新型卷积码编码器结构与性能分析

综合了LDPC和卷积码的特征,给出了一种卷积码编码器结构的改进方法. 利用此方法可构造稀疏卷积码,进一步基于卷积码编码结构可实现高性能译码. 设计了基于MIMO系统平台的时变新型卷积码结构,并进行仿真分析. 结果表明,应用本文提出的卷积码编码器误码率在10-4时比传统卷积码编码器有2 dB的编码增益提高;同时提出的编码器结构还可实现传统卷积码无法实现的长约束并行编码,具有实现简单、译码延时小的优势.      

Reduced K-best sphere decoding algorithm based on minimum route distance and noise variance

This paper focuses on reducing the complexity of K-best sphere decoding （SD） algorithm for the detection of uncoded multi-ple input multiple output （MIMO） systems. The proposed algorithm utilizes the threshold-pruning method to cut nodes with partial Euclidean distances （PEDs） larger than the threshold. Both the known noise value and the unknown noise value are considered to generate the threshold, which is the sum of the two values. The known noise value is the smal est PED of signals in the detected layers. The unknown noise value is generated by the noise power, the quality of service （QoS） and the signal-to-noise ratio （SNR） bound. Simulation results show that by considering both two noise values, the proposed algorithm makes an efficient reduction while the performance drops little.     

司法部办公楼工程大体积混凝土温度监控技术

本文新技术应用的角度出发,叙述了司法部办公楼工程大体积混凝土温度监控技术,并叙述了混凝土工程量大且较厚、人防基础底板、梁配筋粗大且密集等难点,及其所应用的控制措施,其大体积混凝土施工效果良好,受到业主和监理的称赞,创造了良好的社会效益。该工程获得2008年度北京市结构长城杯金奖、AAA级安全文明标准化诚信工地和北京市文明安全样板工地。     

Transmit Antenna Selection in MIMO-OFDM System Based on CO-SFBC Schemes

A transmit antenna selection (TAS) multi-input multi-output orthogonal frequency-division multiplexing (MIMO-OFDM) system based on channel-orthogonalized space-frequency block coding (CO-SFBC) schemes was proposed for better performance. Firstly,the principles and criterions for designing CO-STBC/SFBC schemes with angle feedback were proposed,and then the effect of quantization for the feedback angle information within such schemes was discussed. Meanwhile,the TAS scheme was applied to the system to further improve the overall performance.Simulation results show that the combination of the proposed CO-STBC and TAS schemes can significantly improve the system performance,which is much larger than only applying them to systems individually.     

Power allocation for MIMO-OFDM systems with multi-user decoupling and scheduling

1 .INTRODUCTIONRecentinformation-theoretic results haveshownthat multi-ple-input multiple-output ( MI MO) channels have a greatpotential to i mprove spectral efficiency in rich scatteringwireless channels[1 ,2].Si multaneously,orthogonal frequen-cy division multiplexing (OFDM) has gained anincreasinginterest as a promisingalternativeforfuture highrate wide-band wireless systems because of its lowcomplexity signalprocessingto counteract frequency selectivity. The combi-nationof MI MOsy…     

一种优化嵌套MIMO的无孔差合阵列设计

针对现有嵌套MIMO阵列自由度有限的问题,提出一种基于优化嵌套阵的优化改进方案。其不止保留了嵌套MIMO阵列设计的原有优势,具有阵元位置以及自由度的闭合表达式,而且极大程度地提高了阵列孔径以及自由度。优化嵌套MIMO阵列设计首先将优化嵌套阵作为发射和接收阵,其次对MIMO阵列的合阵进行做差处理,得到阵元位置的差合阵列。通过合理的设计发射和接收阵的阵元间距,可以获得一个无孔的差合阵列。当阵元总数给定的时候,通过分析阵列结构的特点,可以得到发射和接收阵的最佳阵元数目。仿真实验表明,与嵌套MIMO阵列设计相比,所提方法在不增加实际阵元数目的情况下可以有效扩展阵列孔径,增加自由度,从而提高MIMO雷达波达方向估计精度。     

基于稀疏恢复的 MIMO-STAP干扰样本检测方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)技术在训练样本存在有源干扰时杂波抑制性能严重下降的问题,提出了一种干扰样本检测方法。首先使用正则化FOCUSS算法估计出各原子的空时功率谱值,接着设置谱值门限将谱值较大的原子取出,然后确定扫描带对空时二维平面进行扫描,最后根据进入扫描带最大原子数占总原子数的比例判别训练样本是否存在干扰。仿真实验表明,该方法可有效检测出训练样本中的干扰,使用该方法挑选出的无干扰训练样本恢复杂波谱可保证空时滤波器的杂波抑制性能,提升稀疏算法求解杂波谱时涉及到的样本的可靠性。     

一种用于电力线通信系统的改进MIMO检测算法

目前多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)技术已经被电力线通信(power line communication,PLC)系统采用,但由于MIMO PLC系统噪声呈非高斯分布而且各端口噪声之间存在相关性,故不能直接采用无线系统中的MIMO检测算法。采用了二元Middleton class A分布对MIMO PLC系统中噪声进行建模,提出了基于该噪声分布的最大似然检测改进算法,由于改进最大似然检测算法实现复杂度高,为了便于实现,进一步提出了用近似函数降低复杂度的2种次优的检测算法,优化了算法复杂度。仿真结果表明,与传统的基于高斯噪声分布的最大似然检测算法相比,提出的基于二元Middleton class A类噪声分布的信号检测算法在MIMO PLC系统能获得更好的性能。在性能损失较小的情况下,次优算法的复杂度明显低于最大似然检测改进算法。     

基于Homotopy算法的低复杂度多用户大规模MIMO信号检测方法

在上行多用户大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,为了降低信号检测的计算复杂度,在传统的最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)算法的基础上,提出一种基于Homotopy算法的低复杂度信号检测方法。在该方法中,通过对Homotopy方程的解向量采用逐级展开来逼近真实解向量,从而避免MMSE检测算法中的高阶矩阵的求逆运算,降低了信号检测的计算复杂度。仿真结果表明,最多需要对Homotopy方程的解向量进行4阶展开,就可获得与MMSE检测算法几乎同样的误比特率(bit error rate,BER)性能,同时,其计算复杂度仅为O(K2),其中,K为小区用户数。     

基于KNN-TSVR算法的MIMO-OFDM系统信道估计

为了提高多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计性能,提出了一种基于K近邻加权孪生支持向量回归(KNN-TSVR)的信道频率响应估计算法.该算法的工作过程是首先用最小二乘算法对导频位置的信道参数进行估计,获取训练样本,然后用K近邻(KNN)算法对训练样本进行预处理,得到赋予各样本的权重,最后由加权TSVR对MIMO-OFDM系统所有位置的信道参数进行插值估计.本文提出的改进的加权TSVR信道估计方法不仅具有TSVR对非线性关系回归的优势,同时引入KNN算法对TSVR进行改进,使得该算法与传统TSVR相比,具有更好的回归性能和抗噪声能力.对非线性MIMO-OFDM信道进行估计的仿真实验结果证实了这一结论.