高频宽带信道的一种参数化估计方法

为了对信道参数进行实时有效的估计,提高无线通信系统的性能,针对高频宽带信道条件下存在的群时延扩展现象,提出一种基于特定信道模型的参数化估计方法,反映了宽带信道中与信号频率有关的时延散布现象。该方法能较好将此信道模型进行适当简化,即仅使用部分低阶参数,可大幅降低其复杂度,提高了算法的工程实用性。针对简化的信道模型,对算法进行了仿真和实测数据分析。结果表明,采用该方法可以有效地对高频宽带信道的信道参数做出估计。     

高频宽带信道的一种参数化估计方法

为了对信道参数进行实时有效的估计,提高无线通信系统的性能,针对高频宽带信道条件下存在的群时延扩展现象,提出一种基于特定信道模型的参数化估计方法,反映了宽带信道中与信号频率有关的时延散布现象。该方法能较好将此信道模型进行适当简化,即仅使用部分低阶参数,可大幅降低其复杂度,提高了算法的工程实用性。针对简化的信道模型,对算法进行了仿真和实测数据分析。结果表明,采用该方法可以有效地对高频宽带信道的信道参数做出估计。     

神经网络的短波信道参数实时估算算法

提出了神经网络在短波信道参数实时估算中的原理、算法及应用 ,给出了用神经网络进行参数估算的工作流程 ,以及实验的仿真结果 .     

凸组合实时判决反馈稀疏水声信道盲均衡算法

针对高速水声通信信道稀疏特性,提出了一种凸组合实时判决反馈盲均衡算法。将盲均衡器分为保持均衡器支路和稀疏均衡器支路,以保持均衡器能量和权系数的瞬时梯度为判据,对稀疏均衡器支路对应抽头进行实时稀疏化处理。算法中避免设置稀疏化阈值,对不同稀疏水声信道和通信信号具有通用性,且对于时变稀疏水声信道可以利用保持均衡器支路恢复稀疏均衡器支路置零抽头系数,使算法对信道具有较强跟踪和冷启动能力。典型稀疏水声信道条件下的仿真结果证明,凸组合实时判决反馈稀疏水声信道盲均衡算法性能稳健,与全阶判决反馈盲均衡算法相比,计算简单,收敛速度快,稳态剩余误差小,有利于算法在水声通信系统中的推广应用。     

基于光反馈多模半导体激光器的多信道双向混沌同步通信

利用光反馈多模半导体激光器建构了多信道双向混沌通信系统,数值研究了系统的同步特性及通信性能.结果表明,当激光器的参数一致时,2激光器对应模式间能够获得无时延高质量混沌同步,并实现多信道实时双向通信;当激光器的内参数失配时,系统的同步性能和通信质量会受到一定影响,但在一定失配范围内,系统仍能较好地实现多信道双向通信.     

岸船通信的抗干扰和保持通信时间预测研究

岸船通信面临着介质对高频电磁波( HF: High Frequency Electromagnetic Wave) 的吸收损耗、海面湍流对电磁波的散射、海面物体对电磁波的反射产生的多径信号干扰的问题。针对岸船通信通信传输信道的特点,建立其信道传输模型,求解出信道的单位冲激响应,提出了在岸船通信中接收机基于双调角器抗多径干扰的方法。该方法能有效地利用多径信号的能量,不需提高发射机功率即能提高通信质量,抗多径效果好且容易实现。建立高频电磁波电离层反射模型,使用解三角形算法研究了岸船通信能保持通信的时间,便于完善通信协议,提高通信质量。仿真结果表明,该方法白天最长能保持4． 5 h 通信,夜晚最长能保持7． 5 h 通信。     

短波通信中的频谱占用测试与研究

介绍了短波通信中频谱占用测试方法及测试结果，以及对测试结果的分析．给出了试验中相关性和多孔性的测试结果，并在此基础建立了相应的高频通信信道模型，并以此为基础对高频信道的传播特性进行了一定的研究．①     

基于信道模型过估计的最小噪声子空间盲辨识

研究基于信道模型过估计的盲系统辨识问题.采用最小噪声子空间方法,提出了一种通信信道盲辨识算法.与现有算法比较,提出的算法减少了辨识过程的计算量,提高了辨识精度,并对信道阶数过估计具有鲁棒性.仿真结果表明,在信道阶数过估计时,提出的算法仍能给出较好的参数辨识效果.     

5．8GHz室外环境传播特性分析

为了给后3代无线通信系统（B3G：Beyond 3G）参数设计提供参考以及为算法仿真提供信道建模，针对国内城市室外环境不同的传播场景中，在5．8GHz频段和20MHz信道带宽的测量条件下，进行了室外信道测量和研究。根据测量数据统计分析，5．8GHz频段路径损耗指数在视距通信时为2．53，在非视距通信时为3．3～3．8；同时，对COST231-WI路径损耗模型进行了修正，     

基于残差密集网络的智能超表面信道估计算法

信道估计是通信系统中一项关键的技术,涉及评估信号在传输过程中经历的信道特性,以便接收端能够有效地对接收到的信号进行处理和恢复。为提高视距信道遮挡通信下的通信系统质量,使用智能超表面来辅助现有通信系统。智能超表面辅助的无线通信系统中,除了基站和用户之间的视距信道外,同时包含基站到智能超表面和智能超表面到用户之间的级联信道。当前信道估计方法基本上利用传统算法进行估计,为了解决智能超表面辅助多用户系统中复杂统计分布的级联信道估计精度低和计算复杂度高的问题,文中提出了一种基于传统算法和深度学习算法相结合的信道估计算法。利用传统算法的可解释性和深度学习算法的高性能特性,在卷积网络基础上,提出了一种基于残差密集网络（RDN）的去噪方法。首先按照系统参数模拟生成真实环境的数据集,使用传统最小二乘法（LS）进行信道粗估计,并将信道看作二维含噪图像;其次采用密集块（RDB）充分提取噪声数据局部特征,并使用多路卷积和残差网络对数据进行特征融合;最后通过已训练模型对数据进行在线估计,并得到去噪信道。文中从信道的估计精度对所提算法进行验证,在Rician信道模型上进行理论公式推导和系统仿真分析。仿真结果表明,...     

