部分外部信息传递的SCMA多用户检测算法

针对稀疏码分多址(sparse code multiple access, SCMA)采用消息传递算法(message passing algorithm, MPA)进行迭代解码中,功能节点(function node, FN)工作负担过重的问题,首先采用蒙特卡罗法得到了接收信号概率密度函数值在不同信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)下的统计规律,然后针对接收信号概率密度函数值与外部信息值的关系,提出了基于门限判决减少FN负荷的部分外部信息传递的(partial extrinsic information transmission, PEIT)消息传递算法(PEIT MPA)。仿真结果表明,PEIT-MPA在几乎不改变系统误比特率和迭代收敛速度的条件下,降低了MPA复杂度,且SNR越高时,PEIT-MPA复杂度越低。     

LDPC码的高效译码算法研究

对于LDPC码的译码算法即和积算法,目前的简化算法多在对数域中进行。提出了一种新的基于差分的译码算法,其主要思想是：在LDPC码的二部图上所传递的消息是概率的差分值,而对于校验节点和消息节点的更新都是在特定的加法域中进行。针对校验节点的更新,还可以选择若干个绝对值最小的差分值进行运算,以进一步降低复杂度。与传统的基于对数似然比的译码方法相比,该算法的计算复杂度有很大降低,而译码性能和收敛速度没有明显损失。     

基于SCMA和卷积编码的联合检测译码算法

随着卫星星座及卫星数量的不断增多, 卫星测控中海量用户多址问题亟待解决。稀疏码分多址接入(sparse code multiple access, SCMA)技术能在有限信道资源上承载更多用户, 有望解决大规模卫星的多址测控问题。针对传统的SCMA译码方式——消息传递算法(massage passing algorithm, MPA)译码性能不理想的问题, 提出基于SCMA和卷积编码的联合检测译码(joint detection and decoding, JDD)算法, 进行多轮对数似然信息的更新以及多卫星数据交叉提供概率域的迭代, 以提高系统译码性能。分析和仿真结果表明, 采用基于SCMA和卷积编码的JDD算法可有效提高天基测控系统用户容量, 并保证在算法复杂度适中的情况下有效提高系统误比特性能。     

基于相位旋转的SCMA码本优化方法

针对稀疏码分多址(sparse code multiple access, SCMA)在过载条件下比特错误概率(bit error ratio, BER)较高的问题,首先分析了SCMA码本设计过程中的相位旋转角度对系统性能的影响,然后从控制合成星座图上星座点的相对距离的角度,提出了两种优化相位旋转角度的方案:基于最大化最小欧式距离的旋转(rotation based on maximizing minimum euclidean distance, M-rotation)方案和基于指数平均的旋转(rotation based on exponential average, E-rotation)方案。在BER方面,E-rotation方案整体性能较好,但在高信噪比条件下(signal-to-noise ratio, SNR)条件下,M-rotation方案表现出更优异的性能;在译码复杂度方面,两种方案对原始消息传递算法(message passing algorithm, MPA)的译码复杂度无影响,但采用E rotation方案时,接收端采用PEIT-MPA,译码复杂度更低。     

求解子集问题的鲶鱼效应蝙蝠蚁群优化

为求解子集问题,提出一种新的基于图的蚂蚁系统--鲶鱼效应蝙蝠蚁群优化(catfish bat algorithm ant colony optimization,CBA-ACO)。基于子集问题的构造图,利用路径概率转移公式进行路径搜索,采用等效路径信息素增强进行信息素更新;动态维护一定数量较好路径作为档案信息;使用混沌映射并结合鲶鱼效应对蝙蝠算法(bat algorithm,BA)进行改进,在全局最优解多次未更新时,利用档案信息初始化鲶鱼效应增强搜索,返回较好路径解;采用本轮迭代最优更新和增强搜索更新两种方式更新信息素,兼顾算法的收敛速度和搜索能力。对算法进行了描述并分析算法复杂度。结果表明,CBA-ACO具有更好的稳定性和获取较好解的能力。     

