基于环正交腔体噪声消除的OFDM网络信号误差限制算法

为解决当前OFDM网络信号误差限制算法难以消除窄带莱斯噪声干扰,且单纯采用一次发射机制存在精度较低等问题,提出了一种基于环正交腔体噪声消除机制的OFDM网络信号误差限制算法.首先,对OFDM信号进行离散化,并依据信号投影矢量及窄带莱斯噪声投影矢量在全频谱上的投影,按极坐标旋转方式构建了环正交腔体噪声消除结构,实现了信号投影矢量与窄带莱斯噪声投影矢量的正交分离,提高了信号投影矢量的投影效率,减少信号投影矢量与噪声投影矢量的重叠现象,降低了信号发射过程中出现的信号衰落水平;随后,依据信源信号投影矢量与信道状态投影矢量的夹角误差,采取极大似然估计,构建矢量角度误差控制机制,并通过拉普拉斯窗函数估计方法,进一步改善了信道传输过程中的角度衰落,降低了传输误码率.仿真实验表明:与当前常用的矢量线性积分误差消除机制(Vector Integral Error Elimination Mechanism,VIEE机制)及预发射累计误差控制机制(Prelaunch Accumulative Error Control Mechanism,PAEC机制)相比,本文算法具有更低的传输误码率与更强的抗衰落性能.     

基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号发射精度增强算法

为改善当前OFDM网络信号精度增强算法中难以高效消除频域窄带莱斯噪声,且系统误码率较高的不足,提出了一种基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号精度增强算法.首先,基于128频相移键控调制方法,在获取信号时域特征的基础上,引入快速傅里叶变换,对信号进行离散化,并基于信号投影机制,构建正交星座图,实现信号投影矢量在预发射状态下的正交分层排序,消除了信源状态下频域窄带莱斯噪声对系统的干扰;随后,引入快速傅里叶逆变换,对预发射信号进行加密处理,且通过量化评估模型对信号精度进行优化提升,有效节约了传输带宽,提高了信号发射性能,改善了信道抗衰落效果.仿真实验表明,与当前常见的时间窗消除机制(time window elimination mechanism, TWE)、频率拓扑映射机制(frequency topology mapping, FT)相比,本文算法的误码率更低,且具有更高的信号增益效果.     

基于高阶累积量的LCP-GLSTBC-OFDM信号调制识别

提出了频率选择性衰落信道条件下基于高阶累积量的LCP(Linear Constellation Precoding)-GLSTBC (Group Layered Space-Time Block Coding architecture)-OFDM (Orthogonal Frequency-Division Multiplexing) 信号识别算法，用以区分LCP-GLSTBC结构下的多载波信号(OFDM)和单载波信号(MPSK、MQAM)。该算法不需要预先知道信号和信道噪声的先验信息，也不需要对接收的信号进行解调，只需从接收的中频信号直接进行识别处理，分别求出接收信号的2阶和4阶累积量，然后构造特征参数消除信道衰落的影响。仿真结果表明：在SNR高于5dB时，对多载波和单载波信号的识别率大于90%。     

基于信道冲击成型自适应机制的 WSN大数据采集算法

为解决无线传感网采集算法普遍存在的节点故障率高、链路抖动严重及抗噪性能较低等不足,提出了一种基于信道冲击成型自适应机制的无线传感网大数据采集算法。首先,根据无线传感网节点信号具有的分区及偏移特性设计了信道冲击成型方法,并基于编码率-信噪比-信号发射强度增益等参量构建能量密度与信道衰落匹配过滤方式,提高信号发射过程中能量密度;随后,通过传输信号与信道噪声具有的正交特性建立自适应抽样机制,根据垂直信号与噪声信号互相干涉中产生的正交效应进行匹配滤波,并针对节点采取了载波过滤的方式进行遍历过滤,降低了网络信号拥塞现象的发生。仿真实验表明:与当前常见的拉普拉斯抗噪传输算法(Laplasse Anti-Noise Transmission Algorithm,ANT-L机制)以及傅氏信号解析抗噪传输算法(Fourier Noise Analysis Algorithm for Noise Immunity,NI-FNA机制)相比,本文算法具有更高的数据吞吐性能,有效地降低了网络链路抖动现象,取得更低的传输误码率。     

