高斯脉冲的超宽带系统抗时间抖动性能分析

由于收发信机之间的不同步、定时追踪及收发间的相对速率等因素所引起的时间抖动在超宽带通信中是不可避免的.详细推导出在单链路及多用户环境中时间抖动对高斯脉冲的跳时脉位调制超宽带系统的性能影响的数学表达式,并作了相应的仿真分析.结果表明,系统的抗时间抖动性能主要取决于单脉冲信号的自相关特性及引入时间抖动的严重程度.     

满足FCC辐射掩模的UWB信号设计算法及性能分析

脉冲波形设计是超宽带无线通信技术研究中的重要内容。以满足联邦通信委员会(FCC)辐射掩模为前提,采用两次迭代的算法逐步对脉冲波形参数进行优化,设计了一种低复杂度、能够最大限度提高UWB系统的辐射功率的UWB信号。同时,研究了经过加性高斯白噪声(AWGN)信道,在跳时扩频脉位调制(TH-PPM)UWB系统中使用该窄脉冲的系统性能。仿真结果表明,该UWB通信系统比通常使用Manchester窄脉冲或Scholtz窄脉冲的UWB系统误码性能更优。这对于UWB系统的实际运用有很好的指导意义。     

电力线中归一化最小和算法优化分析﹡

电力线通信中的 A 类噪声模型使用 LDPC 码不仅可以有效抑制窄带脉冲噪声，还能通过简单有效的译码算法降低实现复杂度，提高数据传输质量。经过对 LDPC 的几种常用译码方法进行了分析研究，发现归一化最小和算法中的修正因子在电力线信道下是可以进行优化选择的。通过系统仿真和数据比较，结果表明，在对 A 类噪声模型的参数 G 和 A 取值合理的情况下，优化后的归一化最小和算法在误码率上性能接近标准 BP 算法，复杂度得到了降低。     

基于Ka频段的自适应MIMO调制算法

这里研究了一种应用于Ka频段卫星通信信道的自适应多输入多输出(MIMO,multiple-Input multiple-Out-put)调制算法,不同于一般Ka频段卫星通信的信道衰减补偿算法,该算法主要是能根据不同天气条件,利用MIMO系统的接收信噪比自适应的转换调制方式,以维持一定的目标比特率为目标,从而获取较高的系统吞吐量。仿真结果表明,该算法能有效应对Ka频段固定卫星通信信道下的严重信道衰落,兼顾系统性能和频谱效率,得到较高的吞吐量。     

基于认知无线电的超宽带系统中窄带干扰抑制技术

基于认知无线电的思想,在满足联邦通信委员会(FCC)频谱限制的基础上,提出一种能避开多个无线电台工作频段的UWB脉冲波形设计算法,从而达到抑制窄带干扰的目的.仿真结果表明,提出的脉冲比通常使用的Scholtz脉冲的性能更优,抗干扰能力更强.且此方法不需要在整个频段内降低UWB脉冲的功率谱密度,为提高UWB脉冲发射功率,增大UWB系统的通信距离,提供了一种灵活易行的方案.     

基于BP神经网络的电力负荷预测仿真研究

人工神经网络应用于电力负荷预测是目前广泛研究的一个课题。本文首先介绍了人工神经网络在负荷预测中的应用概况,进而分析了BP神经网络原理、模型及算法,建立了负荷预测模型,并配置了网络的相关参数。进而对某地区一天的整点负荷进行预测,根据负荷预测得到的数据．经过Matlab仿真得到了负荷预测值与实际值的曲线,验证了BP神经网络应用于短期负荷预测满足一般精度的要求。     

利用神经网络预测超宽带系统的场强

利用基于神经网络的模型对超宽带(UWB)室内场强进行预测。所采用的数据源自Intel公司的UWB数据库,中心频率为5GHz。通过与信道建模小组委员会最终报告所推荐的路径损耗模型的比较,显示神经网络预测的结果与实测数据更为接近。     

满足FCC频谱限制的UWB脉冲设计算法研究

在超宽带通信系统中,满足FCC频谱限制的UWB脉冲波形设计是一个研究的热点.首先对高斯脉冲及其导函数的频谱形式进行理论推导及仿真实现,在此基础上提出了两种满足FCC频谱限制的UWB脉冲波形算法,并比较了各自的优缺点.     

一种改进高阶软解调在电力线中的应用

主要研究在电力线信道下的高阶QAM软信息LDPC解码算法。传统的高阶QAM软信息LDPC算法是基于AWGN信道提出的,若运用在电力线信道中误码率较高。采用Middletion A类噪声模型来表征电力线信道中的脉冲噪声,针对G.9960协议中的QC-LDPC与高阶QAM软信息进行分析研究,改进现有的M-QAM软信息LDPC解码算法,提出了一种适合电力线信道的高阶调制软信息LDPC解码方法。仿真结果表明改进后的算法误码率更低,相比于传统的高阶软信息算法性能提高2～3dB。     

基于认知的UWB系统软频谱自适应设计方法

认知无线电技术与UWB技术结合解决干扰问题已成为近几年研究的热点。基于认知的思想,在满足联邦通信委员会（FCC）频谱限制的基础上,设计出最佳脉冲波形,使其与周围电磁环境中的干扰设备的功率谱相互正交,从而有效地避开干扰。通过对电磁环境的周期性重复采样,UWB可以成为自适应抑制干扰的通信系统,实现了认知超宽带无线电的概念。此方法不需要在整个频段内降低UWB脉冲的功率谱密度,为提高UWB脉冲发射功率和增大UWB系统的通信距离,提供了一种灵活易行的解决方案。