面向用户最大覆盖的多空中基站布局方法

以无人机为平台的空中基站(unmanned aerial vehicle base station, UAV-BS)部署灵活、通视较好,在应急通信场景中具有独特优势,但是UAV-BS位置对通信组网效能具有重要影响,如何优化UAV-BS部署位置,特别是多UAV-BS位置布局是一个关键问题。本文考虑对地面终端用户最大化的覆盖且尽可能降低基站发射功率,提出多UAV-BS定位模型。首先,基于通信区域视线(line-of-sight, LoS)和非视线(non-line-of-sight, NLoS)传输统计特性计算最大覆盖半径及相应UAV-BS定位的高度。在此基础上,将基站水平定位布局视为多圆覆盖问题,构建覆盖用户数最多的非线性约束优化模型,并在保持用户覆盖最大化的前提下,进一步优化各UAV-BS发射功率。然后,基于最小覆盖圆问题和遗传算法对定位模型进行求解,计算具有低阶多项式的时间复杂度。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性,结果表明所提方法能够实现UAV-BS组网3D布局,并能最大化用户覆盖和降低基站功率。     

移动通信信号到达时间差定位的估计

到达时间差(TimeDifferenceofArrival,TDOA)位置估计是无线定位的一项关键技术.首先介绍了TDOA定位估计原理,阐述了基站任意分布时(以三基站为例)的二维定位估计,以及在特殊情况下,即基站线性分布时的定位估计.最后,对三基站TDOA定位估计及其定位精度进行了仿真,为第三代移动通信无线定位系统的研究和开发提供了理论基础.     

多基站ISAR平面转台目标成像模型与仿真研究

建立了匀角速度平面转动目标和匀角加速度平面转动目标的多基站ISAR平面转台目标模型,给出了多基站ISAR平面转台目标的成像算法,同时分析了多基站ISAR平面转台目标成像约束。通过在多基站ISAR平面转台目标成像模型的基础上构造多基站方位向多普勒方程组和距离向投影方程组,实现了对目标散射点位置参数和运动参数的准确估计。仿真实验验证了多基站ISAR平面转台模型和成像算法。     

多业务CDMA网络基站规划模型与算法研究

针对多业务CDMA网络基站规划问题,以最小化建设成本和功率损耗为目标,建立该问题的多目标数学优化模型.针对所建模型的特点,设计基于非支配排序遗传算法(NsGA-Ⅱ)的求解方法,给出算法实现的各种关键要素.通过对一个实际算例进行求解,仿真结果表明算法能够很好的逼近Pareto最优解集,在所有获得的规划方案中基站均匀的分布在目标规划区域内,与实际规划比较吻合,从而表明所建模型和算法的有效性,能够为实际CMDA网络基站规划提供有效的理论依据.     

运动多站无源时差/频差联合定位方法

鉴于无源定位技术已经成为现代信息化作战的核心技术,提出了一种新的运动多站无源时差(time difference of arrival, TDOA)频差(frequency difference of arrival, FDOA)联合定位方法去解决无源定位系统中的非线性最优化问题。通过智能算法的启发,将优化后的基于线性递减权重和物竞天择的粒子群算法(particle swarm optimization algorithm based on linear decreasing weight and natural selection, WSPSO)与经典加权最小二乘算法(weighted least squares, WLS)相联合对目标进行跟踪定位。加权最小二乘定位算法在4个基站的情况下无法实现对辐射源的定位,所得定位结果会出现多解。而所提的运动多站联合定位算法在4个基站的条件下不存在初始目标位置估计和局部收敛等问题就能够实现辐射源的精确定位。通过大量仿真结果分析,本文所提的智能优化定位算法具有更高的目标定位精度和更稳健的定位性能,优于标准粒子群算法与优化PSO算法。     

利用CDMA信号为照射源的雷达目标探测技术

针对基于CDMA蜂窝网信号的外辐射源系统,提出一种利用多个基站发射的信号对运动目标检测的方案.该方案根据直达干扰分量的多普勒频移为零,而目标发射信号的多普勒频移非零以及基站信号序列自相关函数的特点,采用对消方法滤除各个基站多径分量的干扰;再根据基站之间除导频信道外其它信道可以认为是完全无关的这一特点,实现基站与回波时延的匹配,完成对定位参数的估计.通过仿真实验证明了该算法的有效性.     

