Ad Hoc网络中基于信道状态的速率自适应机制

针对多跳Ad Hoc网络,给出了一种兼顾分组碰撞和信道误码的饱和吞吐量解析式,基于此提出一种速率自适应机制.该方案支持多个速率,能够根据信道状态,以最大化饱和吞吐量为目标,选择最优的数据分组长度和数据分组发送速率.仿真结果表明,该方案在饱和吞吐量和抗信道衰减方面性能优于OAR和不同速率模式下的802.11 DCF.在信道衰减较剧烈时,性能与802.11 DCF 1 Mbps相比提高260%,与OAR相比提高10%.     

放大转发中继网络中一种改进的分布式空时编码

针对放大转发中继网络,提出改进的基于广义ABBA码的分布式空时编码,加入了传输过程中的信道状态信息,接收端由信道状态信息得到本次传输的反馈信息,中继节点据此对该支路原发送信号进行预处理,从而减小了信道相关性,提高了系统的可靠性.仿真结果表明,系统的误比特率性能获得显著改善.     

Turbo码和空时块码接连调制系统的研究

采用空时分组编码与Turbo码级联技术，提高了经过衰落信道的无线通信系统可靠性．利用双天线发送分集和单天线接收系统，其中将1/2Turbo码作为外码、简单的空时分组码作为内码,叠代解码方案基于MAP算法．解码的复杂程度取决于外码格栅复杂程度．仿真结果表明，利用空时分组编码的发送分集，可在几乎不增加额外处理量的情况下显著提高系统的接收性能．     

码域发送参考脉冲超宽带系统性能

在时域和频域发送参考型脉冲超宽带通信系统的基础上,对码域发送参考脉冲超宽带通信系统的性能进行了研究,推导了基于脉冲峰值能量的系统误码率表达式,对该系统在加性高斯白噪声和多径衰落信道中的性能进行了仿真,并与时域和频域发送参考结构在抗多径干扰等多个方面进行了对比. 理论分析和仿真结果表明,码域发送参考脉冲超宽带通信系统性能优于时域和频域系统.     

基于信道弱特征随机加扰的宽带系统物理层加密算法

针对无线宽带系统面临的窃听问题,提出一种基于信道时域弱特征随机加扰的物理层加密算法. 发送用户利用特征值分解将非奇异的授权用户信道特征矩阵分解成多个并联子信道,然后选择具有强特征的子信道发送有用信息,将具有弱特征的子信道转化为快时变信道,使授权用户接收信号趋于稳定,窃听用户接收信号质量恶化. 仿真结果表明,该算法通过特征选取可降低对授权用户的信道要求,同时降低窃听用户的SINR使窃听保持较高的误码率,从而提高系统安全性.     

无线OFDM系统中自适应交织的设计

在无线OFDM系统中,利用信道状态信息,实时改变交织图案的自适应交织技术较固定的分组交织,可以更有效地将突发错误离散为随机错误,从而有效提高了系统性能.该文提出了一种改进的自适应交织技术,不仅进一步提高了系统性能,尤其是系统的误帧率性能,而且使算法实现的复杂度有所降低.     

一种支持拥塞识别的ad hoc网络DCF协议速率自适应机制

分析了IEEE 802.11 DCF协议虚拟载波检测机制在支持多速率传输方面存在的局限性,以及高速率传输数据分组的重负载条件下多跳ad hoc网络的节点拥塞问题,并在DCF协议框架内提出了一种支持拥塞识别的速率自适应机制.该机制允许接收节点根据信道质量选择可用的最高传输速率,并把此速率值和自身的拥塞状况反馈给发送节点,发送节点根据接收节点的拥塞状况决定发送或退避等待.仿真结果表明,该机制能有效解决ad hoc网络在重负载条件下的拥塞问题,显著提高网络的总吞吐量.     

基于训练序列的发射分集OFDM系统的子空间跟踪信道估计

针对基于训练序列的发射分集OFDM系统提出了两种信道响应的时延子空间和幅度跟踪信道估计方法：第一种方法直接对信道的时域冲激响应进行跟踪；第二种方法对信道时域冲激响应的离散傅里叶变换(DFT)进行跟踪，进一步提高了信道估计性能．结合维纳内插滤波技术对两发一收空时分组编码的发射分集OFDM系统进行了仿真，通过对信道估计结果进行子空间跟踪，显著提高了系统性能．     

Kalman滤波器在WCDMA功率控制中的应用

介绍一种适合于分组交换WCDMA无线网络的Kalman滤波器功率控制方法.当数据包连续传送时,信道干扰具有时域上的相关性,Kalman滤波器可用来预测干扰功率.通过干扰预测和路径增益的估计,可确定合适的符合SINR要求的发送功率.给出了仿真结果,结果表明,使用Kalman滤波器的功率控制方法可以提高功率控制的性能.     

莱斯信道下多对双向大规模MIMO AF中继系统性能分析

研究了莱斯信道条件下多对双向大规模多输入多输出放大转发中继系统.多对单天线用户通过配置有大规模天线阵列的中继实现用户对内的信息交换,并对其性能进行分析.首先给出理想和非理想信道状态信息条件下中继处的迫零发送/迫零接收处理矩阵.然后分别得到这两种情况下的渐近信干噪比表达式.最后给出了当中继天线数趋近于无穷大时一般功率分配方案下的渐近频谱效率,并通过蒙特卡罗仿真结果验证理论分析的正确性.     

不完全信道状态信息下的Turbo-BLAST系统及性能

在Turbo-BLAST方案基础上,针对信道估计有误差情况,利用不完全的信道状态信息推导出等效噪声方差,然后提出一种改进的并行干扰抵消迭代检测算法. 该算法对完全信道估计和信道估计有误差情况均有较好的适用性. 实验结果表明,所提算法可以有效改善系统误比特率性能.     

