电力线双向中继通信中基于估计转发和门限近似的物理层网络编码算法

编码协作技术可提高电力线远距离通信的性能。为了满足非对称电力线双向中继系统的要求,针对中继脉冲噪声,提出了一种基于中继概率密度函数的估计转发和门限近似的物理层网络编码算法。首先分析了中继信号的概率密度分布,推导了中继编码信号的均值和方差公式;接着分析了不同信道参数下中继概率密度函数的平层特性,利用门限法对多维信号进行了简化近似。最后针对提出的算法进行了算法仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性和可靠性;并存在最优化的功率分配因子。     

基于压缩感知和虚警概率的电力线脉冲噪声抑制方法

针对OFDM电力线通信中噪声抑制方法依赖于脉冲噪声特征参数及脉冲噪声稀疏度的问题,提出一种基于压缩感知和虚警概率的宽带电力线脉冲噪声抑制算法.该算法利用OFDM零子载波观测脉冲噪声投影,采用基追踪降噪方法对脉冲噪声进行粗估计,并设计基于虚警概率的自适应脉冲噪声检测门限,根据门限得到粗估计的脉冲噪声支撑集,在支撑集上通过最小二乘方法对脉冲噪声幅度进行重构,接收信号减去估计的脉冲噪声可得到去噪的OFDM信号.仿真结果表明,提出的算法在未知脉冲噪声稀疏度的情况下可以对噪声信号进行重构,算法的性能优于传统压缩感知及非线性去噪方法,能可靠有效的对宽带电力线脉冲噪声进行抑制.     

基于信道统计平均的中继选择与功率优化算法

针对无线网络中继节点选择存在的中断概率较大和算法复杂度较高的问题,提出了一种基于信道统计平均的中继选择和功率分配优化算法.首先对源节点和各个中继节点进行优化功率分配,并将源节点到中继节点和中继节点到目的节点的所有信道系数的统计平均值作为阈值门限将部分信道质量较差的中继节点过滤掉,以减少候选中继节点的数量;然后从候选中继节点中选出最优中继节点;最后对最优中继节点进行优化功率再分配,并以放大转发的方式完成信号的传输.仿真实验结果表明:该优化算法可以降低系统的中断概率和减小运算的复杂度.     

采用随机酉矩阵调制的协作分集传输算法

针对分布式空时编码的最大比合并算法(MRC-DSTC)中处理矩阵存在零矩阵的问题,提出了采用随机酉矩阵调制的协作分集传输算法(RU-CD)。在中继节点,该算法首先利用随机生成的酉矩阵对中继节点各个天线上的接收信号进行处理,并通过正交扩频码序列将多个时隙的信号线性合并,随后再通过共轭处理使得中继发送的信号仅占用2个时隙传输;在目的节点,该算法可以利用复信号特性进行解码,实现发送信号实部和虚部的独立解码,因而降低了解码复杂度。仿真结果表明,在系统具有单中继节点以及2个中继节点的条件下,RU-CD算法分别比MRC-DSTC算法的误比特率降低了3dB和5dB左右。     

一种近联合界北斗B1I信号BCH码译码算法

提出一种性能接近联合界的北斗B1I信号BCH码译码算法. 以北斗卫星导航系统B1I公开服务信号ICD为基础,分析导航电文的BCH(15,11)编码的纠错能力和联合界,针对ICD标准译码算法的编码增益低和译码失败门限高提出改进算法. 以Chase算法为基础提出一种新的BCH编码软判决译码算法,使用格雷码排序优化伴随式计算,证明最大相关性与最小欧氏距离的等价关系,优化算法在不损失编码增益的条件下复杂度降低50%. 仿真结果表明在误码率10-5时距离联合界仅0.01 dB,新算法可获得2.5 dB的编码增益,译码失败门限从4.4 dB下降到1.2 dB.      

基于广义伽玛分布的灵活独立分量分析算法

针对基于拉普拉斯分布灵活独立分量分析算法收敛速度较慢的问题,提出了一种基于广义伽玛分布的灵活独立分量分析算法,该算法把广义伽玛分布概率密度函数作为语音信号概率密度函数的估计,得到一个更加适合语音信号分离的激活函数。将推导出的激活函数应用于独立分量分析(ICA)的自然梯度算法中进行了计算机仿真实验,验证了算法的收敛性能和分离性能。     

基于MIMO-OFDM协作系统的中继混合选择合并算法

提出了一种基于MIMO-OFDM协作系统的多中继混合选择合并算法。算法原理主要是采用地理位置信息得到一个性能最优的AF(放大转发中继)中继节点,根据瞬时信噪比门限值或相对最小BER门限值选择符合要求的多个DF(译码转发中继)中继,所选择出来的最优AF中继和多个DF中继将协作MIMO-OFDM系统完成信号的转发,最后在目的节点处对直传链路信号和中继链路信号进行最大比合并(MRC)。对该算法进行了理论分析,并研究了该算法对系统误比特率性能的影响,并在MATLAB上进行链路级仿真分析比较。仿真结果表明所提出的多中继混合选择合并算法能有效提高空间分集增益,从而降低系统误比特率。     

