空间频率分集MIMO-OFDM系统的分步半定松弛检测

分析了空间频率分集MIMO-OFDM系统的DFE-SDR译码算法.提出了一种能充分利用空间分集、空间复用、频率复用增益,且能对抗时间选择性和频率选择性衰落的空时频率分集MIMO-OFDM系统,结合判决反馈均衡(DFE)以及半定松弛检测(SDR)的优点,经过推导得到一种应用在空时频率分集MIMO-OFDM系统的DFE-SDR检测方法,该算法能同时得到较理想的系统性能和算法复杂度.系统仿真证明,该方法与DFE检测算法相比,误码率性能得到了较大提高,可以适用于更广泛的通信环境.     

量化反馈的MIMO-OFDM预处理方法

为了减少MIMO-OFDM预处理系统的反馈比特量,基于空间分集的MIMO-OFDM系统,提出了一种新的下行量化功率分配系数与量化分集加权向量联合的有限反馈预处理方案.系统接收端首先对子载波功率分配进行低复杂度的均匀量化,采用联合优化插值方法对预处理分集向量进行量化优化,再把有限比特的量化功率分配和量化向量反馈到发射端,在发射端利用反馈得到的量化信息通过插值算法来恢复原来的预处理量.仿真结果表明,该方案能有效地改善系统的误码特性.     

基于波束成形的多天线OFDM系统中的资源分配

针对多天线多用户环境下的正交频分复用 (OFDM)系统,提出了一个低复杂度的自适应资源分配方案,包括自适应子载波分配、自适应功率分配以及自适应波束成形等.目标是在保障各用户的服务质量(QoS)要求下,最小化总的系统发射功率.根据随机矩阵和排序统计的最新理论,对系统性能进行了详细的数学推导.数学分析和仿真结果表明,该方案可以充分利用多用户分集、空间分集等来显著提高系统性能,且能有效地保障用户的QoS.     

MIMO-OFDM系统中基于波束成形的信道容量的分析

提出了一种在有限反馈条件下多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中基于波束成形的系统容量分析方案.对一个选好的波束成形向量,分析了确定性信道、随机性信道的容量,并结合注水法来进一步分析波束成形对系统容量的提升能力.通过仿真可知,采用波束成形技术能够在一定程度上提升MIMO-OFDM系统在确定性信道与随机性...     

空分和频分混合接入方式下的无线资源调度算法

为进一步引入分集增益以提高无线资源频谱利用率,针对多用户多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统下行传输,提出联合OFDM和多用户空间复用MIMO混合接入方式下的用户调度和功率分配算法。采用这种混合接入方式不仅能够通过频率信道和空间信道的调度产生多用户分集增益,而且能有效避免空分复用(SDMA)中频率复用产生的共信道干扰问题。在资源分配上,基于广义处理机共享(GPS)优化模型提出基于信道状态的并行加权公平队列(Cap-WFQ)调度和功率分配算法,算法在保证多媒体用户的最小数据率要求的同时优化系统的吞吐量。     

空分和频分混合接入方式下的无线资源调度算法

为进一步引入分集增益以提高无线资源频谱利用率,针对多用户多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统下行传输,提出联合OFDM和多用户空间复用MIMO混合接入方式下的用户调度和功率分配算法。采用这种混合接入方式不仅能够通过频率信道和空间信道的调度产生多用户分集增益,也能有效避免空分复用(SDMA)中频率复用产生的共信道干扰问题。在资源分配上,基于广义处理机共享(GPS)优化模型提出基于信道状态的并行加权公平队列(Cap-WFQ)调度和功率分配算法,算法在保证多媒体用户的最小数据率要求的同时优化系统吞吐量。     

下一代移动通信系统中的MIMO开环和闭环发射技术

介绍在下一代移动通信系统中广泛采用的MIMO系统中的开闭和闭环发射技术,对于开环发射分集、开环空间复用、闭环发射分集、闭环空间复用等不同发射方案进行了详细描述;介绍了包括空时分组编码、预编码技术、波束成形技术等相关技术;并通过仿真结果以及分析比较表明需要根据不同传输条件要求合理选择开闭环发射方案。     

OFDMA系统中多波束机会波束成形研究

机会波束成形(Opportunistic Beamforming,OBF)技术通过加大、加快信道的波动来提高多用户分集增益,将之使用在正交频分复用多址接入(OFDMA)系统中,可以使得系统的吞吐量最大化.在OFDMA系统中,通过对所有子载波进行分簇,可以实现在牺牲系统性能很少的情况下,大大降低系统反馈量.研究了对分簇OFDMA系统使用OBF技术来提高系统吞吐量,并进一步研究了在训练阶段使用多个随机加权向量进行多波束成形,然后从中选择最好的一个来实现数据阶段的波束成形.仿真证明,采用多波束机会波束成形技术能提高OFDMA系统吞吐量.     

LTE系统中基于估计波束到达角的多用户调度算法

根据3GPP TR 25.996中描述的空间信道模型(SCM),提出了波束到达角估计算法和基于波束到达角的多用户调度算法.针对具有明显来波方向的无线通信系统,基站首先根据上行信道信息估计出每个用户的波束到达角,然后根据用户无线信道到达角将多用户进行分组,从每个分组中选择信道质量最好的用户,以实现多用户分集增益.相对于传统的波束到达角估计算法,该估计算法具有较低的复杂度.与基于信道容量的用户调度算法相比,该调度算法能够明显降低运算量,在系统中更容易实现.仿真结果表明,该调度算法可以在有效降低系统计算复杂度和反馈信息量的前提下,获得与传统方案相近的多用户调度性能增益,同时还能获得较好的公平性.     

