自适应OFDM系统中调制识别算法研究

提出了一种适用于快衰落信道下自适应OFDM系统的调制识别算法。在信道估计和频域补偿的基础上,利用子载波组样本的6阶和8阶累积量识别5种调制信号。仿真结果表明,该算法具有良好的识别性能和稳健性,在SNR=16 dB,移动台速度小于40 km/h的条件下,调制方式的正确识别率可在到95%以上。     

SC-FDE系统中基于UW的联合信道估计均衡算法

针对基于特殊字(unique word, UW)帧结构的单载波频域均衡(single carrier frequency domain equalization, SC-FDE)系统提出一种联合信道估计噪声预测最小均方误差-残留码间干扰消除(minimum mean square error-residual intersymbol interference cancellation, MMSE-RISIC)均衡算法。该算法包括噪声预测MMSE-RISIC均衡算法与基于UW的噪声消除时域信道估计算法, 并将频域均衡算法与信道估计算法相结合。最后,利用华北地区300 km的9径散射链路参数进行仿真, 结果表明基于UW的噪声消除时域信道估计算法较基于UW的时域信道估计算法总体性能有所提高, 当误码率为10^-2时信噪比大约有1.2 dB的性能增益; 联合信道估计噪声预测MMSE-RISIC均衡算法相比改进MMSE-RISIC均衡算法性能也有提高, 当误码率为10^-2时信噪比大约有3.2 dB的性能增益。     

Hybrid pilots assisted channel estimation algorithm for MIMO-OFDM systems

Abstract: A hybrid pilots assisted channel estimation algorithm for multiple input multiple output (MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems under low signal-to-noise ratio (SNR) and arbitrary Doppler spread scenarios is proposed. Motivated by the dissatisfactory performance of the optimal pilots (OPs) designed under static channels over multiple OFDM symbols imposed by fast fading channels, the proposed scheme first assumes that the virtual pilot tones superimposed at data locations over specific subcarriers are transmitted from all antennas, then the virtual received pilot signals at the corresponding locations can be obtained by making full use of the time and frequency domain correlations of the frequency responses of the time varying dispersive fading channels and the received signals at pilot subcarriers, finally the channel parameters are derived from the combination of the real and virtual received pilot signals over one OFDM symbol based on least square (LS) criterion. Simulation results illustrate that the proposed method is insensitive to Doppler spread and can effectively ameliorate the mean square error (MSE) floor inherent to the previous method, meanwhile its performance outmatches that of OPs at low SNR region under static channels.     

一种MIMO收发天线联合选择算法

在MIMO系统中天线选择可以增加系统容量,并能有效地降低MIMO系统的复杂度和射频电路成本。仿真实验表明天线在发送接收两端不同的分配方式影响信道容量,发现了一种信道容量角度的最佳天线分配方式。针对收发天线选择的需求,设计了一种可获得较大信道容量的简单算法。该算法没有矩阵运算,计算复杂度低。仿真实验表明该算法和最优算法非常贴近,优于只有接收天线选择时的最优算法。     

Joint channel assignment and cross-layer routing protocol for multi-radio multi-channel Ad Hoc networks

To study multi-radio multi-channel (MR-MC) Ad Hoc networks based on 802.11, an efficient cross-layer routing protocol with the function of joint channel assignment, called joint channel assignment and cross-layer routing (JCACR), is presented. Firstly, this paper introduces a new concept called channel utilization percentage (CUP), which is for measuring the contention level of different channels in a node’s neighborhood, and deduces its optimal value for determining whether a channel is overloaded or not. Then, a metric parameter named channel selection metric (CSM) is designed, which actually reflects not only the channel status but also corresponding node’s capacity to seize it. JCACR evaluates channel assignment by CSM, performs a local optimization by assigning each node a channel with the smaller CSM value, and changes the working channel dynamically when the channel is overloaded. Therefore, the network load balancing can be achieved. In addition, simulation shows that, when compared with the protocol of weighted cumulative expected transfer time (WCETT), the new protocol can improve the network throughput and reduce the end-to-end average delay with fewer overheads.     

基于RSAMP算法的OFDM稀疏信道估计

为了提高稀疏度自适应贪婪迭代(sparsity adaptive greedy iterative, SAGI)算法的重构性能, 缩短重构时间, 提出了一种基于有限等距性质(restricted isometry property, RIP)的稀疏度预测自适应匹配追踪(RIP based prediction-sparsity adaptive matching pursuit, RSAMP)算法, 并成功将其应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统信道估计。首先, 提出一种基于RIP的稀疏度预测方法, 可以在稀疏度未知的情况下快速精确地逼近真实稀疏度, 大大缩短了算法的运行时间。其次, 利用主成分分析法对观测矩阵采取了优化处理, 提高了算法的重构性能。仿真实验显示, 相较于SAMP、SAGI算法, 本文提出的RSAMP算法可以获取更好的估计性能和更短的运行时间。     

