L波段超宽带微型无人机测控链路性能分析

建立了基于载波的微型无人机超宽带通信链路模型;给出了符合数据传播特性的高斯脉冲波形:在分析测控信道特征及微型无人机模型电磁场远场分布的基础上,给出了超宽带无人机航空信道模型,以及时延Rake接收系统误码率特性.实测数据的仿真结果表明该系统适合低速率微型无人机数据传输.     

基于延迟锁定环超宽带通信信号的跟踪算法

对传统延迟锁定环(DLL:delay-locked loop)进行改进,以满足超宽带UWB通信信号跟踪的需要.通过给跟踪控制器定义2个新的规则,提出了适用于超宽带通信信号的跟踪算法,对鉴相特性和鉴相器输出噪声统计特性进行了理论分析,并给出了加性高斯白噪声信道下计算机仿真的结果.结果表明,通过适当选择参数tDLL和η1,所提出的跟踪环具有较大的跟踪范围和较小的跟踪抖动.     

矩阵束算法在信道参数提取中的应用

针对超宽带信号的频率依赖特性,首先分析了频率依赖性UWB信道模型的建立过程,提出采用矩阵束方法提取信道的3个参数:时延、频率依赖因子和幅度,给出了方法算例和仿真实例.为比较算法性能,还同时给出了扩展Prony方法的仿真结果.结果表明,采用矩阵束法可以较精确地估计出频率依赖性UWB信道参数,而且比扩展Prony法的估计误差要小得多,具有更高的抗噪性能.最后,还结合一个实际的井下频率依赖性UWB信道,利用矩阵束算法进行了信道重现.结果与原信道很接近,证明了方法的可行性.     

室内超宽带无线通信信号的特性与干扰研究

针对在超宽带无线通信UWB(Ultra Wide Band)使用过程中对现有的其他通信系统产生干扰效应的问题,通过使用射线跟踪法研究UWB(Ultra Wide Band)室内传播环境的特性,建立射线跟踪模型.采用人射反弹射线跟踪算法分析UWB信号在室内环境中时域和频域的特性,主要包括均方根延迟,信号能量分布和信道响应等.研究了室内环境中UWB信号对GPS(Global Positioning System)信号的干扰现象,提出通过凋整UWB信号的脉冲重复率和功率减少GPS接收系统受到干扰的建议.     

基于匹配追踪的MB-OFDM时域信道估计

针对超宽带信道的稀疏特性,基于MB-OFDM系统提出一种基于匹配追踪的时域信道估计算法(MP-TD).首先利用OFDM数据块的循环卷积特性建立一种时域模型,然后采用匹配追踪(MP)算法探测出非零抽头的位置,最后利用非零抽头位置信息降低了估计维数并通过时域方法估计出信道.仿真证实了算法的有效性.     

基于超宽带信号到达时间的室内人员被动式定位算法及仿真

针对超宽带网络中室内人员被动式定位问题,提出了一种基于超宽带信号到达时间的定位算法,实现了单目标与双目标定位.讨论了人员存在时特有的多径传输信道,根据信道模型提出定位算法:首先,利用无人时接收信号的先验知识,提取与人有关的接收信号;其后,估计人所在信号传输路径的到达时间;最后,计算各路接收信号的传输距离,采用加权最小二乘算法对目标进行位置估计.基于时域一致性绕射理论,建立室内人员被动式定位仿真场景.仿真结果表明,所提算法单目标定位结果以90%,的概率低于0.3,m;双目标的定位结果以78%,的概率低于2,m.     

改进卡尔曼算法在电子鼻信号处理中的应用

为了降低的电子鼻测量过程中噪声信号对采样结果的影响,提出一种改进的自适应卡尔曼滤波算法,该方法能自适应调整测量方差以及能够滤除传感器本身具有的非高斯噪声信号.针对电子鼻测量过程中的信号特性,建立了测量数据处理的卡尔曼滤波模型,重点讨论改进卡尔曼滤波算法,并将该算法应用到电子鼻测量数据处理过程中,结果表明该方法能够拟制电子鼻测量过程中产生的噪声,提高电子鼻的测量精度.     

