脉冲波形对超宽带系统性能的影响

推导了TH-BPSK方式下超宽带系统的误码率与多址性能,研究了脉冲波形对系统性能的影响,分析比较了4种脉冲在AWGN信道下使用TH-BPSK调制方式时的误码率与多址性能,其中两种波形符合FCC的频谱规划要求,另两种波形不符合FCC的要求。结果表明符合FCC频谱要求的脉冲性能优于不符合FCC频谱要求的脉冲,FCC对UWB系统的限制反而有利于系统性能的改善。     

一种分数傅里叶变换域的超宽带多址方式

为了提高超宽带多址系统的误码性能,提出了一种分数傅里叶变换域的超宽带多址方式,与时分多址相结合,将相位的变化引入到脉冲波形的选择中来.设计了一组正交性较好的脉冲波形,将其应用于超宽带系统中.利用所采用波形在某一阶分数傅里叶变换域发生能量相对聚集的特性,在分数傅里叶变换域进行滤波降低多址干扰.仿真结果表明,文中所采用的多址方式有效地提高了系统的容量,各用户间正交性较好,分数傅里叶变换域滤波可以提高系统的误码性能.     

包络分析在超宽带信号采集中的应用

室内环境下超宽带信号具有丰富的多径分量,在时域中这些分量表现出簇（cluster）的形式,簇在时域上类似于幅度调制,可采用包络分析法对其进行分析.介绍了利用小波变换进行超宽带信号包络分析的方法,给出了接收信号包络的时域表达式,并对低信噪比下超宽带信号进行了包络提取,结果显示该方法实现了簇内多径分量的合并,并具有很强的去噪作用.包络分析方法对于那些难以建立模型的传输环境以及能够建立模型但难以提取参数的场合下超宽带信号的采集具有重要的意义,它指出了传统的包络分析技术可用于超宽带信号的采集.     

基于离散小波变换的超宽带信号检测

在超宽带通信系统中,满足FCC频谱功率限制的信号的功率谱密度极低,类似白噪声,这对非合作侦收方而言,加大了其对信号的检测难度.针对这一问题,本文提出一种基于离散小波变换的检测方法.首先对仿真出来的OFDM-UWB信号在噪声干扰条件下进行小波变换与傅里叶变换,然后在不同的信噪比条件下对信号的两种变换进行对比仿真.仿真结果...     

准变换群与多重群

揭示了多重群与准变换群之间的联系,指出下列准变换群的并(G,εi|i∈I)=(G,ε)是多重群,其中 imεi 彼此相等;并且任意多重群都与某集A 上的一些准变换群的并(G,εi|i∈I)同构。     

包络分析在超宽带信号采集中的应用

室内环境下超宽带信号具有丰富的多径分量,在时域中这些分量表现出簇（cluster）的形式,簇在时域上类似于幅度调制,可采用包络分析法对其进行分析。介绍了利用小波变换进行超宽带信号包络分析的方法,给出了接收信号包络的时域表达式,并对低信噪比下超宽带信号进行了包络提取,结果显示该方法实现了簇内多径分量的合并,并具有很强的去噪作用。包络分析方法对于那些难以建立模型的传输环境以及能够建立模型但难以提取参数的场合下超宽带信号的采集具有重要的意义,它指出了传统的包络分析技术可用于超宽带信号的采集。     

超宽带无线电技术及其在消防上的应用

对超宽带无线电技术的特点进行了分析,就其在消防上的应用进行了有益的思考.     

采用超宽带无线电技术的军用分组无线网

超宽带无线电以其特有的优点，适合于解决军用无线通信网所关心的隐蔽性和数据吞吐量两大难题。为避免将传统分组无线网PRN中的MAC层信令用于超宽带无线电分组无线网时造成超宽带无线电隐蔽性的降低，讨论了一种使物理层保持连接的MAC层方案，即SLN（Sustained Link Networks)。分析表明，使用SLN的超宽带无线电系统比传统PRN的MAC层信令具有较大优势。     

变换群与几何学

研究带有运动的几何,得到每一种几何都跟运动有密切的关系。也得到每一种几何都和一种变换群是等价的。本文讨论几种常见的几何和它们的变换群。     

一种分数傅立叶变换域的超宽带多址方式

本文提出了一种分数傅立叶变换域的超宽带多址方式,利用与时分多址相结合的思想,进一步将相位的变化引入到脉冲波形的选择中来。设计了一组正交性较好的脉冲波形,并将其应用于超宽带系统中。利用所采用波形在某一阶分数域发生能量聚集的特性,在分数域进行滤波降低多址干扰,仿真结果表明,本文所采用的多址方式有效地提高了系统的容量,各用户间正交性较好,分数域滤波可以进一步提高系统的误码性能。     

一种跳时超宽带无线电信号的高效同步捕获方法

为了实现高效的跳时超宽带无线电信号的同步捕获,主要研究了超宽带无线通信中跳时序列码的同步技术,对捕获过程中的两个主要性能指标,即平均捕获时间和捕获概率进行了深入的分析,提出了一种适于超宽带无线通信跳时码的同步捕获方法--二维空间下的菱形捕获法.计算机仿真结果表明,该捕获方法工作原理简单、捕获速度快、硬件复杂度低,是超宽带冲激无线电的有效捕获方法之一.     