基于偏移最小和的LDPC译码改进算法

针对目前低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)码偏移最小和(offset min-sum, OMS)算法偏移因子选取不够准确的问题, 提出了一种基于次序统计量的OMS(order statistics OMS, OR-OMS)算法。该算法使用两个不同的偏移因子对校验节点更新结果进行修正, 一个偏移因子用于修正第一最小值结果, 另一个偏移因子用于修正第二最小值结果。利用次序统计量进行理论分析, 得出最优的两个偏移因子值。所提算法使用分层调度的消息传递方式, 加快算法的收敛速度。仿真结果表明, 该算法与传统的OMS算法相比, 在误比特率(bite error rate, BER)为10^-5时所提算法译码性能可以获得约0.35 dB的增益, 平均迭代次数最多能够降低34.28%, 同时拥有更好的收敛性能。     

Cubature粒子滤波

非线性非高斯下后验概率密度函数解析值无法获得,需设计合理的重要性密度函数进行逼近。传统粒子滤波(particle filter, PF)直接采用未含最新量测信息的状态转移先验分布函数作为重要性密度函数来逼近后验概率密度函数。针对PF缺乏量测信息的问题,提出一种基于Cubature卡尔曼滤波(Cubature Kalman filter, CKF)重采样的Cubature粒子滤波新算法(Cubature particle filter, CPF)。该算法在先验分布更新阶段融入了最新的观测数据,通过CKF设计重要性密度函数,使其更加接近系统状态后验概率密度。仿真表明CPF估计精度高于PF和扩展卡尔曼滤波(extended particle filter, EPF),与无轨迹粒子滤波(unscented particle filter, UPF)相比,其精度相当,但算法运行时间降低了约20%。     

并行加工经济批量问题的最优算法

考察了 n - period经济加工批量问题并给出一种复杂度 O(mnlogn )的优化算法 .对于无能力约束的动态经济加工批量问题 (Wagner- Whitin问题 ) ,最早由 Wagner和 Whitin(195 8)提出 ,并给出一个基于动态规划 ,复杂度为 O(n2 )的算法 .最近 ,有许多人重新对该问题进行了研究 ,并以多种方式给出了复杂度为 O(nlogn )的算法 .本文在以上研究的基础上 ,针对柔性加工多机并行加工情况 ,给出了一种复杂度为 O(mnlogn )的 Wagner- Whitin问题的解法 .     

面向物联网无人机通信的短突发CPM信号盲均衡算法

针对物联网无人机通信中短突发连续相位调制(continuous phase modulation, CPM)盲均衡算法复杂度高、收敛差等问题,提出了一种基于期望最大化-维特比(expectation maximization Viterbi, EMV)的盲均衡算法。首先,将Lazy维特比算法嵌入到期望最大化(expectation maximization, EM)算法的迭代过程中,得到一种低复杂度的盲均衡算法;然后,基于盲信道捕获(blind channel-acquisition, BCA)方法构建了一组初值集,克服了算法对初值的敏感性,同时提升了信道估计的收敛性能。理论分析和实验结果表明,所提的盲均衡算法能够有效兼顾收敛性和计算复杂度,相比传统方法,在性能损失很小的条件下可大幅度降低计算成本,并且具有良好的鲁棒性。     

一种改进的半定量仿真算法

由于基于区间的半定量仿真算法都是针对参数区间的边界值进行的，所以导致仿真精度不高，状态轨迹过宽等现象。为了克服这一缺陷，提出一种改进的半定量仿真算法。首先简述了半定量仿真算法，然后以数字区间仿真为研究对象提出了一种随机半定量仿真算法。该算法用参教的概率密度函数代替区间进行半定量仿真．首先利用参数区间以及先验知识确定概率密度函数．根据概率密度函数在一定的置信水平下产生一组随机参数值，经过处理后确定其边界值作为新区间，然后将其用于相应的半定量仿真算法。理论分析和仿真实例表明，改进的半定量仿真算法的仿真精度高于传统半定量仿真算法。     