基于压缩感知和递归最小二乘的IR-UWB信道估计算法

为了减轻脉冲无线超宽带(impulse radio ultra-wide band, IR-UWB)接收机高采样频率的负担,提出了基于压缩感知和递归最小二乘的低采样率信道估计算法。该算法先令接收到的训练符号通过随机滤波器,并对其欠采样,对采样到的信号进行递归最小二乘计算,最后利用压缩感知重构算法得到信道参数的估计值。提出的算法能够在低采样率的情况下对IR-UWB信道参数进行有效估计。该算法一方面降低了接收机对于模数转换器的要求;另一方面,低采样率产生较小的数据量,从而降低了估计算法的计算量。     

快速收敛仿射投影算法在稀疏水声信道的应用

本文提出了一种新的快速收敛比例仿射投影算法,并将算法应用于稀疏多径水声信道均衡.该算法首先在改进比例仿射投影算法(improved proportional affine projection algorithm,IPAPA)的基础上引入变步长算法,提高算法的收敛速度;并在此新算法的基础上通过引入判决反馈结构,进一步改...     

一种LDPC码的联合译码算法

在加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise, AWGN)信道中设计一种低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)码的最大似然译码算法是一项具有挑战性的工作。麦克斯韦译码算法在二进制擦除信道下具有优越的性能,但把这种算法移植到其他信道却非常困难。引入了信道转换的思想实现两个不同信道之间的转换,并利用该方法成功地将麦克斯韦算法应用到AWGN信道中,提出了一种将信度传播算法和麦克斯韦算法有机结合的联合译码算法,即信度传播麦克斯韦译码算法,该算法可缩小与最大似然译码算法之间的性能差距。仿真表明,该译码算法可打破大多数小陷阱集从而获得比信度传播译码算法更低的误帧率,并且可消除大多数信度传播译码后出现的小错误。     

基于循环前缀的MIMO-OFDM改进信道估计算法

多输入多输出正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing, MIMO-OFDM)系统中,为提升最小二乘(least squares, LS)信道估计算法的估计精度,可以利用离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT)算法对LS算法进行改进,然而,DFT算法对最大时延内的噪声未作处理,因此算法的估计精度仍易受噪声影响。针对这一不足,本文提出基于循环前缀(cyclic prefix,CP)的改进DFT信道估计算法。该算法以CP的长度为标准,对CP长度外的信道系数置零,对CP长度内的信道系数设置门限值,将模值小于门限值的信道系数置零。理论分析和仿真结果表明,改进算法中噪声被有效抑制,估计算法的精度得到提高。     

多UCAV协同目标分配算法研究

针对多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)协同目标分配问题,提出了一种基于离散粒子群算法的多UCAV协同目标分配方法。根据多UCAV协同目标分配问题的特点,建立了粒子与实际问题间的映射,设计了新的粒子群位置和速度更新公式,并且对标准粒子群算法作了改进。充分利用粒子群优化算法的全局搜索能力,有效地解决多约束条件下多UCAV协同目标分配问题。仿真结果表明,离散粒子群算法能够稳定快速地找到较优分配方案,并且算法简单、灵活。     

基于信道分配的多跳认知无线电网络路由算法

现有认知无线电网络中路由算法没有综合考虑主用户的到达率和认知用户竞争使用信道对网络性能的影响。针对上述问题,结合认知无线电网络频谱动态变化的特性,提出一种基于信道分配的多跳认知无线电网络路由算法（multi-hop cognitive routing basedan channel allocation, MCRC）。MCRC算法先得到最大化总吞吐量的全局信道分配,然后考虑主用户使用授权信道的概率和认知用户竞争使用信道的概率,得到认知用户使用某个信道的概率,最后以信道的有效传输时延作为选路标准,根据Dijkstra算法选择最小时延的路径。性能评估结果表明,MCRC明显地减小了平均端到端时延,极大地提高了平均端到端吞吐量。     

通道裁剪下的多特征组合目标跟踪算法

针对深层特征存在冗余通道影响跟踪速度和精度以及单一特征难以适应复杂场景的问题,提出了一种通道裁剪下的多特征组合目标跟踪算法。首先,在相关滤波算法的框架上结合传统手工特征和深层特征进行跟踪。其次,通过对比深层特征通道上目标区域和搜索区域的特征均值设计通道裁剪策略,筛选出合适的特征通道。最后,通过隔帧更新的方式更新深度特征,通过平均峰值相关能量更新传统特征滤波模板,最终实现准确跟踪。与10种算法在OTB2013和OTB2015数据集上进行对比实验的结果表明,本文算法在跟踪准确度和成功率方面都取得了更为理想的结果。     

能量有效的NOMA多用户-多信道匹配算法

针对非理想信道状态信息(channel state information, CSI)下面向海量用户的无线资源高效分配难题,通过引入非正交多址(non-orthogonal multiple access, NOMA)技术提出了一种能量有效的多用户-多信道匹配方案。首先,考虑用户中断概率约束,建立以最大化系统能量效率为目标的非理想CSI蜂窝下行NOMA系统信道和功率联合分配优化问题;然后,将建立的含概率约束的优化问题转化为非概率约束优化问题,并从中解耦出用户-信道匹配优化问题;最后,将面向能量效率的NOMA用户-信道匹配优化问题映射为婚姻匹配问题,进而提出一种高效低复杂度的双边匹配算法实现了多用户-多信道的动态匹配。仿真结果表明,提出的匹配算法性能优于传统匹配算法,能够提供更高的系统能效、实现更低的用户中断概率且收敛速度更快。     