基于UWB无线定位的汽车防撞系统设计

汽车测速、测距的防撞预警可有效避免交通事故的发生。介绍了测速、测距原理,在此基础上论述了基于系统及芯片(system on a chip,SoC)的汽车防撞系统,提出了一种应用SoC芯片和超宽带(ultra wide band,UWB)无线定位技术的汽车防撞系统方案,研究了系统中关键功能模块UWB模块和SoC信号处理模块的实现和软件处理流程。结果表明,该方案可对行驶中的汽车与汽车以及汽车与其他障碍物之间的距离进行实时监测,在距离较近时能准确及时地判断并采取合理的处理措施,避免碰撞的发生,保障行车安全。     

基于惯性导航与UWB的联合定位算法

为提高无GPS情况下的3维定位精度,提出基于惯性导航与UWB(超宽带技术)的联合定位算法.该算法将线性最小二乘法的航迹计算与定位点拟合进行融合,使用加权平均对信赖度因子进行权衡.为验证算法的有效性,设计了1套UWB与9轴惯性导航模块结合的软硬件平台.仿真和实际测试结果表明:该算法可将3维定位误差控制在20cm以内.     

基于软件通信体系结构的软件定义无线电系统

该文主要研究了基于软件通信体系结构(SCA)的软件定义无线电(SDR)系统设计与实现。首先介绍了SCA的相关背景,然后根据SCA的标准设计了基于SCA的SDR系统硬件平台、硬件抽象层(MHAL)、核心框架、波形软件的实现技术方案,最后通过测试波形对该系统的实时性能进行测试和分析。结果表明:基于SCA的SDR系统互操作性和波形可移植性得到很大提高,实时性能可以满足实际应用需求,但依旧是系统的性能瓶颈。     

基于信道缩短的UWB信道最小二乘估计

在使用最小二乘算法进行超宽带(UWB)信道估计时,当信道冲激响应的长度大于发送脉冲的帧长度,则在接收端会产生各个脉冲冲激响应之间的相互干扰,影响信道估计的效果.提出使用信道缩短技术,对实际信道的长度进行缩短,估计出缩短信道后再恢复成实际的超宽带信道.仿真实验表明,在信道长度大于脉冲帧长度时,仍然能很好地估计出信道,有效地解决干扰问题.     

超宽带时变移动信道下的尺度-时延分集接收

针对宽带多径时变信道,特别是一定移动速度下的移动通信中产生的多普勒频移问题,在分析窄带时变信道和宽带时变信道的相似性基础上,给出尺度-时延分集接收的基本原理和尺度-时延Rake接收机的实现方法.分析表明,在宽带时变信道下,相对传统时延Rake接收机能够产生较大的分集增益.     

Raptor码在60GHz脉冲无线通信系统中的性能

针对60GHz脉冲无线通信系统中信号幅度衰落引起的误码问题,研究了该系统中Raptor码的误码性能。根据60GHz短距离通信系统特点,采用IEEE 802.15.3c工作组建立的60GHz无线信道模型,在此基础上分析了编码系统接收信噪比;然后结合信道编码理论,对不同编码方案进行误码性能仿真,重点对两种不同的Raptor码的编码增益、译码开销及通信距离进行对比。研究结果表明,采用1/2码率的QCLDPC预编码的Raptor码在接收信噪比大约为5dB时,相较于未编码系统拥有4.5dB的编码增益,同时最大通信距离为70m,为今后60GHz短距离通信系统信道编码提供技术参考。     

基于UWB的三维定位和优化滤波方法

为了提高室内定位的精度,研究适用于室内定位的基于超宽带(UWB)的三维定位和优化滤波方法,建立基于UWB的三维定位模型;分析三维定位数据利用卡尔曼滤波、平滑滤波、中值滤波、曲线拟合4种算法,在所需时间、环境需求、性价比和精度方面的特性.实验结果表明:相比于平滑滤波、中值滤波、曲线拟合算法,卡尔曼滤波更适合在室内环境的三...     

基于自适应脉冲形成因子的超宽带脉冲波形设计

针对各国不同的超宽带(ultra wide band,UWB)辐射掩蔽要求和传统脉冲设计方法的功率谱利用率低等问题,提出一种自适应脉冲形成因子的UWB脉冲波形设计方法。通过分析各阶高斯导脉冲函数特征选取前十一阶高斯导脉冲函数作为基函数,根据辐射掩蔽标准自适应的计算出各阶高斯导脉冲函数的脉冲形成因子。以最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)为准则,采用迭代算法选取权重系数,并对其进行线性组合,以达到最优化脉冲波形的目的。仿真结果表明,所设计的脉冲功率谱最大限度的逼近美国联邦通信委员会(Federal Communications Commission,FCC)规定的辐射掩蔽标准,标准化有效信号辐射功率(normalized effective signal radiated power,NESP)为95. 23%,比传统最小二乘法(least squares method,LSE)频谱利用率高,且适用性强。     

基于深度学习GRU网络的UWB室内定位优化

为减少信号传输质量和距离估计算法等因素对定位精度的影响,将深度学习应用于超宽带（ultra wide band,UWB）室内定位系统,利用门控循环单元（gated recurrent unit,GRU）网络代替传统UWB室内定位系统中的三边测量过程,以提高UWB室内定位精度。在得到定位标签到基站的距离信息后,将距离信息输入GRU网络中,输出最终位置坐标。GRU作为循环神经网络（recurrent neural network,RNN）的变种,既含有RNN处理时序数据的优势,又解决了RNN中的长程依赖问题。对GRU网络模型中不同学习率、优化器、批量大小、网络层数、隐藏神经元数量参数进行调整和训练。结果表明,基于GRU网络模型的UWB室内定位系统显著提高了定位精度,平均定位误差为6.8 cm。