莱斯信道下多对双向大规模MIMO AF中继系统性能分析

研究了莱斯信道条件下多对双向大规模多输入多输出放大转发中继系统.多对单天线用户通过配置有大规模天线阵列的中继实现用户对内的信息交换,并对其性能进行分析.首先给出理想和非理想信道状态信息条件下中继处的迫零发送/迫零接收处理矩阵.然后分别得到这两种情况下的渐近信干噪比表达式.最后给出了当中继天线数趋近于无穷大时一般功率分配方案下的渐近频谱效率,并通过蒙特卡罗仿真结果验证理论分析的正确性.     

蜂窝网络中M2M通信上行接入资源分配

蜂窝网络将在未来机器与机器(machine-to-machine, M2M)通信网络中发挥基础性作用,而大量M2M终端的能量有限且补充成本较大,使传统的人与人(H2H)通信资源分配方案无法满足M2M通信需求. 为此,研究了蜂窝网络中M2M设备上行通信时的资源分配问题,针对时分多址和频分多址两种多址接入机制提出了基于休眠模式的动态资源分配算法. 首先,通过基站智能丢包,使负载增益最大化;其次,在网络无休眠时用最小-最大资源分配法来最优化网络寿命;最后,在容许休眠时将剩余能量与休眠模式相联系,分别提出了基站集中式和设备分布式动态资源配置策略,以实现能量均衡消耗.     

基于复杂度追踪的递归最小二乘盲源分离算法

对于具有时序结构有色信号的盲提取,线性预测盲源分离算法仅仅利用了信号的时序特性,而未用到信号的非高斯性.A.Hyv(a)rinen的复杂度追踪算法采用联合信号的非高斯性和时序结构的特点,能够很好地实现信号的分离,但其收敛速度较慢.为了更快的实现信号的分离,提出了基于复杂度追踪的递归最小二乘盲源分离算法.计算机仿真表明提出的算法与线性预测算法和A.Hyv(a)rinen的复杂度追踪算法相比具有更快的收敛速度,语音分离试验也验证了该算法的有效性.