Improved H-infinity channel estimator based on EM for MIMO-OFDM systems

H-infinity estimator is generally implemented in timevariant state-space models,but it leads to high complexity when the model is used for multiple input multiple output with orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) systems.Thus,an H-infinity estimator over time-invariant system models is proposed,which modifies the Krein space accordingly.In order to avoid the large matrix inversion and multiplication required in each OFDM symbol from different transmit antennas,expectation maximization (EM) is developed to reduce the high computational load.Joint estimation over multiple OFDM symbols is used to resist the high pilot overhead generated by the increasing number of transmit antennas.Finally,the performance of the proposed estimator is enhanced via an angle-domain process.Through performance analysis and simulation experiments,it is indicated that the proposed algorithm has a better mean square error (MSE) and bit error rate (BER) performance than the optimal least square (LS) estimator.Joint estimation over multiple OFDM symbols can not only reduce the pilot overhead but also promote the channel performance.What is more,an obvious improvement can be obtained by using the angle-domain filter.     

基于调制分集的MIMO DFT-S-OFDM系统

以离散傅里叶变换扩展正交频分复用（discrete Fourier transform spread orthogonal frequency division multiplexing,DFT-S-OFDM）技术为核心的单载波频分多址（single carrier frequency division multiple access,SC-FDMA）方案,已经成为第三代合作伙伴计划长期演进项目上行多址技术标准。提出了一种基于调制分集的多入多出（multiple input multiple output,MIMO）DFT-S-OFDM方案。该方案将调制分集和Turbo码相结合,有效利用时间分集和空间分集特性,在衰落信道下,既可以使系统具有较低误码性能,又可以获得较高的频谱效率。仿真结果表明,在最优旋转角度下,通过较小复杂度的增加,提出的系统与传统基于比特交织编码调制技术的MIMO DFT-S-OFDM系统相比,可获得明显的性能优势。     

基于FRFT的单基地MIMO雷达稳健波束形成算法

以单基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达系统为研究对象, 针对线性调频(linear frequency modulation, LFM)形式的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)信号, 提出了一种新的稳健自适应波束形成算法。所提算法首先利用LFM信号的特性, 对匹配滤波后的雷达回波信号进行分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT), 经化简得到峰值点作为阵列的观测值。而后, 利用观测值构建接收信号的协方差矩阵, 并使用Capon谱估计方法重构干扰加噪声数据协方差矩阵。最后, 通过求解优化问题估计实际导向矢量, 从而得到阵列的最优权值。通过计算机仿真实验, 验证了所提算法的有效性。     

基于独立源分析的过程监测及故障诊断方法

多元统计过程控制(MSPC)要求观测数据服从正态分布,而实际的工业过程数据大都不满足正态分布条件。独立源分析(ICA)是近几年才发展起来的一种新的统计方法,可以克服对数据分布的依赖。为此以ICA算法为核心,引入一种新型的过程监测及故障诊断方法。应用ICA提取独立源,利用I2图,Ie2图和SPE图进行故障检测,将变量重构图用于诊断故障。以三水箱系统为背景进行的实验研究,验证了该方法的有效性。     

基于神经网络的高并行大规模MIMO信号检测算法

随着5G和未来移动无线网络的不断发展,大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)是其中的关键技术之一。随着天线数目的不断增加,给接收机的设计带来更高的挑战,复杂度过高的检测算法在实际中难以应用。本文将一种高并行(high-parallelism, HP)检测算法展开到神经网络中,单层神经网络基于该算法的每次迭代,并将其与可训练的权重参数和非线性神经单元相结合,提出基于网络结构HP-Net的方法。通过训练HP-Net得到最优可训练参数,进而提高检测性能。实验结果表明,所提方法相对传统最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)算法复杂度更低,并能够得到更低的误码率;同时相对HP并行检测算法误码率性能更优。     

MU-MIMO单比特ADC系统中软输出检测算法

低精度量化技术能解决毫米波通信射频链高能耗问题而使相关的接收技术受到广泛关注.本文针对应用于单比特量化上行多用户多输入多输出(multiuser multiple input multiple output,MU-MIMO)系统的软输出检测(soft output detection,SOD)算法计算复杂度高的问题,针...     

分布式MIMO-OFDM系统中的时频同步

针对分布式多输入多输出〖CD*2〗正交频分复用系统,提出一种新的训练序列及时频同步方案。在定时同步方面,它首先利用训练序列的时域共轭对称性完成粗定时同步,在此基础上进一步通过接收信号与本地时域训练序列移动相关完成细定时同步;在频率同步方面,它首先在时域利用接收信号相位差估计小数倍频偏,然后在频域利用训练序列良好的自相关性估计整数倍频偏。该方案不仅能够同时估计出各收发天线对之间的定时偏移和频率偏移,而且估计性能良好。     

基于频控阵MIMO雷达的低复杂度稳健波束形成算法

频控阵(frequency diverse array, FDA)多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达基于发射端调制而具备的距离维自由度为主瓣干扰提供了抑制方案。结合自适应波束形成算法, 频控阵MIMO雷达能有效抑制主瓣范围内欺骗干扰信号, 但存在的信号环境复杂、导向矢量失配、采样快拍不足等问题将使算法性能恶化。针对该问题,提出了一种基于频控阵的低复杂度的稳健自适应波束形成算法。仿真实验表明, 相比于其他自适应波束形成算法, 所提算法在低信噪比(signal to noise ratio, SNR)低采样快拍且存在导向矢量失配等非理想条件下形成的波束稳健性更强、计算复杂度更低, 有效实现了对目标的指示和对干扰的抑制, 克服了其他算法在非理想条件下性能恶化的问题。     

