数据链中基于组合代价函数的博弈功率控制

针对数据链系统中功率控制问题,提出了一种基于博弈论的功率控制方法.采用组合代价函数的形式,使网络吞吐量最大化的同时节点功率消耗较小,减少了网络的功率消耗,提高了能量使用效率,并且相对非线性代价函数而言,运算复杂度小,便于实现.仿真结果显示:所提出的功率控制方法能达到较好的通信性能,同时有快速收敛的特性,有效地提升了机间数据链系统的低截获和抗干扰能力.     

基于压缩感知的稀疏多径信道估计

提出了一种基于压缩感知理论的稀疏多径信道估计方法。利用训练序列设计了一种简化的Toeplitz结构观测矩阵,证明了观测矩阵满足限制等距特性,可以作为压缩感知的观测矩阵。根据此矩阵的近似正交性特点对正则化迭代硬阈值算法进行简化,并引入精英策略提出一种归档正则化迭代硬阈值估计算法。仿真结果表明,该估计方法相对于迭代最小二乘法具有更优的性能,且提出的归档正则化迭代硬阈值算法兼具收敛速度快和稳定性高的优点。