CoMP系统的SFN预编码改进算法

为提高LTE-Advanced系统小区边缘用户的吞吐量和用户体验,在现有协作多点传输(Coordinated Multi-Point,CoMP)方案基础上提出了两种CoMP系统的单频网(Sin-gle Frequency Network,SFN)预编码改进算法,以改善传统SFN预编码中信道合并的不确定性问题.第一种改进算法在发射端的部分传输节点处引入一个便于信道合并的相位参数,并按照合并后信道增益最大的准则确定相位参数的取值;第二种改进算法令部分传输节点的发射数据映射到天线时进行交换操作,同样按照信道增益最大准则确定交换方式.仿真结果表明,两种改进算法能有效提高小区边缘用户的谱效率,且能适用于相干/非相干信道及低/高秩信道的情况.     

基于信道占用率的Ad Hoc网络自适应公平性算法

Ad Hoc网络中,节点通过竞争信道完成通信,如果竞争窗口值选取策略不合理,则容易造成公平性问题.在分析现存典型公平性算法的实现机制基础上,提出了信道占用率的概念,设计了一种基于信道占用率的Ad Hoc网络自适应公平性算法.根据节点对通信历史及当前信道占用率与理想信道占用率之间的关系,将通信情况分为4种类别,再结合当前网络负载情况,动态设置竞争窗口值.仿真结果表明,该算法在改善吞吐量的同时,显著提高了节点信道接入公平性,在各种负载条件下表现良好,优于BEB、MILD、MIMD和NAVB等算法.     

多速率无线局域网的自适应退避算法

针对标准分布式协调功能（DCF）退避算法应用于多速率无线局域网存在吞吐量异常和严重不公平性问题，提出了一种基于信道状态和节点速率的模糊自适应退避算法．该算法通过对信噪比的检测以及对信道负载率的估算，利用模糊算法对信道的当前状态进行推理判断，从而使节点的退避窗口跟随信道的竞争程度和节点的发送速率自适应地调整．仿真结果表明，采用所提算法可以提高网络吞吐量和接入公平性，特别是当信道繁忙时，它的网络吞吐量比标准DCF采用的指数退避机制提高了81．2％，公平性指数可提高64％．     

分层M2M网络中分簇节点MAC优化研究

在高密度节点分布的分层结构M2M(Machine-to-Machine)网络中,同层簇头间和终端节点一般采用随机机制竞争信道,簇头或终端节点竞争信道机会相近,特别是簇头数据量较大就可能存在延时较大或丢包.为了减小簇头的延时和丢包率,提出了一种BT-MAC算法,在终端节点和簇头间竞争信道时,根据节点需发送数据量反比设定节点退避时间,因此簇头传输的数据量越大,算法设定的平均退避时间就越小,相当于簇头发送的优先级越高,从而减少碰撞,提高簇头接入信道的概率.仿真结果表明,对比常见的DMAC协议和SMAC协议,BT-MAC算法能提高簇头接入信道概率达到较小的平均延迟,同时也能减少节点的平均能量消耗.     

基于CC-RB算法的认知无线网络信道分配研究

针对基于规则的信道分配(RB: Rule Based)算法假设条件过于理想, 实际应用性不强的缺点, 在考虑各节点不同信道的吞吐量不同的基础上, 提出一种改进的基于信道容量的规则信道分配(CC-RB: Channel Capatty-Rule Based)算法。该算法引入信道容量矩阵, 在进行信道分配时为节点分配质量较好的信道。仿真结果表明, CC-RB 算法在复杂度增加不大的情况下, 系统吞吐量和公平性都较RB 算法有较大提高, 在干扰距离为100 m, 认知节点数为80 个时, CC-RB 算法比RB 算法的吞吐量增加了133%, 公平性增加了96%, 能更好满足实际需要。     

基于Markov链的ZigBee网络媒体接入控制协议性能研究

为了优化Zig Bee网络媒体接入控制(Media access control,MAC)协议性能,提出一种基于饱和负载的MAC层信道访问机制。通过马尔科夫链对网络节点状态转化过程建模,对基于信道访问机制的网络吞吐量和节点能耗进行了数学分析。研究了网络参数NB、amin BE对节点信道冲突概率、网络吞吐量和能耗等性能的影响。分析结果表明:该模型准确地描述了基于饱和负载的Zig Bee网络信道访问机制,对协议参数进行合理的设置能够改进MAC协议吞吐量和能耗性能。     

