室内信道中多极化MIMO系统的容量

针对室内多径信道,提出一种研究系统信道容量的方法,利用结合信道特征设计的三维多极化测量系统测量信道中多径入射信号的三维空间分布,代入天线方向图与入射信号进行空间积分计算出系统容量。利用该方法和系统对典型室内环境进行了测量,研究了真实的三极化天线组成的MIMO(multiple-input-multiple-output)系统的容量和摆放方向对多极化天线系统容量的影响。结果表明:三极化系统具有比单极化系统更优越的性能,可以利用该特性对室内环境中多极化MIMO系统的设计和布局进行优化以实现更高的系统容量。     

超宽带信道下MBOK调制系统可达速率分析

该文从信息论角度分析了超宽带信道下MBOK(M-ary bi-orthogonal keying)调制系统(包括均衡、编码)的性能,以提供超宽带调制系统设计的理论分析工具.该系统采用频域均衡以获得分集增益,且均衡的残余干扰在MBOK解扩后也得以降低.基于最小均方误差(MMSE)频域均衡,并将MBOK解扩后的残余跨符号干...     

基于抽样理论的UWB-OFDM系统信道模型设计

简要介绍UWBOFDM系统后,分析了IEEE802.15.3a标准信道SV模型,指出了其局限性,并基于抽样理论提出了一种较为合理的改进方案,使该模型能应用于UWBOFDM系统,最后给出了该模型的统计特征和信道样本,计算机仿真结果表明这种新改进方法最大程度地保持了原有SV模型的信道特性。     

两通道软件无线电信道器的优化方法

提出一种新的两通道信道器优化设计方法。该方法以现有两通道FIR滤波器组设计方法为基础,通过减小阻带能量的优化算法得到性能更好的信道器。数值仿真表明,有效地增加了信道器中各滤波器的阻带衰减,得到高性能的两通道软件无线电信道器。     

可重构智能表面辅助大规模MIMO通信波束成形设计

可重构智能表面(reconfigurable intelligent surface, RIS)在无线通信系统中能够提高信道性能。为了降低传统波束成形方案中功率分配的复杂度,结合毫米波(millimeter wave, mmWave)特点建立信道模型,提出一种基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)和统一信道分解(uniform channel decomposition, UCD)的RIS辅助mmWave多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统混合波束成形设计方案。利用视距(line of sight, LoS)信道的到达角(angle of arrival, AoA)和离开角(angle of departure, AoD)设计了RIS的反射矩阵。该方法不需要复杂的功率分配,能够使得多个并行数据流具有相同的信道增益。仿真结果表明,该混合波束成形方案具有更好的误比特率(bit error rate, BER)性能及频谱效率。     

基于信道状态信息反馈的特征波束形成算法

在多输入多输出通信系统中,为了有效地降低系统的误符号率,提出了一种特征波束形成算法。在假设接收端能准确地完成信道估计,并能及时将信道的互相关矩阵反馈到发射端的基础上,研究了接收和发射均采用多天线的特征波束形成算法,对其性能进行了详细的分析和推导,并在此基础上研究了波束形成与空时块码的结合以提高系统的频谱利用率。计算机仿真结果表明,在接收端采用多根天线相对于单根天线能明显降低系统的误符号率。特征波束形成算法通过同时提供波束形成增益和分集增益位置,有效地提高了系统性能。     

基于DCT域的数字水印信道编码

从数字水印信道的特点出发,将各种纠错编码（error correcting coding,简称ECC）应用于水印的嵌入与提取中,并通过构造函数的方法构造出统一的综合码率进行有效的对比．实验证明了该方法有效地改善了水印的稳健性。     

基于光突发控制包缓存的批调度算法

在光突发交换（OBS）网络中,数据信道调度算法是提高网络性能的重要措施之一。提出了一种基于光突 发控制包（BCP）缓存的批调度算法M其主要思想是：对到达的突发控制包进行缓存M当设定的最大缓冲时间到了, 首先按照业务的优先级,再按照突发到达顺序对缓冲区中的BCP进行批调度处理,并采用LAUC-VF来调度数据 突发（DB）该算法通过缓冲较多的BCP,获得更多的突发信息,有利于优化调度DB,从而降低了突发丢失率。仿 真结果表明：该算法具有比LAUC-VF还要低的DB丢失率,并能有效支持QoS。     

大规模MIMO系统基于多分辨率深度学习网络的CSI反馈研究

快变信道环境下,采用频分双工模式下的大规模MIMO系统,用户通过反馈链路将信道状态信息(Channel State Information,CSI)发送给基站,为适应信道快速变化保证系统性能,要求降低反馈时延及减少反馈开销.提出一种基于深度学习的多分辨率信道状态信息网络(Multi-resolution Channel...     

基于四阶累积量的MIMO信道及其相关性的联合估计

MIMO技术一直受到人们的广泛关注,并被广泛采用于各种移动通信系统的标准化协议中.在此系统中用到的分集合并和空时解码技术都需要以准确估计的信道状态信息为前提条件,以往的信道估计都是在MIMO系统子信道间是非相关的假设下进行的.事实上,由于天线之间距离的限制和传播路径散射体的不充分,子信道之间常常存在一定的相关性,常称为空间相关.另外,在信道估计、天线选择和自适应调制等方面需要已知(估计)这一参数.但是,要精确估计信道的相关性非常困难,到目前为止,这一问题没有得到很好的解决,以至于在大部分关于信道估计的文献中都是预先假定已知信道的相关特性.本文运用四阶累积量理论对MIMO信道及其相关矩阵进行了估计.仿真结果表明,本文所提出的方法具有较高的估计精度.