基于非合作博弈模型的跨层资源分配算法

针对多用户多输入多输出 正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiple, MIMO-OFDM)系统的上行链路提出一种基于非合作博弈模型的跨层资源分配算法。基站为用户分配初始上行速率后,各用户间通过非合作博弈方式实现功率最小化。功率未饱和的用户向基站申请增加吞吐量,基站在调整用户吞吐量时综合考虑用户信道条件与媒体访问控制（media access control, MAC）层缓存的状态。仿真表明,算法既降低了用户终端的功率开销,同时兼顾了多用户间的公平性。     

一种基于合作博弈框架的跨层资源分配算法

针对多用户MIMO-OFDM系统的下行链路提出了一种基于合作博弈框架的跨层资源分配算法,结合MAC层的QoS要求得出用户速率限制条件,建立了基于RBS议价方案的优化模型.以 RBS 的 Pareto 最优解为目标,在满足用户的最大和最小速率基础上使得用户速率尽可能接近Pareto 最优解.仿真表明,算法较好的平衡了用户速率与公平性,并满足了MAC层的丢包率要求.     

基于时变白化滤波器的DSSS系统干扰盲检测

将循环维纳滤波应用于直接序列扩频(direct sequence spread spectrum,DSSS)系统的干扰检测,并提出了一种干扰盲检测器,称之为时变白化滤波检测器.由于DSSS信号和干扰信号具有不同的循环平稳特征,因此可以调整时变白化滤波检测器的滤波器系数,使干扰检测器的输出只包含背景噪声和干扰信号,从而实...     

SC-FDE系统中基于UW的联合信道估计均衡算法

针对基于特殊字(unique word, UW)帧结构的单载波频域均衡(single carrier frequency domain equalization, SC-FDE)系统提出一种联合信道估计噪声预测最小均方误差-残留码间干扰消除(minimum mean square error-residual intersymbol interference cancellation, MMSE-RISIC)均衡算法。该算法包括噪声预测MMSE-RISIC均衡算法与基于UW的噪声消除时域信道估计算法, 并将频域均衡算法与信道估计算法相结合。最后,利用华北地区300 km的9径散射链路参数进行仿真, 结果表明基于UW的噪声消除时域信道估计算法较基于UW的时域信道估计算法总体性能有所提高, 当误码率为10^-2时信噪比大约有1.2 dB的性能增益; 联合信道估计噪声预测MMSE-RISIC均衡算法相比改进MMSE-RISIC均衡算法性能也有提高, 当误码率为10^-2时信噪比大约有3.2 dB的性能增益。     

降低多用户MIMO系统PAPR的广义SLM算法

针对在多用户多输入多输出(multi-user multiple input multiple output,MU-MIMO)系统中,选择性映射(selected mapping,SLM)算法不适用于分布式用户,并且边信息无法在用户之间共享的问题,提出一种适用于MU-MIMO系统的广义SLM算法.该算法通过改变相位旋转...     

基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明,在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。     

分布式MIMO系统中基于矩阵分割的检测算法

针对分布式多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中由于收发天线在地域上的离散分布所引起的异步接收问题,提出了一种基于矩阵分割的串行检测算法。该算法先从等效信道矩阵中划分出较小的矩阵,然后在此矩阵内进行检测。检测出的结果,部分用于干扰消除,部分用于和之后的检测结果合并。最后,从干扰消除后的信道矩阵中再划分矩阵,重复检测步骤,直至所有信号被检测出。在瑞利衰落信道下的计算机仿真表明,该算法与已有的分布式天线下的排序干扰对消(distributed antenna ordering successive interference cancellation, DA-OSIC)检测算法相比,可支持信号的连续发送,且随着发送序列的增长,算法性能逐步逼近DA-OSIC算法,并具有较低的计算复杂度。     

基于EM的MIMO-OFDM系统MAP信道估计算法

最大后验概率（maximum a posteriori, MAP）信道估计算法应用于MIMO-OFDM系统时将带来大规模矩阵求逆和乘积运算,且OFDM符号的数据传输效率随着发送天线的增多逐渐下降。针对这些弊端,提出一种基于期望最大化（expectation maximum, EM）的MAP信道估计算法,并分析了算法的性能。该算法利用EM算法把多输入输出信道估计问题化简为一系列独立的单输入输出问题,避免了大规模矩阵运算,降低了MAP算法的计算复杂度;为进一步改善MAP算法的数据传输效率及其估计性能,可通过对多个连续的OFDM符号进行联合信道估计。通过仿真实验证明了该算法的有效性。     

多模索引调制OFDM频谱及能量效率优化方案

为提高多模索引调制正交频分复用的能量效率(energy efficiency, EE)与频谱效率(spectrum efficiency, SE),提出优化方案和相应检测算法。该方案在不减小子块间最小欧式距离的前提下通过增加模式排列的种数使系统传递的索引信息量增加,从而提升系统SE。此外该方案引入空载模式使得部分信息的传输无需消耗能量,从而提升系统EE。同时提出改进的低复杂度最大似然检测算法以降低模式排列的检测复杂度。分析模式排列数及空载模式对误比特率(bit error rate, BER)性能的影响,并据此对引入空载模式后的多模式星座进行优化。仿真结果表明,优化方案的EE和SE都有所提升,且BER性能更优。