低压电网基于发射效率的OFDM比特分配算法

低压电网信道衰减特性变化剧烈,正交频分复用（OFDM）系统的自适应调制技术根据每个子载波的信道状况和用户需求,为每个用户分配最佳的子载波,为每个子载波分配最佳的调制方式,这样可以更好地利用信道资源,提高传输速率．以低压电网为对象,利用多项式函数拟合的低压电网信道模型,从基于SNR门限的比特分配算法出发,提出了一种基于发射效率的OFDM比特分配算法,并与固定调制方式和固定功率分配的OFDM系统进行对比．结果表明该算法能够根据各个子信道的实际传输情况灵活地分配发送功率和信息比特,使更多的子载波可以使用性能好的调制方式,从而有效地利用了低压电网信道资源．     

移动衰落信道中的自适应OFDM调制

在宽带移动OFDM(正交频分复用)系统中,不同的子信道经受不同的信道衰落,具有不同的传输能力。若采用固定速率调制方案,信道容量和发送功率未能获得充分应用。自适应调制技术能充分利用信道容量和信号功率,满足不同传输速率和服务质量的要求。研究了一种适用于宽带移动OFDM系统的自适应算法。在平均发送功率不变条件下,算法根据子信道的衰落特性,自适应地分配子信道中数据比特,选择不同的信号星座和发送功率,使得系统的功率和频谱效率达到最佳。首先推导了在平均发送功率受限条件下,瑞利衰落信道中最大频谱效率;其次,分析了在给定误比特率(BER)条件下,采用连续功率、连续星座MQAM(多进制正交幅度调制信号)调制的最大功率频谱效率,在此基础上提出适用于实际系统的离散功率、离散星座MQAM调制算法;最后进一步优化系统的功率密度谱。计算机模拟表明:该算法能明显地提高移动OFDM系统的频谱效率。     

采用数据扩展技术的OFDM自适应调制算法

在传统的OFDM系统中,实现自适应调制需要传输大量的有关子载波调制参数信息,致使传输效率下降.文中分析了采用数据扩展技术的自适应调制OFDM系统的特征,发现最优算法就是在原始数据符号之间平均分配比特和功率,在此基础上提出了以用户需求为目标的最小化总功率的自适应调制算法.此算法的原始数据符号最多采用两种调制阶数,并且可以在原始数据符号之间按顺序分配,这样不仅降低了算法复杂度,而且大大减少了有关调制参数信息的传输.仿真结果表明该算法具有良好的性能,在复杂度相近的前提下,该算法比采用自适应功率控制的传统OFDM系统节省功率(用子载波的平均信噪比表示)约2 dB.     

单用户OFDM系统中一种新的资源分配算法

针对自适应OFDM系统中满足用户QoS(这里主要指用户带宽及误码率这两个指标)要求的资源(比特功率)分配这一问题,提出了一种新的算法。该算法以每次比特分配时,使得每比特(一次可分配多比特信息)的功率代价最小为原则,获得了良好的性能。仿真结果表明:该算法在满足用户QoS要求的情况下,其发射总功率比现有的同类算法小,性能更佳。     

一种新的OFDM系统自适应调制算法

提出了一种新的用于正交频分复用(OFDM)系统的自适应调制算法,它在保持恒吞吐量的前提下对OFDM系统进行自适应比特分配和自适应功率分配．与使用固定调制方法的OFDM系统相比,使用该算法系统的误码率性能和吞吐量有了很大的提高．该算法计算量较小,是一种实用的自适应调制算法．模拟结果表明引入子载波分组后系统性能依然保持良好,并且信道估计偏差对本算法的影响较小.     

一种改进的OFDM自适应比特及功率分配算法

自适应正交频分复用（OFDM）技术是根据各子载波在频率选择性衰落信道中不同的瞬时增益,动态地分配数据比特和发射功率,从而达到优化系统性能,提高频谱效率的目的。研究了发射总功率和系统误码率上限不变时传输比特数最大化（RA）的自适应算法。提出了一种有记忆迭代方法,能有效克服由于比特数的离散性导致的迭代发散现象,并据此提出两种改进的RA算法。仿真结果表明,和过去的RA算法相比,改进的功率注水RA算法以增加少量的迭代次数为代价,能获得接近于最佳RA算法的传输速率;而改进的等功率RA算法在相同传输速率情况下具有更低的运算复杂度。     

FMT系统中的动态比特分配算法性能分析

提出了一种基于滤波多音（FMT）系统的自适应比特分配算法，在发射端等功率发射的基础上，通过测量每个子载波的信号失真比（SDR），确定每个子载波的比特分配方式和传输参数. 仿真结果表明，该算法提高了FMT系统的抗衰落性能.     