一种空间复用MIMO-OFDM联合量化反馈预编码*

对于空间复用下行MIMO-OFDM系统,为了减少其反馈比特和增加信道容量,提出了一种新的下行功率分配和预编码矩阵的联合量化有限比特反馈预编码方案;修正了子载波最优功率分配;设计了一种低复杂度非均匀功率分配码本量化方法;只要把部分子载波的有限比特量化预处理矩阵和量化功率分配反馈到发射端,在发射端采取一种改进的插值算法来重构原最佳预矩阵。仿真实验表明,采用该方案能提高系统信道容量和降低误码率。     

企业空间数据仓库的构建方法

在现有企业数据仓库多维模型的基础上，结合空间数据的特性和不同决策处理需求，提出了3种构建企业空间数据仓库的方法. 通过原型系统的验证，说明这些方法是有效可行的.     

空间数据集成研究--以空间数据仓库的构建为例

随着空间数据复杂性的增加,现有的空间数据库和空间分析工具已经不能提供足够的决策支持,迫切需要建立大量具有历史数据,以及不同尺度的空间数据仓库．在建设空间数据仓库的过程中,数据集成是一个重要的环节,专门针对空问数据的集成更是一项艰巨的工作,本文在研究了现有的空间数据库,空间数据仓库以及空间数据集成的基础上,首先探讨了空间数据仓库模型的建立过程,然后系统提出了面向空间数据仓库数据模型的数据集成的两个主要的方面：不同数据源的空间数据的集成;不同尺度维上的空间数据的集成.     

基于空间数据库的数据挖掘技术

探讨扩展传统数据挖掘方法如分类、关联规则、聚类等到空间数据库的方法，着重对空间数据库系统实现技术及空间数据挖掘系统等进行比较分析，提出了一种空间数据挖掘系统的实现模式。     

空间分析基本问题与主要内容的探讨

空间分析是地理信息系统的核心之一,是当前研究的热点.在回顾空间分析起源的基础上,从几个角度给出空间分析内涵的理解;指出空间分析涉及的几个基本问题,包括地理空间性、空间自相关、空间尺度与空间抽样.在此基础上,论述了空间分析的主要研究内容,即空间位置分析、空间自相关、空间插值、空间回归分析及空间分析中的模型与模拟研究.最后展望了空间分析下一步发展,认为空间分析不仅需要在强化基础理论研究,亦当在地理信息服务的过程中,充分结合地理信息系统技术、数据挖掘技术及空间决策支持系统研究,为人口、资源、环境及公共健康等重大问题的决策提供科技支撑.     

Spatial aggregations for spatial based decision 

For spatial based decision making such as choice of best place to construct a new department store, spatial data warehousing system is required more and more previous spatial data warehousing systems; however, provided decision making of nonspatial data on a map and so those cannot support enough spatial based decision making. The spatial aggregations are proposed for spatial based decision making in spatial data warehouses. The meaning of aggregation operators for applying spatial data was modified and new spatial aggregations were defined. These aggregations can support hierarchical concept of spatial measure. Using these aggregations, the spatial analysis classified by nonspatial data is provided. In case study, how to use these aggregations and how to support spatial based decision making are shown.     

空间统计学及其在公共卫生领域中的应用

经典统计学处理公共卫生数据空间属性数据的能力不足,空间统计学具有优势,由此得到广泛应用.目前空间统计学在公共卫生领域主要应用有:疾病制图、分布格局探测、空间相互关系分析、病因分析以及时空预警等方面.     

Spatial aggregations for spatial based decision making in spatial data warehouses

For spatial based decision making such as choice of best place to construct a new department store, spatial data warehousing system is required more and more previous spatial data warehousing systems; however, provided decision making of non-spatial data on a map and so those cannot support enough spatial based decision making. The spatial aggregations are proposed for spatial based decision making in spatial data warehouses. The meaning of aggregation operators for applying spatial data was modified and new spatial aggregations were defined. These aggregations can support hierarchical concept of spatial measure. Using these aggregations, the spatial analysis classified by non-spatial data is provided. In case study, how to use these aggregations and how to support spatial based decision making are shown.     

一种新的空间分类挖掘方法

空间分类是空间数据挖掘的一个重要的研究分支 ,空间分类挖掘在对空间对象进行分类时 ,要考虑空间对象的非空间属性及其邻接对象对它分类的影响。本文提出一种新的空间分类挖掘方法 ,该方法将空间对象的非空间属性及空间属性分开来进行考虑。该分类方法具有良好的应用前景。     

空间数据仓库综述

叙述了空间数据仓库的概念及其功能特征,根据其与GIS、空间数据库的关系概括出其结构框架,分析了空间数据仓库的发展现状,并根据现状提出存在的问题及解决方法.     

基于直角多边形近似的空间连接查询

空间查询效率是衡量空间数据库性能的关键,而空间连接查询是最耗时、最重要的这僮查询。本文在分析了空间连接以往工作的基础上,采用一种新的空间近似方法－－直角多边形近似,改进空间对象的近似精度,并用于基于R 树的空间连接方法,给出了连接算法,并用实验验证了方法的有效性。