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51.
大规模多天线(Massive MIMO)技术在基站端配置大规模天线阵列,能够大幅度提升数据传输速度和系统容量,实现无线传播信道中的空间和时间资源的最大化利用.有关Massive MIMO无线传播信道的研究,对大规模多天线的应用、系统的设计与部署具有重要意义.本文采用传播图论信道建模的方法,研究Massive MIMO在实际传播信道中的性能表现,既能很好的避免信道实测带来的繁重工作,又能有效反映Massive MIMO的无线信道衰落特性.分别在高频点6GHz和低频点1.472 5GHz对选定的室内传播场景进行了信道建模与仿真,由传播图论建模方法得到了信道冲激响应,并进行参数提取,分别从角度域和时延域分析了大规模多天线系统的信道传播特性,并通过分析信道奇异值扩展的分布,证明了实际传播环境中天线数目增多信道的正交性显著增强. 相似文献
52.
为解决突发错误信道下里德所罗门码译码复杂度高与性能差的问题,提出了一种突发错误检测的重数分配算法(BD-RCMA)。首先计算信道突发噪声占比参数,根据该参数对包含随机错误与突发错误的混合信道进行数学建模,以便从信道中获取信道软信息;然后基于子码的电平计算每一符号的可靠度与突发度并确定突发度阈值,并比较突发度与阈值得到突发错误的精确位置,实现对突发错误的检测;最后对BD-RCMA算法进行电路设计并将其应用于基于硬判决的突发错误软判决译码器架构中。仿真结果表明,BD-RCMA算法可以精确定位突发错误位置,在突发错误所包含的子码数为65~71、信道信噪比为5~9dB情况下,与低复杂度重数分配算法相比,误帧率可降低15%~45%。 相似文献
53.
在已有矿井MIMO信道模型的基础上,提出了一种基于Nakagami衰落的矿井MIMO空间相关信道模型建模方法。基于Nakagami衰落的非相关MIMO信道,通过计算收发天线间的空间相关性生成MIMO空间相关信道。对所建信道模型的空间相关性及信道容量进行仿真分析。仿真结果证明:MIMO信道的空间相关性随收发端天线单元间距的增大而减小;MIMO信道容量与信道空间相关性以及收发端天线数目有关;减小信道的空间相关性或者增加天线数目,可增加MIMO信道容量。基于Nakagami衰落的矿井MIMO空间相关信道模型适用于矿井无线通信系统。 相似文献
54.
为解决当前OFDM网络信道噪声消除算法难以规避信道中的窄带莱斯噪声,且抗信道衰落能力不强,以及信道间普遍存在严重的频率干涉问题,提出了一种基于超螺旋精度提升机制的OFDM网络信道噪声消除算法.首先,根据各个传输子信道具有差异化的频率载波特性,将传输子信道等价为接收背景中的接收点,从而构建了超螺旋接收结构,有效消除不同传输子信道间存在的频率干扰特性,降低信道窄带莱斯噪声对信号预发射过程的衰落影响;随后,基于角度识别方式进行锐-钝识别,并结合拐点思想,采用序列重排技术,将待发射信号进行消波处理,并进行自旋精度提升,从而提高了其抗窄带莱斯噪声的性能.仿真实验表明:与常见的超高频精度自适应机制(UHF adaptive,UHFA)、共线度自旋精度提升机制(the degree of accuracy of collinear spin,DACS)相比,本文算法与理想状态下的OFDM功率谱密度曲线最为接近,具有更高的信号增益水平与更低的信道误码率. 相似文献
55.
56.
杨士莪1931年8月9日出生,祖籍河南。我国著名水声研究专家,曾任黑龙江省人大代表、国务院学位委员会学科评论组成员、哈尔滨船舶工程学院副院长、黑龙江省地震学会理事长等,现任哈尔滨工程大学及西北工业大学教授,中国声学学会名誉理事长等职。被授予国家优秀教师荣誉称号;他踏实干事,精心育人,桃李满天下,已指导5名博士后出站、30余名博士生毕业;并曾指导有20余位硕士研究生毕业。他几十年如一日,为我国水声发展事业作出了杰出贡献,是共和国水声研究领域的奠基人之一。 相似文献
57.
针对现有海洋监测网受限于光缆技术可达深度及传统集中式处理的网络架构存在中心节点压力大的问题,提出了一种面向海洋监测的海空地协同边缘计算架构。在该架构中,水声传感器网络是海洋数据监测平台,协同边缘计算架构将复杂处理任务从远程云中心分散至边缘端,将水下异常数据传达到边缘端进行预处理后,再上传到云数据中心,必要时发出预警。针对水下传感器容易出现能量不足、链路中断的问题,提出了水下滑翔机辅助拓扑控制算法。该算法中终端节点和边缘节点呈3∶1比例部署,通过节点的链路失效模型判断失效概率,当超出失效概率阈值时,便通知水下滑翔机利用改进的粒子群优化算法执行拓扑修复,并以覆盖率和连通性最大为优化目标求解最优修复位置。仿真结果表明:所提新架构端到端时延约为传统架构的1/3,能量效率得到明显提升;与传统深度调节方法对比,所提拓扑控制算法覆盖率与连通度提升至87.9%、9.3。 相似文献
58.
59.
60.
为了更高效地分析无线传播环境下接收信号的相关性和频谱特性,提出了调整高斯散射体密度模型(Gaussian scatter density model,GSDM)和接收机位于外部的均匀椭圆模型(Uniform ellipse with receiver outside model,UERO)参数的方法。通过接收信号分量的均方根时延扩展和角度扩展来定义传播环境类型,使用最小二乘法来确定模型参数与时延扩展之间的关系。与模型参数最优值的比较结果显示,调整后两种模型的最小二乘误差普遍减小,说明此方法能有效地分析模型在不同传播环境中的接收角度的统计特性。 相似文献