一种基于CRSN的简单有效Rendezvous算法

基于传统的会合（Rendezvous）机制,提出了一种简单快速的跳频算法SRPX（sender-receiver-parameter-X,SRPX）,算法将节点状态划分为发送状态和接收状态,通过调整步长和信道使用概率参数生成信道跳频序列,实现节点间的通信.算法有效解决了CRSN中公共控制信道的瓶颈问题,支持信道集的对称模型和非对称模型,满足多用户/多跳应用场景,实现了信道的有效相遇（Rendezvous）.通过理论证明和实验对比分析,验证了SRPX算法在最大相遇时间（MTTR）和平均相遇时间（ATTR）上优于其它相关算法.      

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。     

一种改进的多进制LDPC码的译码算法

提出了一种多进制LDPC码基于EMS的改进算法,从译码效率的角度分析计算复杂度.利用变量节点的可靠程度随迭代次数的增加而增加的特点,采用每个变量节点的非法校验值结合变量节点的最大伪后验概率来判断变量节点的可靠性,通过判断准则让一部分节点提前终止迭代,减少迭代过程中不必要的校验节点和变量节点的更新,从而降低复杂度,提高译码效率.对该算法在高斯白噪声信道,基于GF(4)有限域,码率0.5的规则LDPC码(8 192,3,6)进行了仿真,结果显示:改进的EMS译码算法相对传统的EMS译码算法,在误码性能上的损失极小(当误码率10-4时,信噪比损失大约0.05 dB),而且随着信道条件的改善,这种损失进一步减少,但计算复杂度大大降低,译码效率大大提高.     

基于拓扑化简的多接口无线mesh网络信道分配算法

为了解决多接口无线mesh网络的信道分配问题,提出一种能够适应不同接口数和信道数的对不同网络业务量模式具有通用性的低复杂度算法。基于一种启发式信道分配策略,该算法根据各节点配置的接口数去除多余的链路,使信道分配方案能够充分利用多信道资源。在该文研究的网络场景下,该算法可使信道分配方案的总冲突数持续降低并最终达到0,所得到的最佳方案的网络容量可达到单信道情况的约5倍。引入拓扑结构化简技术改进了多接口无线mesh网络的信道分配算法。     

基于GSA-BP神经网络的OFDM系统信道估计算法

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中存在的不可忽视的非线性噪声问题,为了能够更好了解信道特性,需要利用信道估计获得信道状态信息,提出一种基于黄金正弦优化BP(golden sine algorithm,GSA-BP)神经网络的OFDM系统信道估计算法,克服了传统 BP神经网络算法容易陷入局部极值的问题,提升了信道估计算法的估计精度.首先通过LS信道估计算法获得信道的初始估计,再将其通过GSA-BP神经网络算法得到信道的精确估计.仿真结果表明,在相同的信道环境下,提出的算法比LS算法具有更好的性能,与MMSE算法性能接近,但不需要信道先验统计特性,易于实现.     

基于粒子群优化粒子滤波的SC-FDE系统信道估计方法

信道估计是SC-FDE系统中接收机对信道进行补偿的前提,针对该系统经典估计算法PF算法存在的粒子权值退化问题,结合粒子群算法,提出了基于粒子群寻优的改进PF算法的SC-FDE系统时变信道估计方法。在分析SC-FDE系统通信原理和建立信道估计动态空间模型的基础上,分析粒子滤波原理,引入粒子群寻优的思想,通过Logistic映射获得随机粒子序列,并利用PSO算法改善粒子分布区域。利用MATLAB软件将PSO PF算法与LS算法、EKF算法、DFT算法进行仿真对比,仿真结果表明,与其他传统信道估计算法相比,PSO PF算法在高斯噪声与非高斯噪声信道环境中均能有较低的误码率与归一化均方误差,并且在慢时变信道环境中性能更好。     

基于稀疏特性的TH-PPM UWB信道估计算法

在TH-PPM UWB系统中,利用信道的稀疏簇特性,提出一种新的UWB(ultra wide-band)信道估计算法。该算法首先对原始信道进行信道缩短,有效地克服了信道过长给估计精度带来的影响,然后基于缩短后的复合信道,利用UWB信道的稀疏性,对原始UWB信道进行估计,避免了无谓的零值抽头估计,改善了算法的性能。仿真结果表明,当信道长度大于符号长度时,新算法可以获得较好的估计性能。     