基于KNN-TSVR算法的MIMO-OFDM系统信道估计

为了提高多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计性能,提出了一种基于K近邻加权孪生支持向量回归(KNN-TSVR)的信道频率响应估计算法.该算法的工作过程是首先用最小二乘算法对导频位置的信道参数进行估计,获取训练样本,然后用K近邻(KNN)算法对训练样本进行预处理,得到赋予各样本的权重,最后由加权TSVR对MIMO-OFDM系统所有位置的信道参数进行插值估计.本文提出的改进的加权TSVR信道估计方法不仅具有TSVR对非线性关系回归的优势,同时引入KNN算法对TSVR进行改进,使得该算法与传统TSVR相比,具有更好的回归性能和抗噪声能力.对非线性MIMO-OFDM信道进行估计的仿真实验结果证实了这一结论.     

扩频系统中自动频率校正单元的设计与实现

针对ＩＳ－９５码分多址蜂窝通信系统标准,给出了一种在从导引信道上提取信道参数并同时获取对载频频差的估计方案,给出了自动频率校正环路的设计方案,及其ＦＰＧＡ实现。该方案简单可行,硬件资源消耗少,且能明显改善移动台接收机的性能。     

基于判决反馈均衡的水声信道估计与通信算法

在分析基于最小均方信道估计算法的基础上,对计算量较小的匹配追踪算法进行改进,引入路径门限调整机制以克服虚假路径造成的不良影响,利用重要路径权系数的2次迭代修正方法,进一步提高了水声稀疏信道的估计精度;借助于信道估计值进行均衡系数的解算,利用判决反馈均衡器(DFE)的输出信号对信道估计质量进行实时评估,提出了一种基于DFE的信道长度自适应选择的信道估计算法,同时,通过仿真和实地实验验证了其有效性.结果表明,所提出的算法能够在未知水声环境下实现对信道估计算法的自适应调整以及对预估信道长度的合理选择,以较高的计算效率而实现对水声信道的精确估计,满足未知水声信道环境下的精确信道估计及通信应用需要.     

应用回归算法改进宽带码分多址系统中的信道估计

研究宽带码分多址系统中瑞利衰落信道下使用导频符号辅助信道估计的方法,并提出应用回归算法改进信道估计.在初始估计中,由传统方法得到的信道参数估计值,通过长时线性或二次曲线回归来修正短时估计误差.仿真结果表明,在宽带码分多址系统中应用该方法可以获得0.4 dB的增益.     

基于CAD模型的立体视觉目标运动估计

提出了一种基于CAD模型的目标运动估计和目标轨迹实时生成方法，分为两步：首先采用立体视觉系统由图像特征点求出目标特征点的每个采样周期的空间位置；然后由其匹配模型的特征点集，通过扩展卡尔曼滤波方法估计目标运动参数，有了上述参数，就可以设计与伺服系统事宽匹配、消除图像处理延时影响的目标轨迹生成器，文中对目标的运动估计算法进行了仿真研究，结果表明该算法是可行的，文章创新之处在于推导了双目立体视觉系统的运动估计算法。     

SC-FDE/MIMO技术在宽带无线接入系统中的应用研究

简要介绍了无线宽带接入系统物理层研究的两种重要技术:单载波频域均衡(SC FDE)技术和多入多出(MIMO)技术。然后,给出SC FDE+MIMO系统的模型结构,并重点讨论了该系统模型的频域均衡系数,以及信道估计和信噪比估计的算法实现。最后,给出SC FDE+MIMO系统的性能仿真结果。     

MIMO-OFDM系统低复杂度的同步参数与稀疏信道联合估计

由于MIMO-OFDM系统中载波频偏、采样频偏、符号定时误差等多个同步参数及信道的影响,文中提出一种同步参数与信道的最大似然（ML）联合估计算法.稀疏衰落的情况下,该算法使用基于压缩感知（CS）的信道估计,通过较少的接收样值来恢复稀疏信道,以降低复杂度.仿真中通过数值模拟对估计性能进行分析.结果表明,该算法在保持较低复杂度的同时,可获得理想的性能.     

基于马氏链的感知无线电信道状态预测及容量估计

针对感知无线电(cognitive radio,CR)信道的动态特性,对感知无线电频谱占有模型进行了研究,利用马尔可夫模型对频谱占用情况以及信道状态变化情况进行概率统计和估计,基于估计结果,进行实时预测频谱占用情况和实现信道容量估计,并给出了一个容量估计公式。仿真结果显示信道状态预测及容量估计准确性很高,为基于QoS的感知无线电动态选频提供了很好的参考依据。     

基于人工智能负载估计系统的磁浮列车垂向振动 主动控制

提出了基于人工智能负载估计系统的磁浮列车悬浮系统主动控制方法。给出单点悬浮数学模型,并基于劳斯-赫尔维兹判据证明该模型开环不稳定;考虑负载特征和实时悬浮变化,利用多层人工神经网络对悬浮系统控制量的输出进行主动控制;采用非支配排序遗传算法(NSGA)对系统参数进行优化。结果表明:所提出的控制方法具有较好的鲁棒性,在较大负载扰动时仍然能够保持相对较小的误差。