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目前盲信道估计大多采用基于二阶统计量的估计方法,然而这一类方法的性能受到信道阶数估计准确度的严重影响。在低信噪比、存在明显首尾系数的信道条件下,大多数信道阶数估计方法的性能并不理想。本文针对这种情况,分析了接收信号自协方差矩阵的秩与信道阶数的关系。由于盖尔圆理论能够有效实现矩阵秩的估计,因此我们提出一种基于盖尔圆理论的信道阶数估计方法。该方法构造了一种改进的自适应判决门限,能够在不同的信道条件下具有更强的鲁棒性。通过仿真验证,本文所提方法在低信噪比和存在首尾系数的信道条件下,能获得较高的信道阶数估计准确率。 相似文献
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采用翻转矩阵定义了频域均衡空时分组码的编码方式,分析了它的系统结构和编译码过程,并且给出了信道分解的矩阵表达形式,得到了频域均衡空时分组码的一种简明的分析方法。仿真实验表明:与多载波的正交频分复用空时分组码相比,频域均衡空时分组码在频率选择性衰落信道下具有较好的性能。 相似文献
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为降低三维大规模多进多出系统中的导频污染,提出了一种基于软导频复用的导频污染抑制方案。通过利用垂直方向上的空间自由度,从地理上将用户划分为相邻小区内垂直信道信息可分离的中心用户和不可分离的边缘用户,并对相邻小区的边缘用户分配正交的导频资源,以消除边缘用户的导频污染;对所有小区的中心用户分配相同的导频资源,并通过改进的信道估计方案降低导频污染,从而提升所有用户的信道估计精度。仿真分析表明,相比于传统的导频分配方案,该方案可以在三维大规模多进多出系统下以较低的复杂度更好地抑制导频污染,提升系统的性能。 相似文献
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超密集网络能够最大化频谱利用率,但不可避免地带来严重的小区间干扰。为解决该问题,提出一种能够适应超密集网络动态负载场景宏微协作的干扰最小化资源分配算法。首先通过宏微协作交换小区子带干扰信息;然后为高功率用户分配邻区子带干扰较小的资源来降低小区间干扰。当小区业务部分加载时,算法还通过为高功率用户分配更多的带宽资源来降低它们的功率谱密度,从而进一步降低小区间干扰。仿真结果表明,新算法在业务量动态变化的超密集网络中能够有效地降低网络的干扰水平并提升网络的能效比。 相似文献
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在低轨卫星通信系统下行链路中引入协作技术,可获得协作分集增益,从而减小信道衰落的影响。目前在目标通信区域内多星的覆盖率非常高,合适的中继卫星选择策略对于提升卫星通信网络的整体性能至关重要。针对这一问题,本文提出一种基于遍历容量的中继选择算法。该算法借助卫星轨道信息以及统计信道信息,综合考虑卫星本身载荷受限和高动态的特点,通过公平性因子进行遍历容量和能耗之间的折中,选择具有最佳权重遍历容量的节点作为协作卫星。并在此过程中,得到了卫星间协作链路信噪比概率密度闭式表达式,该表达式用来求解协作链路遍历容量。仿真分析表明,该方法可以动态的调整协作卫星的优先级,在误比特率性能和公平性之间可以达到很好的平衡,并且可以在低EIRP情况下提高卫星的服务时间。 相似文献
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为了最小化能量受限的协作蜂窝小区的总代价,提出了上行链路的功率和中继等资源分配的模型.该模型是一个非线性约束、{0,1}组合优化问题,因而提出了一种自适应的资源分配方案对其求解.针对给定中继节点集合,该方案分别为每个源节点选择总代价最小的中继;而对于给定源和中继对,提出了最小化二者总代价的基于图论的最优功率分配算法.通过仿真和分析表明,该方案近似最优,能够发送更多的数据量,延长网络的寿命. 相似文献
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为了解决极低信噪比和高动态条件下多普勒频偏估计可靠性差的问题,提出了一种基于搜索范围预测的扩频系统多普勒频偏估计方法。该方法利用相邻接收信号之间多普勒频偏变化受限的特点,用已得到的多普勒频偏估计值来缩小后续频偏估计的搜索范围,从而提高多普勒频偏估计的可靠性。仿真结果表明:该方法可以有效地提升多普勒频偏估计的可靠性。 相似文献