基于历史位置-姿态数据，采用高斯过程学习算法，对无人机未来的位置姿态进行预测；而后，对预测数据进行坐标变换获得空间角度，并由此推导出模拟波束成形矢量，实现波束对齐。仿真结果表明，该方法能够通过高精度的位置姿态预测，实现准确的波束跟踪。