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51.
多载波CDMA上行链路中的盲信道估计算法 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了OFDM 的多载波CDMA系统上行链路中的一种盲信道估计算法。通过分析接收端的信号,
利用接受信号和已知扩频码的二阶统计性估计出目标用户的信道脉冲响应。最后的仿真结果表明,该算法
比把目标用户以外的用户信息当作噪声的算法具有更好的性能。 相似文献
52.
Ad hoc 网络中的一些协议在网络规模增大时,性能下降很大。基于位置的路由成为大型Ad hoc网络的一个具有吸引力的协议,因此在理论上对不同转发策略与平均跳数的关系进行了比较。通过MALAB仿真,认为贪婪的转发策略具有平均跳数少、实现简单的优点,特别适合于节点密度高、大规模的Ad hoc网络。 相似文献
53.
从数字水印需要传递水印及原始媒体两个信息出发研究了数字水印中各个角色的攻防关系。利用了数字水印的不可感知性这一要求,提出了图像空间,感知空间及检测空间的概念,并在这3个空间上定义了图像空间阈值,感知空间阈值和检测空间阈值3个阈值。分析了数字水印系统中发送、攻击及接收在上述3个阈值之间的攻防关系,结果表明,数字水印与大多数信息隐藏技术一样,其实是一个寻找隐蔽信道的问题。在此基础上给出了具体例证,得出了一些有益于数字水印嵌入、检测及攻击的指导性思想。 相似文献
54.
提出了一种可以在计算机上验证CDMA2000 1x EV-DO(EVDO)终端物理层软件的仿真系统.该系统可以模拟实际硬件电路板各个软硬件模块的行为,以及模拟和终端物理层软件相关网络侧的行为,基于此对EVDO终端物理层软件进行仿真验证,提高了新项目的开发效率. 相似文献
55.
针对侧信道硬件木马检测方法受到工艺偏差噪声和测试噪声影响的问题,提出了一种基于最大似然因子分析结合聚类判别的硬件木马检测方法.首先获取待测芯片的功耗信息,利用因子分析的方法提取公共因子,并利用最大似然方法计算因子载荷矩阵,最后使用分层聚类方法对因子载荷矩阵进行分类,区分出含有硬件木马的待测电路.利用现场可编程门阵列检测平台在考虑工艺偏差影响的情况下进行了实验验证,结果表明:在母本电路等效门数约为4 292个与非门的情况下,采用基于因子分析结合聚类分析的硬件木马检测方法可以在工艺偏差条件下有效检测出占母本电路面积比0.44%左右的硬件木马. 相似文献
56.
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
57.
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
58.
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
59.
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