采用迭代处理的多用户联合检测和译码方案

将迭代（Turbo）处理的思想应用于多用户检测和译码中,通过软输入软输出（SISO）算法使二者能利用对方在上一轮运算中的比特对数似然比（LLR）信息,用迭代递归的方法逐渐逼近单用户性能,减少多址干扰的影响。仿真结果给出了迭代处理方法在不同信噪比条件下的比特误码率性能,证明了该方法确实可提高数据接收质量。     

宽带码分多址系统中正交码的分配策略研究

对宽事码分多址（WCDMA）蜂窝移动通信系统中下行链路的正交可变扩频因子（OVSF）码字分配问题进行了建模分析,提出采用代价函数来描述码字间干扰和容量性能,并基于代价函数制定了OVSF码字分配的方案,给出了该分配方案的理论性能计算方法,对随机分配方法和基于代价函数的分配方法进行了系统仿真,仿真结果表明：代价函数分配方法在不同话务量的情况下,都较随机分配方法明显降低了阻塞率,有效提高了系统容量。     

MIMO-OFDM系统中基于二维散布导频信道估计

MIMO—OFDM技术将OFDM与空时编码技术有机的结合在一起，能够大幅度的提高无线通信系统的信道客量和传输速率，并能有效的抵抗多径衰落、抑制干扰和噪声。本文详细讨论了在MIMO—OFDM系统中基于二维散布导频信道估计算法，并重点阐述了导频形式的选择准则，最后结合计算机仿真分别验证了算法的有效性。     

一种非对称结构MIMO干扰信道的干扰对齐方法

研究一种非对称结构MIMO干扰信道干扰对齐闭式解求解问题.通过将整个系统的干扰对齐问题,转化为两个子系统的干扰对齐问题,分析子系统之间相互影响的关系,构建包含系统解的方程组,进而可以用符号计算软件进行求解.所提方法可以在所需天线数量最小的条件下,实现非对称结构的MIMO干扰信道的干扰对齐,并以4用户系统为例,详细阐述了问题的求解过程.仿真部分对所提方法进行了验证,分析了方法的复杂度及优缺点.     

CDMA通讯系统中正交码组的特性研究与优化选取

为解决码分多址 (CDMA )移动通讯系统正交码组优化选取的问题 ,论文对此类系统前向信道的信号特点进行了研究 ,并提出了 CDMA前向信道的 Walsh码组的一种优化选取方法。通过对不同 Walsh码组组合所构建的前向信道信号积累分布函数 (CDF)的计算 ,首次归纳总结出了Walsh码组组合对 CDF曲线影响的周期性规律 ;并在这一规律基础上首次提出了优化选取 Walsh码组组合的实用方法 ;同时给出了若干典型 Walsh码组叠加后的数字基带信号形式 ,从而直观地揭示了 Walsh码组组合与 CDF曲线的定性相关关系。     

基于MATLAB/Simulink的LDPC码研究与设计

低密度奇偶校验码是一类性能接近香农限的具有稀疏校验矩阵的线性分组码,译码复杂度较低,结构灵活,是现今信道编码领域的研究热点.通过MATLAB/Simulink对所设计的低密度奇偶校验码在AWGN信道下进行了性能仿真,分析了所设计低密度奇偶校验码的编译码性能、误比特率和误码率.仿真测试结果表明,该低密度奇偶校验码具有较低的译码复杂度和良好的性能,可满足基本的数字通信系统编解码要求.     

水声数据传输的多频移频键控研究

提出一种新的多频移频键控的实现方法及基于此原理的水声数据传输系统，这种方法的核心技术是包含整数分频和小数分频的快速数字频率合成，同时介绍其工作原理和电路设计。以及由单片机控制的接收端的数据解码方法     

基于ZDN约减的CRT算法实现的选择明文SPA攻击

通过对ZDN(Zwei Drittel N,德语的2/3N)模幂算法与CRT算法实现的分析,提出一种选取特殊明文SPA(Side Channel Attack)的方法,将指数信息直观的映射到功耗曲线上.在Infineon SLE78芯片搭建的真实环境中进行实验,表明单条曲线恢复密钥率可达99％.最后,对防范方法进行了分析和总结.     

光OFDM系统信道估计插值算法研究

信道估计是光正交频分复用系统实现可靠传输的关键技术之一,它的精度将直接到影响整个系统的性能。选用线性插值、二阶插值和三次样条插值三种常见插值算法进行了基于导频的信道估计仿真实验,对比分析均方差和误码率这两个重要的信道估计评价指标发现,在信噪比较低时适于应用线性插值算法,在信道估计要求较高且信噪比较大时适于应用二阶插值算法。     

人工蜂群粒子滤波信道估计算法研究

人工蜂群算法是用以解决复杂优化问题的新方法,具有收敛速度快、优化性能高等特点.将人工蜂群算法与粒子滤波相结合应用于信道估计可以摆脱常规方法对线性高斯条件的束缚,具有理论依据和现实意义.结合2种算法的优势提出了人工蜂群粒子滤波,采用人工蜂群算法确定粒子滤波的建议分布.仿真将Alpha稳定分布作为非高斯噪声模型,实现了粒子滤波及其改进算法的信道估计研究.结果表明人工蜂群算法与其他智能算法相比具有更快的收敛速度,改进人工蜂群粒子滤波与无迹粒子滤波相比极大地提高了信道估计精度.