协作机会波束成形门限算法及性能界分析

节点参加协作波束成形会增加复杂度和能耗,因而中继处理方法和协作区域的选择对整个协作网络非常重要.协作机会波束成形算法,仅选择部分节点发送信号使得目的节点接收信号近似相干叠加,降低了实现复杂度,但最优节点选择矢量的计算复杂度随中继节点数呈指数增加.为了降低计算复杂度,提出了协作机会波束成形的门限算法,并讨论了最优协作区域的大小.理论分析表明,目的节点接收信噪比随节点密度线性增加,且最优协作区域仅覆盖源节点周边有限区域.     

一种改善基于协同中继的蜂窝网性能的中继选择方案

为减少系统反馈数量,提出一种基于门限的中继选择方案.每个中继根据测得的瞬时信道信息与门限比较,判断其可用性,并由基站为每个终端从多个可用中继中确定一个最佳中继.仿真结果表明,该方案可与蜂窝网中所用的中继选择方案获得近似相等的容量,但其复杂度大大降低.该方案可获得的容量明显优于随机选择方案和直传方案.     

莱斯衰落信道下协作通信的分集接收算法

针对协作通信系统提出一种新型分集接收算法.首先在中继节点对发送信号做空时分组编码处理,当接收机接收到信号后进行快速傅里叶变换,再进行空时与频域的联合均衡运算,最后变换到时域硬判决,从而得到发送信号的估计结果.通过采用判决反馈与干扰抵消等联合处理方法,可获得中继的协作分集增益,降低了均衡过程的信噪比损失,提高了协作通信的传输质量.仿真结果表明,当信噪比为12 d B时,所提接收算法可将传统算法的误码率数量级从10-2降低到10-3.     

Outage Probability Based on Relay Selection Method for Multi-Hop Device-to-Device Communication

To improve the connectivity of device-to-device(D2D) communication between delay-assisted vehicles, a multi-hop D2D relay selection strategy based on outage probability is proposed. The algorithm firstly clusters the relay users based on the distance of D2D users, and determines the number of one-hop relay nodes through the outage probability threshold. Two-hop relay nodes directly select the same number of relays as one-hop relay nodes according to the descending order of signal noise ratio(SNR) to establish a square matrix. The Hungarian algorithm is used to assign the relay nodes of two clusters to complete the inter relay communication. Finally, the information is sent to the D2D receiver by combining technology. The simulation results show that this algorithm can reduce the cost of relay probing process and the outage probability of system in multi-hop D2D relay communication.     

电大腔中非线性器件响应统计规律的实验研究

通过实验研究了带有模式搅拌器电大腔体模拟的混响室测量环境中电场模值以及腔内通过场线耦合激发的线性器件和非线性器件功率响应的统计规律,获得了不同输入功率时,空腔内电场总场模值,线性/非线性器件归一化功率响应的概率密度函数.结果显示不同输入功率对应的空腔电场模值和线性器件的归一化功率值各自满足的统计规律基本相同.而非线性器件输出功率中谐波功率的统计规律随输入功率的变化而有所不同.这些统计规律对于复杂电磁环境下电子系统的电磁效应分析具有重要意义.     

MIMO-AF协作系统中继发射矩阵的优化及性能分析

为了提高MIMO放大前传（AF）协作中继系统的性能,文中提出在中继节点向目标节点发送信号之前,加入优化的发射矩阵.中继节点采用空时码,在发射功率受限的条件下,首先针对目标节点的接收信号运用最小均分误差MMSE准则,定义推导了求解最佳发射矩阵和接收端均衡器系数的优化问题.接着,为了降低解优化问题的计算复杂度,提出了梯度下降的迭代算法.然后通过推导误码率上限,从理论上证明了文中算法的有效性.仿真结果表明,在中继节点设置发射矩阵能够降低误码率上限,用文中方法对发射矩阵进行优化以后,与现有空时码相比,可以有效提高系统性能,且优化算法收敛性好,计算复杂度低.     

基于随机几何理论的多层异构网络的中断概率分析

针对包括由宏基站(MBS)、微微蜂窝基站(PBS)和毫微微蜂窝基站(FBS)覆盖服务的三层异构蜂窝网络进行研究,通过仿真实验分析了影响用户通信中断概率的因素.结果表明:PBS和FBS的发射功率选取适当值时,可以有效地降低中断概率.当第一层网络的信干比(SIR)门限值在0~12 d B范围内变化,第二层网络的SIR门限值小于第三层网络时,可以有效降低中断概率,最高可以降低10%.     