多址接入中继系统中LDPC乘积码的优化设计

针对两个用户、一个中继节点、一个基站的多址接入中继系统提出了一种基于低密度奇偶校验（low density parity check,LDPC）乘积编码的网络编码方案。为了进一步提升系统性能,方案中采用了一种基于外信息转移（extrinsic information transfer, EXIT）图的LDPC乘积码度分布优化算法。该算法主要是对中继节点的LDPC乘积编码进行优化设计,同时可预测LDPC乘积码的迭代译码性能。性能分析与仿真结果表明：优化的网络编码方案进一步改善了传输网络的误码率性能,利用EXIT曲线图实现了迭代译码性能的近似估计。     

一种多天线多用户下行系统保障公平的资源分配策略

将比例公平调度机制推广到多天线多用户下行系统,提出了一种保障公平的资源分配方案和多用户调度机制.基站利用块对角化预编码机制,将多天线下行系统分解为并行无干扰子信道,并根据各个用户的信道状态,选择优化用户集进行传输,从而在保障公平性的同时最大化系统总速率.同时分析了信道反馈错误对该资源分配机制的影响.仿真结果表明,与其他几种用户调度机制相比,该资源分配方案在吞吐量和公平性之间取得了良好的折中.     

基于相位编码的量子蚁群算法

针对蚁群算法只适用于离散优化问题的局限性和收敛速度慢的问题, 提出一种适合连续优化的量子蚁群算法. 该方法直接采用量子位的相位对蚂蚁编码. 首先基于信息素强度和可见度构造的选择概率, 选择蚂蚁的前进目标; 然后采用量子旋转门更新描述蚂蚁位置的量子比特, 完成蚂蚁移动; 采用Pauli-Z 门实现蚂蚁的变异增加位置的多样性; 最后根据移动后的新位置完成蚁群信息素强度和可见度的更新. 由于优化过程统一在空间[0,2π]ⁿ 进行, 而与具体问题无关, 因此, 对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性. 以函数极值优化和聚类优化为例, 仿真结果表明该方法的搜索能力和优化效率明显优于普通蚁群算法和标准遗传算法.     

动基站时差探测系统定位与滤波技术研究

针对传统长基线时差探测系统的缺点,本文提出了全新的动基站时差测量系统,并给出了目标的定位原理。针对此探测系统的特点,提出了一种高度简化的加权最小二乘算法,该算法利用子集选优法分析结果,并忽略各子集位置误差的相关性,从而有效地减小了运算量,同时保证了较高的目标位置测量精度。通过伪线性卡尔曼滤波法和广义卡尔曼滤波法进一步减小了目标位置的探测随机误差,统计仿真结果证明了这一数据处理流程的有效性。     

一种改进的双基地SAR数值计算传递函数成像算法

针对收发平台等速度平行飞行双基地SAR条带工作模式,提出了一种改进的双基地SAR数值计算传递函数成像算法.算法通过数值计算得到双基地二雏传递函数,通过场景坐标系向方位-斜距平面的映射校正了原算法中存在的沿距离变化的方位位置畸变,进而采用常规单基地SAR成像处理流程实现对双基地SAR回波数据的成像处理,最后通过点目标仿真验证了算法的有效性.由于距离徙动校正不需要插值计算,因此计算效率较高,适合进行高速并行成像处理.     

有限比率反馈下多天线预编码系统的性能分析

在无线通信系统中,当发射端完全已知信道的状态特性时,接收与发送的联合优化设计可获得较好的通信性能,然而由于实际通信系统中有限比率的反馈比特数,发射端往往只能已知部分信道的状态特性。利用格拉斯曼空间中的装填问题,提出通过反馈比特数来选择多波束矢量并与功率控制相结合的线性预编码矩阵优化设计方法。仿真比较了信道特性完全已知和有限比特反馈下部分信道特性已知时基于不同优化准则的预编码系统的性能。仿真同时证实了提出的预编码设计方法的误码率接近信道完全已知时的预编码系统的性能。该设计方法可应用到实际的具有反馈的无线多天线通信系统中。     

基于随机阵列的NUFFT BP三维快速成像

传统的二维实阵列用于三维微波成像时,需要相对较高的脉冲重复频率才能切换发射阵元。针对这种情况,利用随机阵列来实现三维成像,目的是有效降低脉冲重复频率。进一步提出利用等效相位中心原理来实现任意随机阵列布局的可行性方案。然后,基于随机阵列,发现使用非均匀快速傅里叶变换(nonuniform fast Fourier transform,NUFFT)来实现后向投影(back projection,BP)算法的插值过程,能够用较少的运算量实现BP算法的高精度插值。最后,结合并行处理技术来实现NUFFT BP算法,结果使得BP算法的执行效率得到显著提高。     

