数字电视地面广播的发展

数字电视是一种以数字方式摄制、存储、处理、传输和接收活动图像(含伴音)信息的新型彩色电视系统。与模拟电视相比，数字电视的频谱利用率高，图像清晰度高、抗干扰能力强、伴音质量好、可提供环绕立体声。它的成本低，可靠性高，易实现信号的存储和与其他数字业务的数据交换。通过加密-解密和加扰-解扰技术，数字电视可开展各类收费业务，它已成为当今世界电视的发展趋势。     

基于压缩感知的时频双选信道估计研究

针对时频双选信道,利用信道的时间相关性,即同一条时延径在相邻时刻对应的信道系数之间具有很强的相关性,提出一种线性近似方法对时频双选信道进行建模,有效降低了未知参数的个数.考虑到无线信道在时延域具有稀疏性,基于压缩感知(Compressed sensing,CS)理论对线性近似模型进行了恢复重构.分别对未线性近似模型和线性近似模型的系统性能进行了仿真,并结合最小二乘(leastsquare,LS)算法、正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法、稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)算法给出了系统的归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)曲线.仿真结果显示,线性近似方法能有效对时频双选信道进行建模,针对本研究提出的线性近似模型,SBL算法能精确恢复出信道响应,并能有效地克服多谱勒效应.     

空间信息网络中的资源映射与调度研究

目前空间信息网络中卫星资源不尽相同,且卫星节点的星间链路动态变化,给资源映射造成困难,使得网络资源利用不充分.如何实现空间资源利用的最大化,成为亟待解决的难题.为解决上述问题,提供了一种方法:首先,将卫星网络可以提供的资源和任务指标映射表达为多维矢量;再通过线性规划,使资源矢量和任务矢量相匹配,从而使网络资源能更充分地被利用.     

角度域和时延域联合稀疏信道估计

针对多输入多输出(MIMO)系统在双选信道下信道估计问题,以及挖掘信道在时延域和角度域的联合稀疏特性,提出了一种新的基于压缩感知的联合稀疏信道估计方案.首先,基于基扩展模型,将信道估计建模为结构化压缩感知问题,随后基于压缩感知模型,提出了两种新的贪婪算法,有效地恢复了时变信道参数.其中两步同时正交匹配追踪(TS-SOMP)算法先在时延域中找到所有非零抽头位置,然后估计非零角度域系数.两环同时正交匹配追踪(TLSOMP)算法包括内外两个循环,在外部循环中找到一个非零抽头位置后,即可直接在内部循环求解非零角度域系数.最后,给出了归一化均方误差(NMSE)的仿真曲线,验证了本算法的有效性.     

空间信息网络通信业务承载能力的衡量方法研究

由于空间信息网络的空间和时间的大尺度特性及其复杂度的大幅提高,已有的信息传输能力衡量方法已无法有效地衡量现有和未来的空间信息网络.本研究首先建立复杂的空间信息网络模型,通过分析空间信息网络的数据接入能力和网内数据传输能力,来衡量整个空间信息网络的通信业务承载能力.最后利用STK和Matlab仿真软件,进行协同仿真,验证了所提出的衡量方法的合理性.     

基于簇链结构的节能路由协议

随着各类智能可穿戴设备越来越多地在无线传感器网络(WSN)中扮演着环境信息采集与传输的角色,为保证网络的性能,路由协议除了兼顾能量效率,还应适应移动的网络环境.然而在移动场景中,由于频繁的拓扑更新,传统的路由方案不能很好地应对移动性所带来的能耗与丢包的挑战,网络性能将会降低.因此,提出了一种新的基于簇链结构的路由协议(CCBRP),利用簇结构和簇头链实现采集信息的汇聚,并由链首节点完成至汇聚节点的最后一跳传输.在此基础上,通过移动节点周期性的成员更新机制完成移动管理与簇头切换.仿真结果表明该路由协议在网络生命周期和数据包传递成功率方面均有优异的表现,且在能量效率和数据传递间达到了性能的平衡.     

带波束形成的在单频网广播中的信道均衡

针对数字电视地面广播在单频网(SFN)应用中的复杂多径问题，提出了一种基于多输入多输出(MIMO)系统的SFN信道模型，以获取信号的空间信息，从而得到一种新的均衡方案．该方案用波束形成器将来自不同发射机的信号进行分离，有效避免了在此过程中SFN信号固有的大时延和大幅度多径，输出的各路信号通过一组均衡器，再经过相位和时延校正后合并输出，得到SFN增益．仿真结果表明，这种方法比传统的均衡方法得到了更快的收敛速度和更好的性能．     

一种快速时变信道下的单载波频域均衡算法

借鉴多载波系统中的迭代和判决反馈干扰消除算法,提出一种适用于快速时变信道的单载波频域均衡算法.通过线性均衡得到信号的初始估计,从接收信号中迭代消除由于快速衰落所引起的符号间干扰,基于最小均方误差准则进行频域均衡,并将信道时变所造成的符号间干扰视为等效噪声.仿真结果表明,所提出的算法能够有效降低快速时变信道下的误码平层.     

基于压缩感知的空间信息网络拥塞监测

在空间信息网络中,各卫星间是通过星间链路(Inter Satellite Links,ISLs)相连接的,其空间网络节点的处理能力和资源存储能力受限,网络拓扑具有高动态性,通信链路存在间歇性连接.这造成空间网络节点出现高排队时延的情况,导致网络拥塞甚至丢包,空间数据传输的可靠性下降.为了高效准确地实现网络拥塞监测,本文作者分析了空间信息网络的链路稀疏性,结合其传输方式,将链路状态检测建模为压缩感知问题,并以贪婪算法求解链路延时,进而定位拥塞链路.仿真结果证明,这种链路状态检测算法可以在较少的采样数据量的情况下,以较高的精度恢复链路延时.