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在分布式多点协同传输系统中,为进一步提升小区边缘用户接收性能和提高频谱利用率,提出一种联合预处理方法。该方法采用预编码和空时编码相结合的联合编码模型。在分布式天线系统的各远端天线单元(RAU)根据信道状态好坏,形成针对用户传输的协作集合。协作集合中各RAU采用相应的预编码规则对同一用户数据进行预处理,并通过空时分组码的方式发送数据。协同的各RAU进行联合传输,用户端使用最大比合并的方式接收。仿真实验结果表明,该方法能有效地改善系统误码率性能,提高边缘用户接收可靠性。 相似文献
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针对传统来波方向(direction-of-arrival,DOA)估计在信号相干、低信噪比与噪声非均匀环境下性能差的问题,基于修正后的矩阵分解,提出一种利用凸优化的协方差矩阵最优DOA估计方法。修正后的矩阵分解方法,解相干的同时克服了孔径损失;然后,利用凸优化,重构出无噪声的协方差矩阵;最后,利用最小化搜索计算出DOA。仿真结果表明,所提算法与矩阵分解(matrix decomposition,MD)算法、基于◢l▼1▽范数的奇异值分解(l◣▼1▽-norm singular vector decomposition,◢l◣▼1▽-SVD)算法以及基于空间平滑的协方差秩最小化估计(spatial smoothing based covariance rank minimization,SS-CRM)算法比较,能更好地抑制非均匀噪声,且在低信噪比条件下,依然性能良好。 相似文献
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压缩感知是近年来应用数学界提出的一套关于稀疏信号采集和重构的新理论,它突破了传统奈奎斯特采样定理的限制,以远少于传统奈奎斯特采样定理所需的测量数据就能够精确恢复原信号或估计信号的相关参数。将压缩感知理论应用到DOA估计,可以解决传统DOA估计中高采样率、以及较多辐射源信号条件下难以定位的限制。研究了基于压缩感知理论的DOA估计方法,并利用MATLAB进行仿真,通过与传统MUSIC算法比较可知,基于压缩感知的DOA估计方法具有显著的优势。 相似文献
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针对低信噪比条件下导频信道响应LS估计值中存在较大噪声干扰的问题,引入变换域滤波思想,并提出一种改进的方法,基于DCT变换域的滤波方法。通过仿真系统参数变化对改进算法性能的影响,分析和验证了改进算法的有效性。 相似文献
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原DV_Hop算法中存在节点间距离估算的累计误差以及待测节点坐标求解时的误差问题。在平均跳距的计算阶段,信标节点先后以两个通信半径广播自身位置信息,精确了节点间最小跳数值,加入修正因子来校正平均跳距,得到更精确的未知节点坐标。采用基于线性优化惯性权重和线性加权改进的学习因子同步变化的粒子群算法来优化待测节点位置解析误差,降低待测节点的平均定位误差。仿真结果表明,与原有算法相比,该方法可以有效地降低估算距离误差,提高待测节点的定位精度。 相似文献
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针对高速移动环境中双色散信道会出现信道估计可靠性下降的问题,该文在正交时频空(OTFS)调制系统的输入-输出模型中提出一种基于压缩感知的信道估计算法。该算法利用信道中最大多普勒频移和最大时延确定导频发送矩阵的大小,相比传统的正交匹配追踪(OMP)信道估计算法,能够在保证相似信道估计准确度的情况下节省导频资源;并在此基础上,对OTFS调制符号做相位旋转,增加差分矩阵的秩,理论分析和仿真结果表明,该方案能够提升OTFS系统的分集阶数进而降低噪声的干扰。 相似文献
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