基于压缩感知的MIMO系统稀疏信道估计

在多输入多输出通信系统中,接收端信道均衡与相干检测需要利用信道状态信息. 传统信道估计方法如最小二乘法和最小均方误差法均基于多径信道密集型假设,导致频谱利用率低下. 为此,该文研究在单载波MIMO系统中的稀疏信道估计,利用多径信道的稀疏特性提出一种基于压缩感知理论的信道估计方法. 这种方法能利用较少的导频信号达到与传统方法相比拟的估计性能,从而提高频谱利用率. 仿真验证和理论分析表明,基于压缩采样匹配追踪的压缩感知信道估计方法为MIMO系统稀疏信道估计的最优选择.     

基于传输时差最小的OFDM系统信道划分优化方法研究

随着OFDM技术在移动通信中的广泛应用,信道划分问题逐渐被人们所关注。主要讨论了在信道状态和传输总量已知的情况下,基于传输时差最小的OFDM系统信道划分优化问题。首先证明了该问题属于NP完备问题,因此必须使用随机算法代替穷举来求解。主要讨论了遗传算法和粒子群算法在此类问题中的应用。通过仿真所给出的具体结果,可以证明尽管随机算法不能保证解的最优性,但搜索时间较短;同时在相同条件下,粒子群算法可以显示出比遗传算法更强的搜索能力,因此对于OFDM这类实时性要求较高的系统,具有更大的实用性。     

认知网络中的容量最优机会干扰对齐接入

在传统认知网络中,认知用户只能接入主要用户的空闲频带,而不能同时与主要用户共享带宽. 为了更有效地利用频谱资源,提出一种容量最优机会干扰对齐接入算法. 在保证主要用户信道容量的基础上,认知用户与主要用户可以占用相同的频带同时接入网络,且认知用户对主要用户的干扰为零. 所提出的算法由混合网络基站估计信道状态信息,并计算主要用户的信道容量和系统总信道容量. 根据容量最优的准则确定预编码向量及解码向量. 当主要用户的信道容量与未接入认知用户相比几乎不下降,且总信道容量大于未接入认知用户的总容量时,认知用户以容量最优机会干扰对齐的方式接入网络. 仿真结果表明：在相同信道状态条件下,所提出的算法较现有算法具有更优的信道容量并可提高认知网络频带利用率.     

缓冲区溢出攻击原理分析与防范方法研究

将分析缓冲区溢出攻击的原理,通过实例对缓冲区溢出攻击的产生进行分析.结合缓冲区溢出攻击的类型阐述了应当如何根据现实情况来采取相应的措施,来防范缓冲区溢出攻击和尽可能的降低其所带来的损失.     

基于RF的无线传感器网络的MAC协议设计

针对传统无线传感器网络能量供应问题,提出了基于射频能量捕获的无线传感器网络介质访问控制（medium access control,MAC）协议。首先在相邻节点之间运用时分多址（time division multiple access,TDMA）技术按时隙分配信道,使数据在源节点到汇聚节点之间无争用传输;同时控制节点在每个周期内消耗的能量,间接调整节点自身的占空比;然后在缓冲区中设置负载阈值作为节点在通信转换角色中的依据,实现节点间的时间同步;最后对各种网络拓扑结构进行实验模拟,评估其延迟率和数据丢包率。实验结果表明：该协议与基于自适应时分多址的介质访问控制（adaptive TDMA-based MAC,AT-MAC）协议相比,不但延迟率低而且网络模拟结构更接近于现实网络场景,可以满足无线传感器网络的性能需求。     

信道压缩表示的OFDM快衰落信道估计

针对正交频分复用系统提出基于信道压缩表示的快衰落信道估计算法. 该方法采用一种紧凑型信道冲激响应(channel impulse response, CIR)矩阵及信道核向量的信道压缩表示方法,减少了CIR矩阵中的未知元素数目. 推导了等效信道模型以及CIR矩阵与信道核向量之间的闭式表达式,利用最小二乘和线性最小均方差估计器估计出信道核向量,并由其重构出CIR矩阵,从而实现了信道压缩表示的OFDM快衰落信道估计. 仿真结果表明,该算法能对快衰落信道进行有效估计,并降低系统传输BER.     

MIMO系统中优化比特功率分配方法的频谱效率分析

在假设只有接收端知道信道状态信息(CSI)的情况下,为了满足固定的目标链路质量,提出了一种在多输入多输出(MIMO)系统中应用的基于V-BLAST检测算法的简单优化比特功率分配方法.由于不同的检测顺序会导致不同的等效信道增益,因此分别采用了前向排序法,反向排序法和最优排序法这3种方法进行仿真研究.当设定目标误符号率(SER)为10^-5,并采用M维的QAM调制方式时,对该方法采用3种排序法进行仿真的结果表明:在发射功率限制较低时,基于反向排序法的频谱效率性能优于前向排序法,但是不如基于特征值分解(SVD)的方法;当发射功率限制高到一定程度时,结论恰好相反.     

有限反馈MIMO系统下行链路用户调度与功率分配

研究基于有限反馈的下行MIMO系统中的用户调度和功率分配问题,并利用随机多波束形成的思想提出了相应的实现算法.所提出的用户调度算法只将各用户的最大和第2最大信干噪比及其对应的波束索引号反馈给基站,仿真结果表明,与现有方法相比,该算法更好地获得了所需反馈量和系统吞吐量之间的折衷.所提出的功率分配算法则充分利用了基站端所能获得的部分信道信息,仿真结果表明,与传统的平均分配算法相比,在发射总功率一定的情况下,该算法可以获得更高的系统吞吐量.将两种算法相互结合,可以在不增加反馈量的情况下获得更好的系统性能.