基于迭代结构和MS估计的信源信道联合解码

利用信源参数的非等概分布和时间相关性,以及软输入软输出信道解码提供的接收参数似然信息,提出了基于递归结构的联合信源信道解码算法.该算法由基于MS估计的软输入信源解码和基于迭代结构的维特比信道解码两部分组成.仿真实验表明对于具有时间相关性的高斯信源和加性高斯白噪声信道,与信源信道独立解码相比,联合算法得到的参数信噪比提高了近10 dB,有效提高了接收系统性能.     

认知无线电加权软合并联合频谱感知算法

为了提高认知无线电的频谱感知性能,提出了对认知无线电用户的检测信息进行加权软合并的联合频谱感知算法. 该算法通过降低对授权用户的干扰和提高认知无线电吞吐量,分别使用最小化干扰加权和最大化吞吐量加权. 算法为信噪比高的用户或者到合作中心信道增益低的用户分配较大的权重,能够提高高信噪比用户的检测信息在合作检测中所占的比例,同时补偿信道衰落对检测信息带来的损失. 仿真表明：该算法的性能比基于信噪比加权或非加权的算法更好,能够降低干扰并提高吞吐量,同时能够降低信道衰落对联合频谱感知性能带来的影响.     

应用H1自适应滤波的浅海水声信道估计

浅海水声信道是目前最困难的无线通信信道之一,可建模成稀疏衰落信道,其噪声以S S分布来描述.提出了基于H1自适应滤波的稀疏双选衰落信道估计算法,针对S S分布噪声中个别脉冲对信道估计影响较大的情况,分别对信号的实虚部进行限幅以消除影响算法稳定度和性能较大的脉冲噪声. 仿真结果表明：在S S分布噪声下,所提出的针对脉冲噪声的5预处理提升了系统性能;无论是多径信道还是双选衰落稀疏信道,基于H1自适应滤波的信道估计算法的性能优于sIPNLMS算法.     

最低误码率准则的多级软判决均衡器

针对通信系统干扰抑制问题,提出一种基于最低误码率准则的多级软判决均衡器.通过调节各级均衡器的拒绝门限,可使多级软判决均衡器在计算复杂度与误码率之间取得折衷.仿真表明:对于扩展的二元相移键控信号,在相对强的调频信号和调幅信号联合干扰下,基于最低误码率准则的多级软判决均衡器能表现出良好的性能,并且大大减少了计算复杂度.此外,还发现多个非线性均衡器的组合在降低计算复杂度的同时还可获得比单个均衡器更低的误码率.     

结合软判决译码的非冗余纠错差分解调的应用

提出了结合软判决译码的非冗余纠错（nonredundant error correction）在差分解调中的应用。用非冗余纠错差分解调的硬判决信息对差分解调软输出进行加权,从而将基于硬判决的非冗余错成功地用于软判决时的差分解调,提高了传统的差分解调结合软判决译码的性能。计算机仿真表明,相对于传统的差分解调结合软判决译码,该算法在AWGN信道中误比特率BER为10^-5时大约有1.4dB的性能改善,在Rician信道中也同样有显著的性能改善,这使得非冗余纠错能够在普遍采用差分解调结合软判决译码的卫星通信系统中应用,显著地提高了系统容量和通信质量。     

结合软判决译码的非冗余纠错差分解调的应用

提出了结合软判决译码的非冗余纠错(nonredundant error correction)在差分解调中的应用.用非冗余纠错差分解调的硬判决信息对差分解调软输出进行加权,从而将基于硬判决的非冗余纠错成功地用于软判决时的差分解调,提高了传统的差分解调结合软判决译码的性能.计算机仿真表明,相对于传统的差分解调结合软判决译码,该算法在AWGN信道中误比特率BER为10 -5时大约有1.4dB的性能改善,在Rician信道中也同样有显著的性能改善.这使得非冗余纠错能够在普遍采用差分解调结合软判决译码的卫星通信系统中应用,显著地提高了系统容量和通信质量.     

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.     

两径衰落短波信道下的改进型双向判决反馈均衡器

将双向判决反馈均衡器(bidirectional decision-feedback equalizer, BiDFE) 应用于两径衰落短波信道,提出了一种低复杂度的改进型BiDFE 方案. 针对两径信道的特殊性质,对均衡器的系数进行优化设置,在此基础上对BiDFE 的正向DFE和反向DFE进行最大比合并. 理论分析和仿真结果表明,改进型BiDFE 能够使正向DFE和反向DFE的输出完全消除码间干扰,且输出信噪比为两条支路的信噪比之和. 在两径衰落短波信道下,改进型BiDFE 的误码率性能优于传统DFE和双向任选DFE(bidirectional arbitrated DFE, BAD),且计算复杂度低于BAD.     

RLS自适应滤波的迭代信道估计与符号检测算法

在现有的OFDM系统联合迭代信道估计与符号检测算法的基础上,针对高速移动通信信道,利用RLS自适应滤波器在非平稳环境下有效跟踪输入统计量随时间变化的能力,提出了一类基于对迭代初始值进行RLS自适应预测的迭代信道估计算法.通过对每次迭代的初始值进行递归计算提高其有效性,减少了后继迭代次数,并提高了收敛值的准确性.仿真结果表明:和传统迭代算法相比,该算法加快了迭代收敛速度,提高了估计精度.在复杂度适当增加的前提下,降低了系统误码率,提高了系统性能.     

