基于最差情况性能优化的稳健盲波束形成算法

针对在实际通信应用中存在导向向量偏差的情况下,阵列输出的信干噪比SINR性能急剧下降的问题,提出了稳健受限LSCMA算法,并对其输出性能进行了理论分析.该算法利用后验概率密度函数估计信号导向向量,并增加权向量的二次型约束,降低了信号波达方向的不确定性,提高了对信号导向向量偏差的稳健性,使阵列输出的信干噪比SINR接近最...     

LTE-Advanced上行SC-FDMA MIMO系统的信干噪比性能分析

LTE上行系统中,使用单载波频分多址技术(SC-FDMA),并采用离散傅里叶变换扩频的正交频分复用多址(DFT-S-OFDMA)技术作为SC-FDMA的实现方案.在LTE-Advanced标准化过程中,考虑采用DFT-S-OFDMA技术作为上行多址方案,同时,为了获得更高的峰值速率和系统性能,决定采用单用户多输入多输出(SU-MIMO)及预编码技术.针对LTE-Advanced系统上行DFT-S-OFDMA方案在MIMO系统中的应用,提出一种信干噪比(SINR)的性能分析方法.该方法基于DFT-S-OFDMA收发机实现结构,利用信道频域响应和噪声方差,接收端采用最小均方误差(MMSE)均衡,分析得到SINR的闭合表达式,获得的SINR能很好地应用于自适应调制编码(AMC)方式的选择.仿真结果表明,多径信道下基于该等效SINR的误块率(BLER)性能曲线能很好地匹配系统在高斯白噪声信道下的性能曲线.     

多干扰情况下的自适应阵列设计

本文由多干扰情况下自适应阵的 SINR 表达式,研究了阵列优化设计问题。此问题不同于单干扰情况,我们将证明,单干扰时的 SINR 不随阵元增加而下降,但多干扰条件下此结论不成立,阵元的选择和阵元相对位置的不当都可能导致 SINR下降,因此,研究多干扰时的阵列优化设计是很必要的。本文中,我们还给出了设计最优阵的条件,包括阵元选取和阵元位置确定。     

鲁棒RLS波束形成算法

分析了多径传播环境下,信号方向向量的偏差和采样样本数目的变化对自适应波束形成算法性能的影响,提出了一种鲁棒RLS波束形成算法·该算法具有收敛速度快,抗扰动性强,误差小的特点·采用鲁棒RLS波束形成算法不但降低了波束形成器对于信号方向向量的偏差的敏感程度,而且可以保证阵列输出的信干噪比(SINR)接近最优值,仿真实验验证了所提算法的有效性·实验结果表明即使在强扰动或偏差存在的情况下,采用鲁棒RLS算法可使系统具有良好的SINR,而且可以改善加权向量的归一化偏差·     

自适应DBF中采样快拍数对系统输出SINR影响

在自适应数字波束合成(DBF)中,快拍数直接影响了协方差矩阵估计的效果,从而影响系统的输出信干噪比(SINR).文中分析了最大似然协方差矩阵估计和空间平滑协方差矩阵估计时,不同类型DBF系统采用快拍数大小同输出SINR关系.分析结论对于系统设计中快拍数确定具有重要意义.     

一种基于用户划分的LTE上行闭环功率控制算法

长期演进(long term evolution,LTE)上行经典信干噪比(signal to interference plus noise ratio,SINR)闭环功率控制算法未考虑用户对相邻小区的干扰,导致小区总吞吐量较低。针对该问题,提出一种基于用户划分的闭环功率控制算法。根据每个用户到服务小区的路径损耗将其划分为小区中心用户或小区边缘用户,为小区中心用户设置目标SINR值时仍使用经典SINR闭环功率控制算法,为小区边缘用户设置目标SINR值时考虑其对相邻小区的干扰使用新的方法。理论分析以及MATLAB系统级仿真结果表明,与传统闭环功率控制算法和经典SINR闭环功率控制算法相比,该算法能够更加有效地降低小区间干扰,提高小区总吞吐量。     