认知无线电的OFDM系统自适应比特分配算法

根据认知无线电系统的传输方式需要,设计了一种基于OFDM的认知无线电体系结构,并在子信道分配已经完成的前提下,在保证服务质量所需误码率的同时,提出了一种自适应比特分配算法,动态地分配子信道上的比特及能量,使得所需要的发射总功率达到最小(或者平均每比特信噪比达到最大).仿真结果表明,与等比特分配算法相比,本自适应比特分配算法相对简单,降低了系统的传输功率,其误码率性能明显好于等比特分配算法.     

一种多输入多输出系统下基于最小发射功率的自适应算法

针对多输入多输出(MIMO)系统提出了一种新的自适应调制算法.传统的自适应调制方法以容量最大化为目标,在发射功率一定的条件下,为空间子信道分配比特和功率.实际的通信系统一般要求传输速率和误码率一定,提出的算法就以最小化发射功率为目标,在发射端自适应根据MIMO系统各个空间子信道的增益来分配传输比特、发射功率,最终获得好的频谱效率,并在满足通信系统要求的前提下,降低发射功率.仿真结果表明,提出的方法可以用低的发射功率达到用户传输速率和误码率要求.     

多天线自适应OFDM系统

自适应OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统根据信道情况自适应地分配各个子载波发送的比特和功率,在频率选择性衰落信道条件下,它比传统的OFDM系统有更好的误比特性能。将自适应OFDM系统与MIMO(Multiple-input Multiple-output)技术相结合,并充分利用发送端知道信道信息的条件,提出了一种多天线自适应OFDM系统,仿真结果表明,该系统与没有采用自适应算法的多天线OFDM系统相比,误比特性能有了显著提高。     

基于均匀设计的选择性映射旋转向量序列生成算法

选择性映射（SLM）技术中的相位旋转向量是影响其性能的关键因素．通过对SLM旋转向量的分析,提出了一种旋转向量序列生成算法．该算法引入了部分因子设计,通过查均匀表生成旋转向量矩阵,简单且易于实现．仿真结果表明,与传统SLM算法相比,该算法不增加任何系统复杂度,在子载波数为16,峰均功率比门限值为4．5dB时获得了0．25dB的性能改进．对于子载波数较多（如1024）的环境,该算法依然有效．     

OFDM系统中一种自适应比特分配算法

在OFDM系统中应用白适应比特分配能够优化系统的性能。在传输速率固定的前提下,对动态比特和功率分配的优化问题进行分析后．提出了一种新的基于预分配的自适应比特分配算法。该算法由预分配和迭代分配两个过程组成。在预分配过程中．信道状态较好的子载波将被优先考虑,然后通过迭代分配进一步将总发射功率降低。仿真结果表明,该算法是一种最优的比特和功率分配算法。与传统的等比特分配方案相比,该算法能够显著提高系统的性能。     

基于博弈论的协作超宽带系统资源分配算法

为使多用户协作超宽带系统的资源分配算法能在有效利用系统资源的同时满足用户的服务质量QoS(Quality of Service)公平性需求,在纳什议价解方法和凸优化理论基础上,将合作博弈论方法用于协作多频带超宽带系统的资源优化分配中。提出以最大化系统净效用为目标,以用户的QoS需求为公平性指标的协作超宽带系统协作伙伴选择算法和自适应功率分配算法。通过仿真与最大化系统速率（max-rate）和最大化最小用户速率(max min) 公平性算法作比较,证明了该资源分配方法在最大化系统速率和用户QoS公平性两方面有很好的折衷,适于超宽带系统。     

基于叠加调制和自适应功率分配的干扰抵消

为消除协作通信系统中各用户的相互干扰并自适应分配各用户的发送功率,提出基于叠加调制和自适应功率分配的多用户干扰抵消算法。各用户在发送自己信息的同时协助其他用户进行信息转发,采用联合设计的叠加调制函数形成重构信号,接收端利用该函数完成干扰消除。针对无线信道的多样性,以最大化系统容量为准则对各用户的重构信号进行自适应功率分配。多种网络模型中的仿真结果表明,本文算法能有效消除干扰,降低系统错误概率。相比结合固定功率分配的干扰抵消算法,该算法可获得1.5 dB的比特错误概率性能改善和5 dB的帧错误概率性能改善。     