超宽带室内多径信道成簇特性仿真与分析

超宽带(UWB)无线信道的成簇特性是UWB信号在室内多径信道中的重要传播特性。在对UWB室内多径信道成簇特性进行分析的基础上,介绍了UWB信道的成簇模型,对UWB信号的基本特征和成簇现象形成的原因及其影响进行分析;采用布朗桥方法对有金属网格玻璃门反射的走廊环境中UWB多径信道的成簇特性进行仿真和分析;将具有成簇现象的UWB信号功率时延谱仿真结果与已公布的测量数据结果进行了比较和验证。为UWB无线信道及其信号传播特性的研究打下较好的基础,具有重要参考价值。     

基于残差密集网络的智能超表面信道估计算法

信道估计是通信系统中一项关键的技术,涉及评估信号在传输过程中经历的信道特性,以便接收端能够有效地对接收到的信号进行处理和恢复。为提高视距信道遮挡通信下的通信系统质量,使用智能超表面来辅助现有通信系统。智能超表面辅助的无线通信系统中,除了基站和用户之间的视距信道外,同时包含基站到智能超表面和智能超表面到用户之间的级联信道。当前信道估计方法基本上利用传统算法进行估计,为了解决智能超表面辅助多用户系统中复杂统计分布的级联信道估计精度低和计算复杂度高的问题,文中提出了一种基于传统算法和深度学习算法相结合的信道估计算法。利用传统算法的可解释性和深度学习算法的高性能特性,在卷积网络基础上,提出了一种基于残差密集网络（RDN）的去噪方法。首先按照系统参数模拟生成真实环境的数据集,使用传统最小二乘法（LS）进行信道粗估计,并将信道看作二维含噪图像;其次采用密集块（RDB）充分提取噪声数据局部特征,并使用多路卷积和残差网络对数据进行特征融合;最后通过已训练模型对数据进行在线估计,并得到去噪信道。文中从信道的估计精度对所提算法进行验证,在Rician信道模型上进行理论公式推导和系统仿真分析。仿真结果表明,...     

基于抽头探测的MB OFDM 超宽带信道估计

在MB-OFDM超宽带系统中,针对超宽带信道的稀疏特性,提出一种新的基于抽头探测的信道估计算法(MP-DFT)。利用DFT(Discrete Fourier Transform)算法得到信道的原始估计值,采用匹配追踪(MP)算法探测出非零抽头的位置,最后将剩余抽头置零得到稀疏信道参数。仿真结果表明,对于4种标准的超宽带信道模型,MP-DFT算法相比DFT算法性能都有所改善,尤其对于稀疏性较好的CM1和CM2信道,算法性能有明显提高。     

UWB室内小尺度时空信道模型的研究

UWB室内小尺度参考信道模型存在局限性.在考虑信道时变性和多普勒效应的情况下,探测分析UWB室内信道瞬时与空间的变化特性.针对信道的平均功率时延剖面特性,采用裁减算法给出UWB室内时空信道离散部分和弥散部分数学建模的方法、参数和模型.时空信道模型的初步仿真结果表明,该模型能较好地吻合信道探测特性和已有的研究结果.     

随机桥过程建模超宽带多径传播信道

使用随机桥过程研究超宽带（UWB）多径传播信道。首先介绍随机桥过程的理论基础．然后引入能够建模无线信道传播特性的基本随机变量。给出随机桥过程建模UWB多径传播信道的两个假设条件,使用布朗桥过程建模UWB无线传播信道,得到有约束布朗桥信道模型,同时还给出使用随机桥过程方法建模UWB室内多径信道特性的算法和伪代码。使用该信道模型对典型室内传播环境进行仿真分析。仿真结果表明,得到的UWB信道的特性和使用一致性劈绕射理论（UTD）方法得到的信道特性结果非常相似,信道特征参量的取值与经验参数相符。     

Aging assessment of large generator insulation based on PD measurements

The statistical parameters of phase resolved partial discharge (PD) distribution and ultra-wideband (UWB) characteristics of PD pulse are proposed for aging assessment of large generator insulation. Multi-stress aging tests of the model generator stator bar specimens were performed and PD measurements were conducted using both digital PD detector with frequency ranging from 40 kHz to 400 kHz and UWB PD detector with bandwidth from 10 MHz to 3 GHz at different aging stages. The test results show that the skewness and UWB frequency characteristics of PD can be taken as the characterization parameters for aging assessment of generator insulation. Furthermore, the measurement results of real generator stator bars show that these methods based on statistical parameters and UWB characteristics of PD are prospective for aging assessment and residual lifetime estimation of large generator stator insulation.     