LTE-A系统中基于RS的信号均衡的SINR估计算法

为了提高先进的长期演进(LTE-advanced,LTE-A)移动通信系统的传输效率,研究了提高子带的信干噪比(signal interference ratio,SINR)估计精度的问题,提出了一种利用参考信号(reference signal,RS)的信号均衡估计SINR的算法,该算法通过本地RS和均衡后的RS的方差计算SINR,与直接利用最小二乘法(least square, LS)计算参考信号接收功率(reference signal received power,RSRP)和干扰噪声(noise)得到SINR的传统算法相比,在增加有限复杂度情况下,SINR的估计精度有明显提高,特别是在终端处于高速移动?多普勒效应比较明显的信道环境下,SINR估算性能提升更加明显,从而提高系统的传输效率?     

一种基于Bayesian方法的鲁棒自适应波束形成算法

由于在实际环境中,期望信号的阵列响应与实际阵列响应之间存在偏差,使得现存的一些自适应波束形成算法的性能下降.针对上述问题,基于Bayesian方法提出了鲁棒自适应波束形成算法,并且给出其递推形式.该算法利用接收到的采样信号对实际信号方向向量进行估计,降低了信号到来方向的不确定性,对信号方向向量的偏差具有较强的鲁棒性,从而可以保证输出阵列的信干噪比接近最优值.采用递推方法来计算逆矩阵,大大地降低了计算的复杂度,能够满足实时处理的要求.仿真实验表明,与传统自适应波束形成算法相比,所提鲁棒自适应波束形成算法具有更好的性能.     

超密集组网中的自适应频谱规划算法

基于频谱重叠复用(FOM)的频谱规划算法中,簇间使用频谱重叠复用有效解决了超密集组网中频谱资源短缺的难题,但用户分布影响算法的最佳频谱复用门限值.针对该问题,提出超密集组网中的自适应频谱规划算法.以小区吞吐量最大化为目标,通过模型计算最佳频谱复用门限值,确定用户SINR的高低,据此分配用户频段资源.仿真结果表明,该算法可提高用户信干噪比和小区吞吐量,可有效解决频谱效率较低的问题,且设置参数时能节省人力成本.     

干扰条件下基于Bayesian博弈的认知制导雷达波形设计

现代战场电磁环境复杂,制导雷达与干扰机间对抗日趋激烈.针对对抗过程中制导雷达和干扰方不能获取对方完整信息情形下的性能降低问题,基于SINR准则建立制导雷达和干扰Bayesian博弈模型,通过海萨尼转换方法,采用目标概率集合形式表达未知信息,求解博弈模型并设计雷达和干扰优化波形、基于二次注水和迭代注水法分配信号频域能量,并对Bayesian博弈纳什均衡存在性展开研究.最后通过仿真分析不同策略下的雷达和干扰信号具体形式,验证不同波形条件下制导雷达检测性能.仿真结果证明,迭代注水信号及二次注水信号检测概率最高可比线性调频信号分别提升15.41％、12.79％,为不完全信息博弈中制导雷达信号优化提供了解决方案.     

一种基于FCGA的GPS自适应抗干扰算法

针对GPS卫星信号功率微弱易受干扰的特点,提出了一种基于浮点数编码遗传算法(Floating point number Coded Genetic Algorithm,FCGA)的GPS自适应抗干扰算法。首先分析了自适应阵的输出信号,给出了自适应阵方向图与加权矢量的关系式。然后根据线性约束最小方差准则,得到了一个有约束的多参量目标函数,并采用浮点数编码遗传算法对其进行了优化。最后为了验证该算法的有效性,以22单元改进的均匀圆形阵为研究对象,分别对自适应阵的方向图和输出信号干扰噪声比(SINR)进行了计算机仿真。结果证明,该方法能够在多个期望信号方向保持较高波束增益,同时在干扰信号方向形成很深的波束凹陷。在强干扰情况下,输出信号干扰噪声比SINR能够保持在定值附近,而不随着输入干扰功率的增加而降低,达到了抑制干扰的设计目的。     