基于导频辅助的单载波空时分组编码传输技术

研究了频率选择性衰落信道中采用2个发送天线1个接收天线的单载波Alamouti空时分组编码数据块传输技术．在传输系统发射端利用导频符号辅助的思想设计出伪噪声PN导频序列和信息数据的排布结构;接收端一方面利用导频PN序列循环相关的信道估计算法获得信道冲激响应估值,另一方面采用干扰抵消技术消除导频序列对接收信息数据的影响,之后引入单载波频域均衡技术对接收数据进行处理以克服信道的频率选择性衰落．仿真结果表明,这种基于导频辅助的单载波空时分组编码传输系统相对于单天线传输系统获得了空时结构所带来的全速率下的最大分集增益,具有比Alamouti空时分组编码与OFDM相结合的传输系统更高的数据传输效率和更好的系统性能．     

时间选择性莱斯衰落信道条件下的OFDM系统

给出了时间选择性莱斯无线衰落信道条件下一种64-QAM OFDM系统的理论论证，并给出了仿 真结果。首先，对波形形成技术和TCM编码使AWGN(加性高斯噪声信道)条件下的OFDM系统性能得 到改善进行了探讨；其次，讨论了 COFDM（编码 OFDM调制）系统抗时间选择性莱斯衰落性能。选择有效 的信道编码和波形形成方法可以得到系统的理想抗衰落性能。     

无循环前缀正交频分复用多址上行链路处理算法

提出了一种无循环前缀正交频分复用多址(OFDMA)上行链路发射信号帧结构,为消除因无循环前缀造成的正交频分复用(OFDM)符号块间干扰(IBI),接收端对接收信号进行时域过采样,对过采样后OFDM符号中无符号块间干扰部分采用最小均方误差(MMSE)算法进行信号检测.采用最大似然估计算法进行时间同步和频偏参数估计,利用伪随机(PN)序列的相关性对信道参数进行估计.仿真证明:本文提出的频偏信道参数估计算法具有良好的抗噪特性、衰落信道适应性和高的估计精度,而MMSE算法也具有较好的误比特率性能.     

基于复小波变换的OCWDM多载波调制系统用于DVB-T

用二元树复小波变换取代OFDM中的傅立叶变换,应用于DVB系统.在DVB-T中,将Orthogonal Complex Wavelet Division Multiplex(OCWDM)多载波调制系统在高斯信道、平坦衰落信道、频率选择性信道中进行仿真.同OFDM相比较,OCWDM在高斯信道和平坦衰落信道下误码率有着明显的降低;在频率选择性信道下,OCWDM的误码率也低于OFDM.OCWDM有着很好的抗噪声和抗衰落、抗多径特性.DTCWT的小波基具有正交性,不需要循环前缀来消除码间干扰和子载波间干扰,简化了OCWDM调制过程.DTCWT可以直接通过数字滤波器实现,运算复杂度低,硬件实现简单.OCWDM在DVB系统中有着很好的应用前景.     

过抽样OFDM信号的周期平稳特性分析

基于无线移动衰落信道下的OFDM系统传输模型和信号周期平稳特性理论,通过计算接收序列的周期自相关函数,证明了过抽样的OFDM系统接收序列的周期平稳特性,为基于周期平稳特性的信号处理算法设计提供理论支持.理论分析和仿真结果显示,衰落信道下,过抽样的OFDM系统接收序列具有周期平稳特性,其循环周期为一个OFDM符号长度的Q倍,其中Q是过抽样因子.     

宽带OFDM的窄带干扰消除器

短波宽带OFDM系统极易受到拥挤频段上的窄带干扰。基于Nillsson的宽带OFDM系统，设计了衰落信道低信噪比条件下的窄带干扰消除器。分析了低信噪比时门限的选取和噪声功率的估计问题，提出了自适应门限干扰消除器和部分子带消除器。仿真表明，多径低信噪比条件下，提出的自适应门限干扰消除器能有效抑制窄带干扰，部分子带消除器对窄带干扰消除性能更好。     

高阶矩的衰落信道中OFDM信号检测算法

正交频分复用是一种具有很强抗多径干扰、码间干扰和窄带干扰以及很高频谱利用率的高效数据传输技术,已经得到广泛的应用;OFDM信号的自动识别和调制参数的估计是非协作通信和认知无线电中的关键问题。以基于高阶累计量的正交频分复用(OFDM)信号检测算法为研究对象,针对衰落信道将影响信号高阶统计特性的问题,提出一种适用于衰落信道环境中的基于高阶矩的OFDM信号检测算法,用以区别多载波信号(OFDM)与单载波信号(MFSK,MQAM);并通过数学推导和仿真数据验证了所提算法的可行性和衰落信号适应能力。     

