基于NSFC-OFDM的非协作式虚拟MIMO

针对多用户配对虚拟MIMO(multiple input multiple output)安全性差,对信道估计器依赖性强的问题,提出一种基于非相干空频码(non-coherent space frequency code,NSFC)和正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)的非协作式虚拟MIMO.在分析NSFC成对错误概率的基础上,给出能满足全分集阶数和最大编码增益的编码准则.为了获得平行子信道传输效果,利用信道循环矩阵奇异值分解(singular value decomposition,SVD)后得到的酉矩阵分别进行预编码和预解码.基于最优NSFC和OFDM预编解码,提出一种新颖的虚拟MIMO策略.该虚拟MIMO在收发两端均无需信道瞬时信息,以非协作方式在单天线内模拟多天线收发效果.理论和仿真分析结果表明,虚拟MIMO系统能有效逼近实际理想MIMO的系统容量和误比特率性能,显著降低了虚拟MIMO系统的检测门限.     

基于DFT-FB改进的F-OFDM方案

通过对滤波OFDM(filtered-OFDM,F-OFDM)的研究,针对F-OFDM使用较长的子带滤波器降低带外泄漏(out-of-band emission,OOBE)而导致系统实现复杂度较高的问题,基于滤波器组(filter bank)的多相网络(poly phase network,PPN)实现降低复杂度和对每一个子载波进行独立的滤波降低OOBE的思想,提出了使用子载波滤波的滤波器组技术对F-OFDM的改进方案,实现对每个子载波的滤波处理.给出了改进方案的系统结构图并分析了系统原理,通过对改进方案系统的分析及带宽效率和系统实现复杂度的推理计算,得到改进方案可以达到与F-OFDM相同的带宽效率,且在相同的功率谱密度时,改进方案的实现复杂度比F-OFDM系统的低.仿真结果表明,相较于F-OFDM,改进方案不仅可以优化系统处理业务的灵活性,而且在AWGN(additive white Gaussian noise)信道和衰落信道下,在传输性能和抗信道衰落能力方面,也优于F-OFDM系统.     

双分数跳-扩散过程下后定选择权定价

假定股票价格服从双分数布朗运动和泊松过程共同驱动的随机微分方程,股票预期收益率,无风险利率和股价波动率均为常数,建立双分数跳-扩散环境下金融数学模型,利用保险精算方法,结合双分数跳-扩散随机分析理论研究后定选择权定价问题,得出了双分数跳-扩散环境下后定选择权定价公式。     

双基地FDA-MIMO雷达角度、距离及速度联合估计方法

在传统的相控阵雷达中,由于受到脉冲重复周期(PRF)的限制,距离估计精度和速度估计精度往往难以同时得到提高。该文将频控阵(FDA)和双基地多输入多输出(MIMO)雷达相结合,提出了一种基于双基地FDA-MIMO雷达的角度、距离及速度联合估计方法。由于采用了FDA技术,雷达的发射矢量中包含了目标的角度、距离甚至速度信息。考虑到发射矢量中距离-速度的耦合现象,该文提出了基于子阵的波形设计和相应的解耦合方法。然后利用ESPRIT算法和基于FDA的解模糊方法,对目标的发射角(DOD)、接收角(DOA)、距离和速度进行无模糊估计。另外,该文推导了该方法下参数估计的克拉美罗界(CRB)并分析了其性能。最后,仿真结果验证了所提出方法的能够对目标的角度、距离和速度进行无模糊的联合估计。     

基于联合稀疏模型的OFDM线性时变信道估计

为了进一步提高OFDM线性时变信道估计性能,利用信道抽头的时域稀疏特性和相关性,提出一种基于联合稀疏模型的信道估计方法.首先,将线性时变信道模型下对连续多个符号周期的信道估计转换成一个联合稀疏重构模型;其次,采用基于测量矩阵互相关性最小化的分组导频设计准则,在应对子载波干扰的同时,保证了稀疏重构算法的性能;最后,设计一种基于循环并行树的分组导频优化算法.仿真结果表明:与传统线性时变信道估计方法和联合稀疏模型下的信道估计方法相比,所提方法所需导频数量少,信道估计性能更好,同时便于工程应用.     

