输出耦合的复杂网络自适应牵制同步

针对输出耦合复杂网络的同步控制,提出一种自适应牵制控制方法以实现复杂网络同步. 不同于现有同步控制方法,该方法利用节点输出变量构造同步控制器,只需控制网络中的部分节点就可根据同步误差自适应地调节控制器增益. 利用Lyapunov方法给出复杂网络同步准则. 最后对小世界网络和无标度网络进行数值仿真,结果表明文中所设计的同步方法能有效实现复杂网络的同步.     

基于有限反馈的多用户MIMO系统下行调度算法研究

基于预编码技术的调度方案可以提高频谱效率和系统公平性,但较少考虑QoS需求的满足.提出了一种适用于有限反馈多用户MIMO系统的下行调度算法.根据预编码矩阵选择数据流,以最大化系统容量并降低同信道干扰.先后为主数据流和次数据流执行多用户调度,有效扩大了空间复用增益.仿真结果表明,该算法可以获得更高的频谱效率,并保证业务的QoS需求.     

MIMO雷达子阵级m-Capon方法研究

针对多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达虚拟阵列孔径大,典型的降维空时自适应处理（space time adaptive processing, STAP）方法--m-Capon法无法适用的问题,对子阵级m-Capon法进行了研究,并与相应的相控阵雷达3-Capon方法进行了比较。计算机仿真结果表明,处理器维数相同时,子阵级3-Capon方法性能明显提高,但非主杂波区误差鲁棒性差;子阵级1-Capon法在非主杂波区性能明显提高,但主杂波凹口太宽。在实际应用中,可综合运用两种方法对主杂波和非主杂波区分开处理,为工程实现提供可靠依据。     

基于IMU/GPS的性能导航方法研究

利用直角坐标系与大地坐标系之间的关系,将状态方程直接采用经纬度描述,GPS测量数据与电子地图上的经纬度相匹配,建立了混合模型,给出了一种新的GPS与IMU融合估计方法,提高了重复定位精度,更方便地实现组合导航系统功能。采用GPS和IMU装置进行了地面车辆试验和实际飞行试验,说明了模型和方法的适用性。

Abstract：

A mixed model was established and a new fusion estimation method for GPS and IMU was proposed through the relationship between the Cartesian coordinate system and the ground coordinate system,and the state equation described by the latitude and longitude directly,and the GPS measurement data and electronic map matched to the latitude and longitude.The provided method has improved the repeatability positioning accuracy and more easily integrated navigation system functions.The ground and actual flight were tested to illustrate the applicability of the model and method with GPS and IMU device.     

基于图像质量评估的MIMO-SAR等效相位中心误差界

受等效相位中心误差的影响,新体制的多输入多输出合成孔径雷达(MIMO-SAR)方位成像结果存在"假峰"而导致成像质量下降。该文提出基于虚假旁瓣比、积分旁瓣比及峰值能量损失等图像质量指标联合评价"假峰"对SAR成像质量的影响,进而确定MIMO-SAR等效相位中心误差界,为系统设计和信号处理提供了依据。结果表明:当等效相位中心误差超过0.2rad时,一般需要对其进行补偿以满足常规指标要求;星载系统较机载系统更适合等效相位中心处理,通常可忽略等效相位中心误差的补偿环节。     

块对角化多输入多输出系统用户选择新算法

针对抑制邻小区干扰的多输入多输出块对角化系统,提出了一种新的低复杂度用户选择算法.该方法通过贪心搜索迭代地选择用户,在每一步中选择使小区系统容量增加最大的用户,并自适应地调整服务用户数而使小区系统容量最大化.仿真结果表明,该算法在高信噪比下可以达到穷举搜索约99%的小区系统容量,在低信噪比下该算法和穷举算法系统的容量几乎相同.     

LDPC编码的MIMO-OFDM系统的双涡轮迭代检测译码方法

采用迭代检测译码接收方法的LDPC(low density parity check,低密度奇偶校验)编码MIMO-OFDM(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing,多天线正交频分复用)传输,是在宽带无线通信系统中逼近多输入多输出(MIMO)信道容量的一种简单而有效的方法.在迭代检测译码过程中,既存在检测器和译码器之间的迭代,也存在译码器内迭代.首先给出LDPC编码MIMO-OFDM系统的因子图分析,进而提出双涡轮迭代检测译码方法.在所提方法中,检测器与译码器并发工作且实时交互软信息.与传统的串行迭代检测译码方法相比,双涡轮迭代检测译码方法可有效地降低检测译码时延.仿真结果证实,采用双涡轮迭代检测译码方法的接收机能在给定运算复杂度的条件下改善误帧率性能,有助于实现"绿色通信".     

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.     

基于绿色通信的大规模MIMO天线选择算法

绿色通信是移动通信系统（例如5G系统）的主要特征之一。在大规模多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）系统中如何提高能源效率是一个重要研究课题,天线选择是提高能源效率的有效方法。现有的天线选择算法有些是局部优化,有些是单目标优化,为克服这些缺点,提出了基于博弈论的大规模MIMO天线选择算法。该算法通过系统容量和发射功率构造博弈的效用函数,每进行一次博弈都得到一组天线,在博弈达到均衡时,能源效率取得最大值。文中给出了纳什均衡存在性证明,也推导了纳什均衡点与能源效率之间的等价。仿真结果表明,采用博弈论算法能够克服局部优化,在保持信道容量较高的同时也提高了能源效率,可见该算法在能源效率上的提高有助于实现绿色通信。