正交频分复用系统中改进的FFT插值算法

提出了一种基于快速傅里叶变换的边缘扩展信道插值算法(EFFT),该算法对正交频分复用(OFDM)符号有效频带边缘的两端频点作镜像线性扩展,使增加的导频信息能改善有效频带边缘附近的信道估计性能.仿真结果表明,在低阶调制且信噪比(SNR)较低时,EFFT插值算法的性能与维纳滤波信道估计算法相当,且较传统快速傅里叶变换(FFT)插值算法的均方误差(MSE)提升1dB左右.在实现复杂度方面,EFFT算法与FFT算法相当,与维纳滤波算法相比运算量明显降低.EFFT算法不需要对现有技术标准进行改动,也不会降低系统的传输效率.     

OFDM系统中改进的FFT插值算法

提出了一种基于快速傅立叶变换的边缘扩展信道插值算法（EFFT,Edged Extend Fast Fourier Transform）。该算法对OFDM符号有效频带边缘的两端频点做镜像线性扩展,使增加的导频信息能改善有效频带边缘附近的信道估计性能。仿真结果表明,在低阶调制且SNR较低时,EFFT插值算法的性能与维纳滤波信道估计算法相当,且较传统FFT插值算法的MSE提升1dB左右。在实现复杂度方面,EFFT算法与FFT算法相当;与维纳滤波算法相比运算量明显降低。EFFT算法不需要对现有技术标准进行改动,也不会降低系统的传输效率。     

低复杂度的大规模MIMO分布式信道估计

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统传统信道矩阵获取方式导频开销大、计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的二阶段分布式信道估计方案。该方案的初始阶段在基站侧采用传统压缩感知算法恢复信道矩阵,第2阶段在用户端利用信道的时间相关性,将大规模MIMO的角度域信道分解为密集部分和稀疏部分,并分别估计以实现连续信道追踪。稀疏部分信道通过所提的分布式自适应弱匹配追踪(distributed adaptive weak matching pursuit, DAWMP)算法,利用子信道的联合稀疏性进行多维重建。相比于线性最小均方误差(linear minimum mean square error, LMMSE)算法,所提方案的信道分解策略有效减少了在用户端进行信道估计的计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与经典压缩感知信道估计算法相比,计算复杂度降低了约33%,算法性能提升了约0.5 dB。     

基于稀疏特性的TH-PPM UWB信道估计算法

在TH-PPM UWB系统中,利用信道的稀疏簇特性,提出一种新的UWB(ultra wide-band)信道估计算法.该算法首先对原始信道进行信道缩短,有效地克服了信道过长给估计精度带来的影响,然后基于缩短后的复合信道,利用UWB信道的稀疏性,对原始UWB信道进行估计,避免了无谓的零值抽头估计,改善了算法的性能.仿真结果表明,当信道长度大于符号长度时,新算法可以获得较好的估计性能.     

基于MMSE光正交频分复用系统信道估计算法研究

由于自由空间光通信的信道是随机的大气信道,光信号在其中传播必然会受到灰尘、雨滴、雾等粒子散射的影响,为了提高系统抗噪声干扰能力,在原有LS信道估计算法的基础上,设计了基于MMSE算法的光正交频分复用系统信道估计流程,并通过Monte Carlo方法对其进行了仿真验证,结果表明MMSE信道估计算法可以很好地改善系统性能.     

基于SP-LCCMA的STBC MC-CDMA系统盲信道估计

研究了空时编码多栽波码分多址系统(STBC MC-CDMA)盲信道估计技术.根据信道位于信号子空间的特点,提出基于信号子空间投影线性约束恒模算法(SP-LCCMA)的盲信道估计,避免了噪声子空间信道估计的缺点,将估计信道应用于STBC MC-CDMA系统多用户检测.仿真结果表明,提出算法的收敛速度和信干噪比(SINR)性能优于一般恒模算法.     

高精度OFDM信道估计算法

为了降低OFDM系统经典最小均方误差(MMSE)信道估计算法的误码率(BER),提出了经带阻滤波的MMSE信道估计算法.该算法首先采用MMSE得到初始的信道估计值,再利用离散傅里叶变换的特性,将噪声和信道频率响应信息分离开来,最后通过带阻滤波器对估计算法进行滤波,进而提高系统的BER性能.仿真结果表明,在增加少量计算复...