利用高阶累积量的时频重叠MPSK信号调制识别

针对多信号的互相干扰,在时频重叠情况下调制识别困难的问题,提出一种基于高阶累积量的识别方法。由于不同数字调相信号的高阶累积量存在差异;并利用高阶累积量对噪声的不敏感性,从中选取四个特征参数。采用决策树的分类方法,对任意方式组合而成的十种相移键控三信号进行制式识别。实验结果表明,在信噪比不低于0 dB的情况下,可以有效地识别十种时频重叠三信号。与现有的算法对比,该算法在提高信号识别率的基础上,同时也增加了可识别时频重叠信号的个数。     

基于稀疏自适应S变换的储层流体流度计算

反射地震数据中的低频信息包含了丰富的与流体流度相关的信息,据此可以从中提取相关储层的流体流度属性,从而可以利用地震数据的低频信息识别流体。因此,为了提高分辨率以及工作效率,将稀疏自适应S变换引入储层流体流度的计算,该方法开发了基于稀疏性的窗参数优化,以用于自适应地调控对不同频率分量的窗函数,应用该方法计算时频谱信息并求取流度可得到较高的分辨率和能量聚集性,此外也省去了参数调节的步骤。相较于常规的时频分析方法,该方法在具有较高分辨率的同时,克服了测不准原理对信号可分辨的限制。因其对不同的频率分量都自适应地获取最优窗参数,通过仿真信号,合成楔形记录试算,稀疏自适应S变换有更高的分辨率和能量聚集性。实际地震数据的试验表明,稀疏自适应S变换可有效地求取流体流度,并较常规时频方法所求流度有更高的分辨率。     

降低OFDM系统复杂度的改进SLM算法

为了降低正交频分复用(OFDM)系统中传统选择性映射(SLM)算法的计算复杂度,提高系统的频谱利用效率,提出了基于转换向量(conversion vectors)与随机筛选序列(random selection sequences)相结合的选择性映射(CR-SLM)算法.CR-SLM算法是将原始信号序列等分,然后对于数据序列的前半部分与转换向量相乘进行循环卷积,对于数据序列后半部分进行随机序列筛选,筛选出最优序列.最后将两部分输出序列合并生成候选序列,筛选出最优序列进行传输.仿真结果表明:CR-SLM算法在保持与传统SLM 算法PAPR性能相近的情况下,较大幅度降低了计算复杂度.     

基于非线性频偏的频控阵波束控制研究

与相控阵波束指向只具有角度相关性不同,频控阵波束图是时间、角度及距离的函数.这一特性在抑制距离相关性干扰等方面有着巨大的应用价值,但其方向图所固有的距离-角度耦合会带来新的频控阵波束控制问题.如何消除距离-角度耦合关系是实现波束精确控制及目标精确定位的前提.针对这一问题,提出一种基于可变加载约束的最速下降-线性约束最小方差（SD-LCMV）算法计算最优权矢量,同时将对数、三角函数、指数函数及倒数4种非线性频偏增量方式引入一维均匀线性频控阵（ULA-FDA）阵列,仿真验证应用4种不同非线性频偏的ULA-FDA阵列发射方向图的解耦性能.之后,采用多信号分类（MUSIC）算法仿真得到不同频偏情况下的MUSIC谱函数,对比分析4种频偏增量方式下的目标距离-角度二维联合估计性能.此外,仿真分析了sin-FDA阵列的接收机结构方向图特性及基于sin-FDA收发共形阵列的3种接收信号处理机制,从而验证了非线性频偏频控阵（FDA）阵列结构的有效性.      

直线型频变耦合滤波器的矩阵优化综合方法

为了解决传统的直线型耦合滤波器不易实现有限传输零点问题,提出了一种直线型频变耦合滤波器的矩阵优化综合方法。该方法首先通过矩阵变换将直线型的频变耦合矩阵变换为非频变耦合矩阵,然后以全规范耦合矩阵的特征值为趋近目标构造目标函数,最后,通过梯度优化算法进行优化即可获得频变耦合滤波器的耦合矩阵。通过不同拓扑结构的直线型频变耦合滤波器的优化综合实例,分析了频变耦合的个数和位置对滤波器有限传输零点的影响。结果表明:有限传输零点的个数等于频变耦合的个数;在引入源负载直接耦合条件下,N阶直线型频变耦合滤波器最多能够实现N个有限传输零点。