Ad hoc网络中信号干扰对DCF协议公平性的影响及仿真分析

将ad hoc网络中的信号干扰划分为传输干扰和载波干扰两大类,并完整的分析了这两类信号干扰对DCF协议公平性的影响。发现当所有发送节点都在彼此的物理载波检测范围之内时,物理载波检测机制能为发送节点提供一种同步机制,从而有效保证多对收/发节点公平的共享信道带宽;而当部分发送节点不在其余发送节点的物理载波检测范围之内时,载波干扰则会严重破坏DCF协议的公平性,信号干扰引起的冲突甚至还会导致信道被某些收/发节点垄断,出现极端不公平现象。     

基于瞬时频率细微特征分析的FSK信号个体识别

通信信号的个体识别是近年来通信侦察领域的一个重要研究课题,也是一个比较复杂而困难的问题.目前针对相同型号、相同工作模式的通信信号的个体细微特征的提取、分析和识别方法多处于一个初步研究阶段.提出了一种细微特征提取方法,并利用特征参数集实现了多个电台的个体识别.实验结果表明该方案识别率较高,具有较强的实用性和可行性.     

高频地波航海导航定位方法研究

提出了一种基于高频地波传播的船只导航定位系统设计方法。该方法通过接收3个固定发射基站发射的导航定位参考信号(时基同步的线性调频信号),借助于谱分析技术实现了定位船只的距离与运动速度信息精确提取以及天地波信号的有效分离。数据仿真表明,定位精度与测量信噪比相关,即相参积累时间越长,定位精度越高,因此通过调整相参积累处理时间即可获得定位精度所要求的累积信噪比。     

半监督条件下的CRC跳频电台指纹特征识别

针对跳频电台指纹特征差异细微、对噪声影响敏感,同时非合作条件下跳频信号的识别训练标签数据不足问题,提出了一种基于合作表征分类器(collaborative representation classifier, CRC)的半监督条件下跳频电台指纹特征识别算法。以跳频电台开机瞬态信号的包络特性作为电台个体的指纹特征,利用对噪声“不敏感”的高阶累积量估计来抑制噪声;通过构造半监督条件下的CRC实现对未标定训练数据的有效利用。实验表明,与传统有监督训练相比,该方法在抑制噪声的同时,能够充分利用未标定训练数据特征,对目标特征具有更高的识别率。     

基于带控制器并行结构模型的并行微粒群算法

并行计算是解决复杂大规模工程计算问题的有效方法。现提出了一种基于带控制器并行结构模型的并行微粒群算法,它是一种粗粒度的并行。它将种群分为几个子种群,分别放在不同的处理器上,每个子种群独立、同时进化,周期性地交换、更新最优信息。实验结果表明：若选择合适的通讯周期时,该并行微粒群算法不仅具有理想的加速比,而且有效地提高解的质量。     

一种改进的粗粒度并行蚁群算法

蚁群算法是一种模拟进化算法,具有很强的全局搜索能力。提出了一种基于粗粒度模型的并行蚁群算法,该算法采用了一个新的信息素更新策略———Ant-proportion,这种新的更新策略是综合考虑全局和局部信息,依据蚂蚁在搜索过程中所得到的路径的优劣程度和路径中各路段对其贡献的大小来分配信息素增量;另一方面,该算法采用的粗粒度模型充分利用了蚁群算法内在的并行性,使得算法具有更快的收敛速度和更好的优化质量。最后,选用了CHN144问题对该算法进行了检验,算法求得的最优路径优于已知的最优结果。     

基于预编码矩阵的迭代均衡算法

针对长期演进(long time evolution,LTE)下行多输入多输出正交频分多址链路(multiple input multiple output orthogonal frequency division multiplexing, MIMO OFDM)异步通信系统中的天线间干扰和多径干扰的问题,提出一种低复杂度的基于预编码矩阵的迭代均衡算法。在发射端,该算法通过预编码矩阵将信号扩展到所有子载波上,从而降低部分子载波深衰落对扩展前原始信号的影响。在接收端,利用最小均方差误差排序QR分解(minimum mean square error sorted QR decomposition, MMSE SQRD)软输入软输出干扰消除均衡算法,一方面避免传统基于最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)并行软干扰消除均衡算法中复杂的矩阵求逆运算,进而降低了算法复杂度,另一方面利用信道排列优先检测信噪比最大的传输符号提高检测准确性。同时通过预编码对重构信号中误差进行扩展,进而缓解在迭代干扰消除过程中的误差传播。仿真结果证明,在2发2收场景下,误码率在10^-3时,算法经过5次迭代后系统性能相比于现有的迭代均衡算法改善约4 dB。