正交频分复用水声通信的判决信道均衡算法

复杂的水声信道会对正交频分复用子载波产生幅度衰落和相位畸变. 针对信道时变和插值带来的误差对信道估计的影响,提出了一种基于判决的水声信道均衡算法. 该算法采用差错控制编码作为判决方式,将判决后的数据作为导频进行信道均衡,根据信道环境的不同分为判决迭代均衡和判决二次均衡两种方式. 仿真和湖上实验结果表明,该算法在不降低频带利用率的情况下可以有效提高系统性能.     

采用复合调制的AM广播功率谱分析

分析采用EBPSK/DSB-AM复合调制的AM广播发射信号功率谱,给出复合传输系统的结构和发射信号的波形表达式。以美国FCC规定的功率谱发射掩模和我国关于AM发射机基本参数的国家标准为具体指标,对比了通过几种不同的发射滤波器后复合调制信号的功率谱结构,以及相应的数据传输性能。系统仿真表明,在满足给定发射信号功率谱衰减和一定的信噪比条件下,模拟AM广播和EBPSK数据传输都能获得良好的性能。     

LDPC码编码的DP-HARQ协议多层译码算法及性能分析

针对数据打孔的II型HARQ协议提出了一种多层译码算法。与传统的两层译码算法相比,多层译码算法充分利用了重传码字的纠错能力,能够提高系统吞吐量。该文描述了如何利用密度演进算法分析LDPC编码的、采用多层译码算法的DP-HARQ协议的性能,分析和数值仿真结果表明,如果选择恰当的打孔率,在低信噪比范围内,多层译码算法可以明显提高系统的吞吐量。     

胜利油田浅层气藏合理产量分析

胜利油田浅层气藏具有高孔高渗、胶结疏松、边底水发育的特点,在开发过程中,气井易出水、出砂,稳产期短,产量递减快.选择合理的气井工作制度是气藏开发方式的重要内容,而确定气井的合理产量可以充分利用气藏天然能量,使气藏保持较长的无水采气期,有效提高气藏采收率.     

虚拟MIMO中一种改进的配对调度算法

LTE采用虚拟MIMO技术来解决终端安装多天线的问题.用户配对是VMIMO技术中一个重要而独特的环节,设计配对算法必须同时考虑系统吞吐量和用户公平性.该文在分析了传统用户配对算法的基础上,针对DPS算法不能满足低SNR用户需求的缺陷,提出了一种根据SNR情况改进的配对算法.仿真数据显示该算法能有效提高系统吞吐量,保证用户之间的公平性,有很大的优越性.     

K—9卷积码的Viterbi译码算法及其FPGA实现

探讨了ＣＤＭＡ数字移动通信中的差错控制问题,研究用约束度Ｋ＝９的卷积编码和最大似然Ｖｉｔｅｒｂｉ译码的差错控制方案。在Ｖｉｔｅｒｂｉ译码算法中,提出了原位运算度量、保存路径转移过程和循环存取幸存路径等方法,能有效地减少存储量、降低功耗,使得Ｋ＝９的Ｖｉｔｅｒｂｉ译码算法可以单片ＸＣ４０１０ ＦＰＧＡ为主的器件上实现,其性能指标符合ＣＤ－ＭＡ数字移动通信ＩＳ－９５标准要求。文中给出了实测的算法性能,     

硅浅杂质能级的低温陷阱效应

分析了硅浅杂质能级的低温陷阱效应，给出了ｐ型硅中不同注入水平下导带中注入电子与总电子数目之比ｎｏ／ｎＴ的表达，主要结果表明在低注入条件下，浅杂质能级陷阱效应对于低温下双极器件的频率特性有着巨大影响，而在高注入水平下，由于总的注入电子数目大大超过被陷电子数目，从而克服了这一低温陷阱效应，可以忽略。     

认知无线电网络中的动态波束形成

认知无线电技术能够大幅度提升频谱利用率,具有十分广阔的前景. 有效的波束形成算法能够在避免对主用户造成干扰的同时,保障认知用户的通信质量. 通常的认知波束形成算法均针对静止目标,而无线认知网络节点随时可能处于移动状态. 为此,研究了认知网络中机动目标的波束形成问题. 针对最大化信噪比、最小化主用户干扰和均衡认知用户信噪比3个不同的优化目标,分别提出了相应的波束形成解决方法. 利用粒子滤波对运动目标的DOA进行跟踪估计,并根据得到的DOA估计值来建模基站与认知用户之间的信道. 对于最大化信噪比的优化问题,将其转化为瑞利熵形式,得出问题的闭式解;对于最小化主用户干扰和均衡认知用户信噪比的优化问题,均采用凸优化方法将两个问题转化为二阶锥规划形式,通过内点法求解. 仿真实验结果证明了动态波束形成方法的有效性.