New acquisition decision algorithm for multiple access interference suppression in DSSS system

For decreasing the multiple access interference of weaker signal acquisition in direct sequence spread spectrum(DSSS) systems,a new single decision algorithm is presented.The maximum value of correlation results is conventionally detected.However,there may be not only one strong peak among correlation results when the cross-correlation noise is strong enough to affect the correlation results.The proposed algorithm decreases the false alarm probability through the decision of the ratio of the maximum value and the second maximum value of the correlation results.Theoretical analysis and simulation results indicate that the proposed algorithm effectively suppresses the acquisition problem of multiple access interference in DSSS system.     

基于遗传算法的混叠式非正交多址接入方法

为了提高稀疏码多址接入(sparse code multiple access,SCM A)系统的资源利用率,提出一种基于遗传算法的混叠式非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)方法.该方法利用NOMA的过载特性,允许相同的资源单元同时混叠承载调度接入和随机竞争接入业务,...     

联合功率域SPMA协议的动态阈值算法

针对基于优先级概率统计的多址接入(statistic priority-based multiple access, SPMA)模式协议在高负载情况下战术信息的碰撞概率十分严重, 网络性能无法满足协同攻击要求的问题, 本文借鉴非正交多址接入技术在功率域上区分同时同频信号的思想, 改进SPMA协议信号发送机制与多优先级检测机制, 在原有的时域、频域基础上引入功率域, 提出一种联合功率域的SPMA协议性能改进策略。并针对各优先级数据包到达率的动态变化场景, 设计动态阈值算法, 以达到降低碰撞概率, 提升网络吞吐量的目的。仿真结果表明, 采用该改进策略与动态阈值算法可以使网络承载更大的业务流量, 提高网络吞吐量。     

稀疏码分多址收发端改进方案的设计

为降低传统稀疏码分多址接入(sparse code multiple access,SCMA)系统的译码复杂度,同时保证系统误比特率(bit error ratio,BER)性能,考虑信道质量因素提出SCMA系统收发端改进方案.在接收端,提出基于信道质量动态选择节点改进消息传递算法(message passing al...     

基于VSMM的GMCPHD滤波算法在多机动目标跟踪的应用

针对交互多模型(interacting multiple model, IMM)在多机动目标跟踪算法中存在的缺陷以及目标跟踪精度问题,提出了基于变结构多模型（variable structure multiple model, VSMM）的高斯混合基数概率假设密度（Gaussian mixture cardinalized probability hypothesis density, GMCPHD）滤波算法。该算法利用了VSMM具有自适应性、时变性的特点,达到了在某一时刻能够选取与目标运动模式相匹配的模型集合的目的,相比于IMM考虑的仅是固定的模式集合具有很强的优越性。此外,GMCPHD滤波算法不仅避免了数据关联问题,而且通过高斯分布递推PHD函数的同时递推基数分布。最后,利用雷达作为传感器,对跟踪机动目标进行仿真,证明VSMM相比于IMM对于多机动目标跟踪更具有优越性,同时验证了VSMM GMCPHD滤波算法具有提高机动目标跟踪精度,减小跟踪误差的作用。     

NOMA中的SS-CPM卫星信号捕获算法

调制指数大于1的扩频连续相位调制(spread spectrum continuous phase modulation, SS-CPM)信号是一种极具潜力的卫星信号调制方案, 然而其多峰特性容易导致非正交多址接入(non-orthogonal multiple access, NOMA)条件下的错误捕获。针对这一问题, 本文建立基于NOMA的SS-CPM信号模型, 提出一种基于状态转换的碰撞跳跃检测算法, 分析所提算法在不同发射功率、用户数、相对时延以及调制指数下的捕获性能。仿真结果表明, 所提算法适用于NOMA条件下的SS-CPM信号捕获, 且用户数较少、发射功率相近, 相对时延较大或调制指数较小时, 具有更优的捕获性能。     

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。