天线互耦对室内MIMO无线信道容量的影响

考虑多天线间互耦,建立了多天线系统等效网络模型,导出通用耦合系数矩阵。应用互耦补偿方法拓展了室内多输入多输出(MIMO)无线衰落信道模型的研究,数值分析了天线单元间的互耦对室内MIMO无线信道容量的影响。验证互耦对空域相关性无影响的条件,计及互耦要比不计互耦对信道容量的影响要大,但互耦导致的天线方向图畸变可能产生角度分集的效果,从而降低信道的相关性并提高信道容量。     

基于监督机器学习的车载协作通信中继选择

为提高车载协作通信链路的可靠性与连通性,提出了一种在下行非正交多址接入(NOMA)的中继网络中基于监督机器学习算法的中继选择方案,通过构建反向传播(BP)神经网络预测模型,对候选中继集的中断概率进行预测,以此来进行基于最小中断概率的中继选择,提高了下行链路的连通性.在Matlab中,利用样本数据进行网络训练后,得出的预测值与理论值的相关系数为0.99944,预测的平均相对误差为0.57％,表明该中继选择方案模型能够对多个中继进行中断概率的预测,从而实现基于最小中断概率的中继选择.数值仿真结果表明,基于监督机器学习的中继选择方案相较于基于增强学习的中继选择方案中断概率下降了60％,能明显提高中断性能.     

时变信道下车载HDAF协作通信误码性能分析

车辆快速移动带来的信道时变特性降低了智能车载协作系统的误码性能。因此,该文提出了一种基于一阶自回归模型（AR1）的车载混合译码放大转发（HDAF）协作通信方法,该方法通过AR1的多普勒频偏相关系数来刻画时变信道特性,根据信道增益自适应选取HDAF协作通信方式,提升了智能交通系统的可控性安全。同时,分析了车载移动速度和信道状态信息（CSI）估计精度对误码性能的影响。数值分析表明,车载系统能通过增加CSI的估计精度,有效地减少车辆快速移动引起的误码平顶值。该方法相对于放大转发（AF）和解码转发（DF）协作通信方式,平均误码性能分别提高了约3.6 dB和1.5 dB。     

基于超图聚簇和干扰限制区域理论的全双工D2D车载通信资源管理方案

在蜂窝车用无线通信(cellular vehicular-to-everything,C-V2X)系统中,车辆快速移动导致D2D链路的网络拓扑不稳定,频繁重构的网络拓扑增加了同频干扰问题的复杂度和拓扑管理信令的数量,造成基站的计算能力和带宽资源浪费.本文建立以簇为核心的全双工D2D(full-duplex device...     

室内MIMO无线信道:模型和性能预测

提出了一种包含小尺度衰落、相对路径衰落和阴影衰落的室内MIMO信道模型,考虑到室内人员的流动性,并对模型的性能进行了预测,拓展了室内MIMO无线衰落信道模型的研究.实验结果验证了提出模型的性能.得到有用的结论:在低秩的信道,信道容量减少,能合理解释针孔信道容量,在高秩的信道,不考虑相对的路径衰落和阴影衰落的情况下,信道的容量随天线的数目增加和信号相关性的减少而增大.考虑相对的路径衰落和阴影衰落,在LOS传播环境中,若存在丰富的散射传播,信道容量要高得多.     

基于博弈论的认知无线电自适应功率控制算法

针对认知无线电环境下的功率控制问题,给出了基于博弈论的非合作功率控制算法,并对其纳什均衡存在性和唯一性进行了证明。在此基础上,针对该算法中部分用户SINR远大于目标值而引起功率浪费的情况,通过一种反馈函数对惩罚因子进行自适应调整。仿真结果表明,与其他分布式算法相比,经过调整后的功率控制算法在保障主用户QoS需求的前提下,能够保证所有用户的输出SINR满足上下限阈值要求,并有效降低认知用户功率消耗,克服远近效应,达到用户公平共享频谱资源的目的。     

多中继协同差分宽带通信性能优化

多中继协同的差分宽带通信方法能得到完全的协同分集和频率分集增益,为了优化误比特性能,以均值信噪比最大为准则,对影响均值信噪比的多个参数进行理论分析和优化求解.理论分析表明中继个数和中继位置是关于均值信噪比的非凸函数且优化解在边界点上.为使优化更有实际意义,确定了常用的中继个数和中继位置取值,在此基础上得到了功率分配因子和最大比合并因子的最优解.仿真实验结果验证了理论分析及参数优化解的有效性,以及多参数优化误比特性能的优越性.另外,理论分析和仿真结果还给出了合理选择中继个数和中继位置的方法.     

基于复杂系统自组织MIMO无线传输分集和编码技术研究现状及其技术路线

空间分集与编码调制技术相结合的空时编码技术,可以获得分集和编码增益,具有优异的抗衰落性能。传统空时编码和多输入多输出(MIMO)技术是通过多天线来实现空间分集的,但是由于移动台的尺寸和载频的限制,使多天线技术很难实现。基于复杂系统自组织MIMO无线传输分集和编码技术成为解决这一问题的可选方案,并且无需通过信道反馈信息,动态分配资源,提高了端到端的通信服务质量(QoS)和信道容量。     

智能反射面和协作干扰的无人机安全通信算法

为了进一步增强无人机通信系统的保密率,提出了基于智能反射面和协作干扰的无人机安全通信系统。通过利用智能反射面动态地加强回传链路以及通过协作无人机引入人工噪声干扰非法窃听者,从物理层提高无人机通信系统的安全性。考虑源无人机轨迹、干扰无人机轨迹、功率控制和智能反射面相移,以最大化系统的保密率为目标提出联合优化问题。提出了一种交替优化算法,将原问题变为4个子问题,并通过连续凸逼近、半定松弛将原始的非凸问题转换为近似凸性子问题,使其可通过凸优化工具直接求解。仿真结果表明,所提优化算法能够快速收敛,相比于传统的非智能反射面辅助的通信网络,所提算法能显著地提高系统的安全保密率。