基于罚函数和特征空间的子阵级自适应波束形成

基于线性约束最小方差(LCMV)准则的自适应波束形成算法在实际中得到了广泛的应用,但当其应用到子阵级时,自适应方向图主瓣变形且旁瓣升高,抗干扰性能严重下降.针对这些问题,提出一种基于罚函数和特征空间的子阵级自适应波束形成算法,引入罚函数对自适应方向图进行约束使其逼近期望的静态方向图;同时在干扰子空间约束波束响应为0,对干扰信号进行抑制.该算法在有效抑制干扰的同时,能够使主瓣保形并保持较低的旁瓣,还能获得较好的输出信干噪比.通过阵列方向图及输出信干噪比的计算机仿真验证该算法的有效性.      

连续波干扰下卫星导航信号的ADC量化损耗分析

地球表面接收到的卫星导航信号强度通常远低于环境热噪声,并且其所处电磁环境越来越复杂,人们越来越关心在干扰环境下导航接收机的工作性能。模数转换器(ADC)作为数字式导航接收机中射频通道与基带处理的中间环节,其量化造成的有用信号损耗直接影响着接收机的整体性能。对于连续波干扰(CWI)与热噪声环境下ADC量化对卫星导航信号的影响,现有文献大多是基于数值模拟实验寻找答案,缺少理论推导。通过概率统计理论深入研究了在CWI干扰环境下任意位数(bits)ADC均匀量化对接收机相关信干噪比的影响,得出了明确的量化后信干噪比表达式,并给出近似最优的ADC量化门限选取法则。通过数学推导和仿真分析得出结论,在没有辅助抗干扰手段和采用均匀量化的情况下,2 bit的ADC量化即可达到最大的输出信干噪比。     

An improved multiplicative exponent weighting vertical handoff algorithm for WLAN/WCDMA heterogeneous wireless networks

An improved MEW(multiplicative exponent weighting)algorithm,SLE-MEW is proposed for vertical handoff decision in heterogeneous wireless networks.It introduces the SINR(signal to interference plus noise ratio)effects,LS(least square)and information entropy method into the algorithm.An attribute matrix is constructed considering the SINR in the source network and the equivalent SINR in the target network,the required bandwidth,the traffic cost and the available bandwidth of participating access networks.Handoff decision meeting multi-attribute QoS(quality of service)requirement is made according to the traffic features.The subjective weight relation of decision elements is determined with LS method.The information entropy method is employed to derive the objective weights of the evaluation criteria,and lead to the comprehensive weight.Finally decision is made using MEW algorithm based on the attribute matrix and weight vector.Four 3GPP(the 3rd generation partnership project)defined traffic classes are considered in performance evaluation.The simulation results have shown that the proposed algorithm can provide satisfactory performance fitting to the characteristics of the traffic.     

基于博弈论的Femtocell双层网络的功率控制算法

在由Macrocell和Femtocell（家庭基站）组成的双层网络中,当Macrocell和Femtocell共享频谱资源时,两层网络之间必然存在信号干扰.文中考虑各Femtocell用户受其余用户的干扰总和是不相等的,将该干扰因子引入代价函数,提出了改进的基于Stackelberg博弈的功率控制方法,证明了该博弈不仅存在纳什均衡,且均衡点唯一.同时,考虑到在博弈均衡后,部分Femtocell用户的信干噪比（SINR）无法满足正常通信的最低SINR要求,提出一种基于自适应干扰控制算法,该算法通过控制部分Femtocell用户对宏基站的干扰,从而增加可正常通信的Femtocell用户数量.Matlab仿真结果表明,改进后的算法不仅能使均衡点唯一,而且提高了Femtocell用户的性能,同时能使更多Femtocell用户满足SINR下限要求.     

自适应天线阵抗宽带干扰性能分析和定量计算

该文分析自适应天线阵抑制宽带干扰的性能。用最小输出功率准则和方向约束条件,计算阵列增益和干扰抑制制度等性能指标。给出方向误差与阵列增益关系的计算数据,并作出了阵列波束图和频率传输特性曲线。