基于无人机的超宽带通信链

在无人机通信中继模型的基础上,结合无人机的特殊工作环境,构建了无人机超宽带通信链路模型,并对其性能进行了Monte—Carlo仿真。重点分析了无人机中继模型中,由于无人机间的相互运动造成的多谱勒频移对超宽带通信链路性能的影响。     

中国超宽带频率自适应检测避让技术研究

针对中国超宽带的4.2~4.8 GHz频段干扰抑制问题,采用组合高斯高阶导脉冲作为超宽带(UWB)原始脉冲,设计了直接序列扩频-载波调制算法,提出一种UWB频率自适应检测避让实现方案. 仿真结果表明,该方案满足中国UWB频率规划,保证了稳定的UWB正常发射功率,具有较高的传输效率,能够有效解决4.2~4.8 GHz频段检测避让(DAA)的问题.      

矿井UWB路径损耗模型的构建及仿真

采用射线反射模型预测电波传播损耗,建立了矿井超宽带路径损耗模型,并进行了仿真验证。首先对适合窄带信道的射线反射模型进行了分析和仿真,然后结合超宽带信道的频率依赖特点,对射线反射模型进行了修正,建立了矿井UWB路径损耗预测的镜像法反射模型,并对实际UWB测量矿井环境进行了传播损耗预测,将预测结果进行了最小二乘法参量拟合,得到了与测量结果相符的路径损耗指数,验证了预测结果的正确性。     

压缩感知的UWB信道盲估计算法

针对超宽带系统采样速率过高难以实现的问题,利用信道稀疏性提出一种基于压缩感知的盲信道估计算法。将接收信号通过一个随机测量矩阵,利用测量信号的一阶统计量建立压缩感知的数学模型,最后利用正交匹配追踪(OMP)算法重构得到估计信道。算法只需很少测量值就可估计出信道,节省了大量的模数转换(ADC)资源,使系统实现成为可能。仿真结果表明算法具有良好的估计性能,且算法的误比特率(BER)性能相比利用准确信道只有2～3dB的差距。     

基于双端截断功率谱密度的扩展Suzuki地面移动卫星信道模型

为使信道模型能更加准确地反映实际信道传播特性,根据多谱勒扩展功率谱密度在频域上的分布特性,提出一种基于双端截断功率谱密度的扩展Suzuki地面移动卫星信道模型。该模型假设接收信号的功率谱密度在低频段与高频段均被截断,推导其概率密度函数、电平交叉率等统计特性,并与实测数据进行比较。仿真结果表明,相比单端截断模型,该模型能够更好地吻合实测数据,更加准确地反映实际信道传播特性。在某些参数给定的情况下,该模型可以转化为其他窄带卫星信道模型,是一种适用性比较广的卫星信道模型。      

带干扰回避能力的光子学超宽带信号产生方法

针对超宽带信号与其他窄带无线接入信号之间的频谱重叠和相互干扰问题,研究了具有干扰回避能力的光子学超宽带信号产生技术,提出了一种具有干扰回避能力的光子学超宽带信号产生方法。基于相位调制-强度调制转换原理,实现了超宽带信号的光子学产生;同时结合对干扰回避的考虑,利用一个光学窄带陷波器结构,在系统输出的超宽带信号频谱中引入了一个频谱零点。通过理论分析和计算机仿真验证了所提方法的性能。研究结果表明,所产生的超宽带信号中,频谱零点的深度可达到30dB,且频率位置可灵活调谐,能有效回避超宽带信号与现有窄带无线接入信号之间的干扰。     

基于卡尔曼滤波压缩感知的超宽带信道估计

针对超宽带通信系统采样速率过高的难题,利用超宽带信道冲击响应的稀疏性,提出了一种基于卡尔曼滤波压缩感知的时变信道估计算法.通过将直接序列调制的超宽带发送信号进行下采样,建立压缩感知的数学模型,接收端通过卡尔曼滤波压缩感知的重构算法对信道的冲击响应进行重构.仿真结果表明,对于时变的超宽带信道采用卡尔曼滤波压缩感知算法,不仅可以有效降低采样点数,而且提高了信道估计的准确性.