自适应频域判决-反馈迫零均衡的OFDM系统

 提出了自适应频域判决-反馈迫零均衡的OFDM系统。在接收端引入判决-反馈迫零均衡,并对承受严重衰落的子载波信号进行频域交织和前向纠错,使得各子载波具有相近的信噪比,从而对所有子载波采用相同的调制编码方式。因此,系统复杂性比自适应比特加载OFDM系统显著降低。将所提方案用于IEEE802.16d Wireless-MAN OFDM系统,多径瑞利衰落信道下的仿真结果表明,该方案可以有效抵抗频率选择性衰落。     

改进的动态子带划分的LPLC-OFDM自适应调制算法

针对低压电力线载波通信信道的频率选择性衰弱,提出一种改进的子带动态划分OFDM自适应调制算法。算法根据信道状态信息误差准则实现动态的子带划分,采用随机选取方案和非连续子带划分方式能自适应地为各子带中的所有子载波选择相同的调制方式。仿真结果表明,在保证传输质量的前提下,该算法复杂度低,能有效减少信令信息的传递,提高系统的频谱利用率。     

基于时空二向度定型机制的静态网络检测算法研究

为了解决当前静态网络检测机制中存在链路抖动检出频率低,数据传输性能不高,且难以实现信道噪声擦除的不足,提出了一种基于时空二向度定型机制的静态网络检测算法。首先,综合考虑静态网络接收信号强度(Received Signal Strength Indication,RSSI)、链路质量指针(Link Quality Indicator,LQI)、信噪比(SIGNAL-NOISE RATIO,SNR)的特点,并结合静态网络节点的拓扑特性,通过移序方法,构建了基于频率漂移包络擦除方案的超参数捕捉方法,有效降低信道噪声对网络抖动性能的影响;随后,考虑到当前静态网络节点的数据流量分布不均匀的特性,基于链路相干协方差的方法,实现链路抖动二向度的误差消除,显著提升了网络抗噪性能,强化了数据传输过程中的误差控制。仿真实验表明,与高斯白噪声信道包络检测机制(Envelope Monitoring Mechanism in GaussWhiteNoiseChannel,E2W-GWNC机制)、拉普拉斯信源联合抖动检测机制(LaplasseSourceJointJitter Detection Mechanism,LS-2JD机制)相比,所提算法具有更高的网络数据传输能力,且有更好的链路抖动问题检出效果。     

OFDM系统中基于网络编码的协作传输技术

协作通信是一种能够有效对抗信道衰落,增加系统吞吐量的空间分集技术。网络编码技术在平衡网络负载,增强网络健壮性方面有着显著的能力。在频率选择性信道环境下,将网络编码技术联合协作传输用于OFDM系统,并针对协作用户间信道可靠和不可靠两种情况,分别分析了系统的中断概率。仿真显示该策略能够有效提高系统在频率选择性信道下的传输性能。     

基于集成神经网络的信道估计方法研究

为解决噪声以及信号干扰等因素严重影响接收端信道估计的问题,提出一种基于集成神经网络的信道估计方法,利用多个改进后的神经网络来提取带噪导频信号与原始导频信号之间的非线性关系模型,根据其输出误差来计算差异度值,并结合差异度对其进行集成,得到训练完成的集成神经网络模型,通过集成神经网络模型来获取信道估计结果;与最小二乘(least squares,LS)估计方法相比,该方法不仅可以提高通信的可靠性,而且还能减少导频开销提高通信有效性;在不同的调制方式下,当误码率相同时,算法所需的信噪比LS算法均要更低;基于正交频分复用(orthogonal frequency division multiple,OFDM)通信系统进行仿真,结果证明,该方法具有优良的性能。     

OFDM系统中最优导频序列的设计方案

在正交频分复用(OFDM)系统中,接收信号易受频率选择性衰落信道的影响产生失真,准确的信道估计变得必不可少。考虑到无线信道的内在稀疏性、压缩感知技术挖掘信道稀疏特征的有效性,研究了基于压缩感知技术的OFDM稀疏信道估计。针对导频位置影响信道估计性能的问题,提出了一种反馈型的导频优化算法,该算法基于离散傅里叶变换(DFT)子矩阵中各个列之间互相干性最小的原则,同时结合信道状态信息的反馈机制,实现了对导频序列的联合优化。仿真结果表明,与当前的随机优化算法、传统最小二乘信道估计相比,该优化方法有效降低干扰和噪声对信道估计的影响,从而改善了信道估计的性能。