分组空码索引调制

为提高空域索引调制技术的信息传输速率,提出分组空码索引调制(grouping space code index modulation,GSCIM)方案。结合空间调制(spatial modulation,SM)和码索引调制(code index modulation,CIM),利用分组思想增加调制信息比特、天线索引信息比特和伪随机(pseudo noise,PN)码索引信息比特。分析和仿真结果表明,当信息传输速率相同时,与其它索引调制方案相比,GSCIM方案可以至少节省一半的索引资源,具有更好的误比特率性能,随着信息传输速率的提高,这些优势更明显。     

广义空—码联合索引调制

针对空间调制天线利用率低、广义空间调制传输速率低等问题。本文将广义空间调制和码索引调制相结合,提出广义空-码联合索引调制(generalised space code joint index modulation, GSCJIM)。信息比特在发射端经串并转换后分别映射为伪随机(pseudo noise,PN)码索引、天线索引以及调制符号,调制符号的实部和虚部分别选择激活的伪随机码进行扩频,并通过激活的天线组合将信号发射出去。广义空间调制和码索引调制的结合,提升系统传输速率的同时也提高了天线的利用率,并且抗干扰性能显著增强。分析与仿真结果表明,在传输速率相同时,GSCJIM比广义空间调制节省了索引资源,并且当误比特率为10_-3时具备5dB的性能优势。     

MIMO-MB-OFDM超宽带通信系统的研究

MB—OFDM UWB无线通信技术和MIMO技术是目前无线通信领域中的热门技术。文中在两者的基础上提出一种基于V—BLASI、的MIMO—MB—OFDM超宽带通信系统，为提高MB—OFDM UWB系统的性能给出了一个可行的方法。详细介绍了系统的各个模块组成和相应的工作流程，并选择了经典的Golden检测算法作为V—BLAST检测算法，最后列系统性建进行分析。仿真结果表明，该系统与传统的MB—OFDM UWB相比在性能上有了显著的提高。     

短波通信多组空时编码中等效MIMO模型ZF解码

面向短波通信提出了多组空时编码( MGSTC )的一种等效多输入多输出( MIMO )模型迫零( ZF)解码算法。该算法以降低运算复杂度为目的,将原多时隙MIMO系统拆分为多个多时隙单输入多输出( SIMO)系统并分别等效为多个新的单时隙MIMO系统模型,通过各自左乘等效信道矩阵的共轭转置后进行最大比合并( MRC)以及ZF解码获得发送信号估计值,避免了球形解码( SD)中对高阶矩阵的QR分解。仿真结果表明,与虚拟MIMO模型SD解码算法相比,等效MIMO模型ZF解码算法在误码率( BER)性能1 dB损耗的情况下,运算量降低一个数量级以上。     

新一代无线通信系统的软件可重构研究

在新一代无线通信统一平台上,基于嵌入式处理模块与通用PC相结合的架构,对平台软件的重构性进行研究.介绍了基于SCA的新一代无线通信系统的软件体系结构.重点阐述了系统软件重构的几个关键技术:波形组件库的建立,核心框架的接口实现、域配置文件以及CORBA(common object request broker architecture)的应用开发,并对可重构软件的开发流程进行了探讨.     

QS-THSS-UWB中具有二级低碰撞区特性的跳时序列构造

通过设置保护区并结合传统的跳时序列,构造了一类适用于近似同步跳时扩谱超宽带无线电通信系统的跳时序列,该类序列具有两级的低碰撞区。在所设计的跳时低碰撞区内,该类序列不仅具有与零碰撞区跳时序列极为接近的跳时相关性能,而且克服了零碰撞区跳时序列为保证序列的正交性所带来的序列数目少和过区性能突降这两个弊端。     

基于Y形阵的空时二维波达方向估计

提出了一种适用于Y形阵的空时二维波达方向估计方法,在低信噪比下实现了无模糊的二维波达方向估计。该方法利用了Y形阵的特性,具有较好的稳定性和较小的估计方差。仿真结果证明了本方法的有效性。     

超宽带无线电抗干扰性能研究

该文分析了超宽带无线电在抗单频正弦干扰、部分频带干扰、阻塞干扰的误码性能,并对此进行了详细研究,得出了提高超宽带无线电抗干扰性能的系统参数选择策略,合理的参数选择使超宽带无线电有较强的抗干扰能力,并通过计算机仿真验证了理论分析的正确性。     

认知无线电中的人工智能技术

文章归纳了目前认知无线电研究中涉及的人工智能技术,以认知引擎思想架构为基础,针对感知与信息存储、学习与推理、决策与调整等认知过程的重要阶段,介绍了无线电知识表示和专家系统在环境感知和信息存储上的应用,讨论了用遗传算法、神经网络和模糊逻辑实现认知学习与推理的方法,分析了用博弈论进行无线电决策的过程,最后指出了利用人工智能研究认知无线电的发展方向。