Nakagami-m信道下认知中继网络的中断概率上界闭式解模型

为更准确地反映和评估无线信道衰落指数对认知中继网络中断性能的影响,提出了认知用户在Nakagami-m信道模型下的中断概率上界闭式解模型.首先在Nakagami-m信道模型下,对认知中继网络频谱重叠共享和最佳中继选择准则的联合约束限制进行分析,再利用分部积分推导出认知用户接收机信噪比的概率密度函数和累积分布函数,进而对概率密度函数进行条件积分,根据蕴合法则即事件概率不等式得出其中断概率上界闭式解模型.仿真结果表明:相比传统的瑞利信道模型,Nakagami-m信道模型下的中断概率闭式解能够反映信道衰落指数大于1时的系统中断性能,从而更准确地反映了实际信道衰落情况对认知中继网络的影响;此外,由于该闭式解模型考虑了主用户干扰限制条件,限制了认知用户的实际发射功率,因而降低了系统的中断概率.     

Identification of Neuro-Fuzzy Hammerstein Model Based on Probability Density Function

A new identification method of neuro-uzzy Hammerstein model based on probability density function(PDF) is presented,which is different from the idea that mean squared error(MSE) is employed as the index function in traditional identification methods.Firstly,a neuro-fuzzy based Hammerstein model is constructed to describe the nonlinearity of Hammerstein process without any prior process knowledge.Secondly,a kind of special test signal is used to separate the link parts of the Hammerstein model.More specifically,the conception of PDF is introduced to solve the identification problem of the neuro-fuzzy Hammerstein model.The antecedent parameters are estimated by a clustering algorithm,while the consequent parameters of the model are identified by designing a virtual PDF control system in which the PDF of the modeling error is estimated and controlled to converge to the target.The proposed method not only guarantees the accuracy of the model but also dominates the spatial distribution of PDF of the model error to improve the generalization ability of the model.Simulated results show the effectiveness of the proposed method.     

Probabilistic Load Flow Algorithm with the Power Performance of Double-Fed Induction Generators

Probabilistic load flow(PLF) algorithm has been regained attention, because the large-scale wind power integration into the grid has increased the uncertainty of the stable and safe operation of the power system. The PLF algorithm is improved with introducing the power performance of double-fed induction generators(DFIGs) for wind turbines(WTs) under the constant power factor control and the constant voltage control in this paper. Firstly, the conventional Jacobian matrix of the alternating current(AC) load flow model is modified, and the probability distributions of the active and reactive powers of the DFIGs are derived by combining the power performance of the DFIGs and the Weibull distribution of wind speed. Then, the cumulants of the state variables in power grid are obtained by improved PLF model and more accurate power probability distributions. In order to generate the probability density function(PDF) of the nodal voltage, Gram-Charlier, Edgeworth and Cornish-Fisher expansions based on the cumulants are applied. Finally, the effectiveness and accuracy of the improved PLF algorithm is demonstrated in the IEEE 14-RTS system with wind power integration, compared with the results of Monte Carlo(MC) simulation using deterministic load flow calculation.     

移动通信中继系统中减少反馈调度的算法研究

对于多用户中继系统中上行反馈量过大的问题,研究提出了一种基于多门限减少反馈的半分布式调度算法.该算法在基站与中继分别设置反馈门限,依据在多门限假设下可以得到总反馈用户数表达式,进而算出多个门限值;又根据中断概率算得一个门限,将该门限值作为多门限的下限.将两种门限值相结合以限制用户反馈量.对AF(Amplify and Forward)协议下采用该算法的反馈用户数及系统容量等性能指标给出了理论推导.仿真结果表明,该算法可较单门限算法进一步地减少反馈量,并降低系统的反馈中断概率,增大了系统容量.     

复杂地形电力线机载激光雷达点云自动提取方法

针对传统电力线自动提取方法提取复杂地形下电力线效果较差的不足,从输电走廊机载激光雷达点云数据特征出发,在分析复杂地形下传统方法提取电力线问题的基础上,提出了一种电力线自动提取的新方法,并应用实际线路点云数据进行了可行性验证.所提方法首先通过空间划分将长距离、复杂地形转换为多个小距离尺度空间组合,基于子空间特征的差异化高程阈值分割算法实现地物点分离,解决了传统单一高程阈值分割法不能有效识别电力线与地物点高程重叠的不足,然后利用高程密度分割算法实现杆塔定位与电力线提取,并提高算法效率.案例试验结果表明,所提出的方法能实现复杂地形下和平坦地形下的电力线准确自动提取,且提取的正确率高,算法效率较好,提出的算法可用于工程.