能量有效的NOMA多用户-多信道匹配算法

针对非理想信道状态信息(channel state information, CSI)下面向海量用户的无线资源高效分配难题,通过引入非正交多址(non-orthogonal multiple access, NOMA)技术提出了一种能量有效的多用户-多信道匹配方案。首先,考虑用户中断概率约束,建立以最大化系统能量效率为目标的非理想CSI蜂窝下行NOMA系统信道和功率联合分配优化问题;然后,将建立的含概率约束的优化问题转化为非概率约束优化问题,并从中解耦出用户-信道匹配优化问题;最后,将面向能量效率的NOMA用户-信道匹配优化问题映射为婚姻匹配问题,进而提出一种高效低复杂度的双边匹配算法实现了多用户-多信道的动态匹配。仿真结果表明,提出的匹配算法性能优于传统匹配算法,能够提供更高的系统能效、实现更低的用户中断概率且收敛速度更快。     

注意力机制CNN的毫米波大规模MIMO系统信道估计算法

在室外光线追踪通信场景下,针对毫米波大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MI-MO)信道具有稀疏特性、系统受噪声因素影响导致信道估计精度低的问题,提出一种基于图像去噪的注意力机制卷积神经网络信道估计方法.首先,设定参数产生模拟真实环境的数据集,将所产生的信道矩阵看作二维图像...     

基于负熵最大化的压缩感知信道估计算法

讨论了在5G时代随着移动终端和网络流量的增长、大规模机器类型通信的产生以及天基卫星网络与地面蜂窝主干网络的结合, 使得移动无线通信的频谱使用范围更宽, 导致信道具有更为明显的稀疏性, 从而得以利用无线信道的稀疏性引入压缩感知技术来进行无线通信系统的信道估计。通过负熵最大化算法与l_p正则化改进现有的压缩感知信道估计算法, 将传统的最小化误差函数均方误差替代为最大化目标函数的负熵以适应信道非高斯噪声, 同时稀疏约束采用更为精确的l_p正则化以加强信道估计算法的稀疏表示。研究表明, 该算法不仅可以提高信道估计精度, 增强抗噪声鲁棒性; 另一方面可以利用更少的导频实现更高精度的信道估计, 具备提高系统频谱利用率的作用。     

基于RLS的联合同步和信道估计算法

针对采用跳频正交频分复用(frequency hopping orthogonal frequency division multiplexing, FH-OFDM)系统进行战时通信时存在的高误码率(bit error rate, BER)问题,对定时偏差(timing offset, TO)、载波频率偏差（carrier frequency offset, CFO）和采样率偏差(sampling frequency offset, SFO)进行综合考虑,提出一种导频辅助的联合同步和信道估计算法。在时域中分别对TO和子载波干扰项进行预先补偿。使用线性误差函数来配合递归最小二乘法对信道冲激响应、CFO和SFO进行估计。采用改进的极大似然算法对迭代参数的初始值进行估计,提高了估计的准确度。分析并给出FH OFDW系统频谱效率的权衡标准。仿真结果表明,该系统工作在1 000 hop/s时,该算法的估计均方差和BER均优于传统的算法。     

基于EM的MIMO-OFDM系统MAP信道估计算法

最大后验概率（maximum a posteriori, MAP）信道估计算法应用于MIMO-OFDM系统时将带来大规模矩阵求逆和乘积运算,且OFDM符号的数据传输效率随着发送天线的增多逐渐下降。针对这些弊端,提出一种基于期望最大化（expectation maximum, EM）的MAP信道估计算法,并分析了算法的性能。该算法利用EM算法把多输入输出信道估计问题化简为一系列独立的单输入输出问题,避免了大规模矩阵运算,降低了MAP算法的计算复杂度;为进一步改善MAP算法的数据传输效率及其估计性能,可通过对多个连续的OFDM符号进行联合信道估计。通过仿真实验证明了该算法的有效性。     

基于改进AMC的LTE MIMO模式自适应切换算法

首先针对传统的自动调制编码（adaptive modulation coding, AMC）技术存在映射的调制编码方案等级与实际信道环境不匹配的问题,提出了一种基于ACK/NACK（acknowledge/negative acknowledgement）反馈的信道质量指示(channel quality indicator, CQI)微调技术,此方案能够使上报的CQI等级更好地适应当前环境,确保了传输的可靠性。在此基础上提出了一种基于AMC的多输入多输出模式自适应切换方案,该方案基于信噪比和速率进行自适应的模式切换,可以在不同的传输环境下达到最高系统容量。仿真结果表明,所提方案能够适应多种传输环境,可以显著提高系统容量。