北斗卫星导航系统(一期)星座轨道稳定性设计

星座稳定性设计是星座总体工程设计的主要内涵.针对北斗卫星导航系统(一期)星座稳定性设计问题,在利用解析方法深入分析星座摄动运动规律的基础上,综合考虑系统覆盖、导航精度、几何构型等约束条件,提出一种将发射部署、被动摄动、主动控制相结合的星座稳定性一体化设计方案.北斗星座系统的部署和运行结果表明:在时间和空间尺度上,星座动态几何因子(DOP值)稳定,重点服务区域动态DOP值小于4.2,在受限于构型维持控制的卫星可用性指标方面:IGSO卫星可用性大于99%,GEO卫星平均可用性大于96.7%.     

改进人工鱼群算法在认知无线电决策引擎中的应用

针对遗传算法、粒子群算法等应用于认知无线电决策引擎时存在收敛速度慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出了一种基于改进人工鱼群算法的认知无线电决策引擎．利用改进人工鱼群算法全局收敛性强、鲁棒性能好、初值敏感度低等特点,更快速、高效地优化调整传输参数,从而寻找特定条件下的最优配置方案．仿真结果表明,在多载波通信系统下,该认知决策引擎具有收敛精度高、平均适应度值高、稳定性强等特点,性能优于二进制量子粒子群认知引擎．     

一种改进的MIMO中继系统中比特与功率分配算法

比特和功率分配是基于正交频分复用的多输入多输出(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统自适应资源分配中的一个重要研究问题.针对单用户MIMO放大转发中继系统中功率分配的问题,提出了基于注水定理的比特和功率分配算法,算法采用对分法搜索注水线,相对于传统的注水算法,减少了迭代次数,复杂度较低.仿真结果表明,该算法能够有效提高系统谱效率,并且在误码率性能上也有一定的提高.     

重叠编码放大转发协作通信系统研究

为进一步提升协作通信系统的频谱效率,将重叠编码复用技术引入协作通信,设计了采用重叠编码的放大转发（ampli-fy-and-forward,AF）系统,并采用复数域的Viterbi解码算法对其进行译码。在平坦Rayleigh衰落信道下的仿真表明,通过改变不同的编码复用系数,新系统仅使用二阶调制就能使频谱效率高于1（b/s）/Hz。此外,在相同频谱效率下,较传统高阶调制AF协作通信系统,新系统的误比特率（bit error rate,BER）性能有显著提升,如当BER等于10-3时,新系统的每比特能量与噪声功率谱密度之比（Eb/N0）将减少6～7 dB。     

基于微分进化算法的电力系统最优潮流

将微分进化算法（Differential Evolution,DE）应用到电力系统最优潮流（Optimal Power Flow,OPF）问题中,以系统总发电成本为目标函数,除平衡节点外发电机节点有功功率、发电机节点电压幅值和可调变压器变比作为控制变量,建立了DE-OPF的数学模型．基于增广拉格朗日函数法,将状态变量约束考虑入优化的目标函数中．以IEEE30节点测试系统进行了测试,仿真结果表明,与两种遗传算法和一种改进的粒子群算法：传统遗传算法（canonical genetic algorithm,CGA）、自适应遗传算法（adapive genetic algorithm,AGA）和全面学习粒子群算法（CLPSO）相比,DE算法具有较好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效地解决最优潮流问题．     

一种超宽阻带共面混合桥电磁带隙新结构

为改善共面EBG（Electromagnetic Band Gap）结构的SSN（Simultaneous Switching Noise）抑制性能, 通过在EBG结构单元设计中使用组合单元法, 提出一种适用于高速电路SSN抑制的共面混合桥电磁带隙（HB-EBG：Hybrid Bridges EBG）结构。实测结果表明, 在抑制深度为-40 dB时, HB-EBG结构阻带范围为225 MHz~15 GHz。与LBS（L-shaped Bridgesand Slits）EBG结构相比, 在保持高频段SSN抑制性能的同时, 阻带下限截止频率由432 MHz降至225MHz, 有效降低了带隙中心频率。信号传输特性的研究结果表明, 当采用局部拓扑并选择合适的走线策略时, 该结构在保持良好的SSN抑制性能的同时, 能实现较好的信号完整性。