井下WPT技术机理研究

为解决井下无线传感器电池容量受限的问题,根据井下无线传感器带壮分布的特点,提出了井下无线运动充电的思想.构建充电系统模型,讨论了充电信道建模、接收微带天线设计、多天线协作三个方面的技术路线.本文在研究井下微波输能传输特性的基础上,探讨在低功率密度下,多天线协作的移动无线充电技术在井下运动式充电特性,使用这个技术对无线传感器节点充电,解决井下无线传感器网络能量补充问题,突破现有节点单纯依靠电池供电的局限.     

海量信息系统与复杂性研究

对海量信息系统在未来信息技术领域中的地位和作用做了简明的阐述。海量信息系统是目前国际互联网基础上将要更快更广泛发展起来的信息技术。对海量信息系统的研究具有一定的前瞻性，是一项很有前途的技术。对海量信息研究中可能存在的复杂性问题做了简要的探索。     

基于卡诺机的大规模MIMO通信容量建模及性能分析

信息本质上以能量和熵的形式在通信系统中流动,类似于传统热机中的能量流动过程。结合热力学卡诺机模型和经典香农信息论理论,建立了一个广义的热力学(multiple input multiple output, MIMO)通信系统模型,对大规模天线通信场景下使用前向纠错码的信道容量进行分析。利用通信系统中存在的自由度和熵的概念,推导了热力学模型下的广义信道容量,并对信道容量与噪声自由度及编码开销的关系进行验证仿真。仿真结果表明,所提出的热力学信道容量与香农信道容量是一致的。     

机载MIMO雷达3-CAP杂波抑制方法

针对机载雷达面临的杂波抑制问题,在考虑阵元误差、通道误差和杂波起伏等误差因素对杂波特性影响的基础上,建立了机载MIMO雷达杂波数学模型,提出了一种基于MIMO雷达体制下的空时自适应新方法——M3-CAP方法。对接收信号进行时域滤波,选取被检测通道与其2个相邻通道为一组,进行自适应处理。该方法通过MIMO技术与3-CAP方法的有效结合,将波形分集的优势扩展到3-CAP方法中,显著提高了雷达系统自由度和杂波协方差矩阵估计精度。通过对不同雷达体制以及不同误差条件下杂波抑制性能的分析比较,结果表明:提出的M3-CAP方法的杂波抑制性能明显优于JDL-GMB、改进的JDL、3-CAP等方法。     

基于旋转准正交空时分组码的LDPC编码性能

为了提高空时分组码在多输入多输出通信系统的性能,提出一种新的准正交空时分组码,并且结合星座旋转设计和交织技术。通过星座旋转准正交空时分组码,以牺牲一定解码的简单性,来避免当天线数目大于2时,正交空时分组码码率下降的缺点;并与LDPC码进行级联编码,来降低系统误码率及提高系统的可靠性要求。多输入多输出通信系统可以很好地解决多径效应,获得很高的分集增益。仿真结果表明:与没有经过星座旋转的准正交空时分组码系统相比较,这种新的编码方法可以有效地降低误码率,提高系统的性能。在误码率10-5时,CRQOSTBC级联LDPC码与QOSTBC级联LDPC码相比有1.8dB的信噪比改善,CR-QOSTBC级联LDPC码相对于未级联LDPC码的QOSTBC在10-3时有5.3dB性能提升。     

MIMO信道的均衡技术研究

多入多出（MIMO：multiple-input multiple-output）信道的均衡技术是新一代移动通信技术的主流，它可以大幅度的改善在通信过程中的瓶颈问题．对几种MIMO空时均衡技术进行了分析比较，指出了每种均衡技术的特点，提出了研究新的MIMO均衡技术的发展方向．     

基于最小发射功率的自适应调制多输入多输出系统

在对多输入多输出信道进行奇异值分解的基础上,推荐了一种新的最小化发射功率的自适应调制算法.通过在不同信道假设条件下的性能仿真,证明了推荐算法能够在满足用户要求服务质量的条件下,以尽可能小的系统发射功率实现数据传输.     

一种低解码复杂度的全分集全码率空时编码

针对Beyond 3G MIMO系统下行链路中发射天线数大于接收天线数的特点,通过构造码字结构,根据编码增益的表达式,得到具有高编码增益的参数,提出了一种适合于4根发射天线、具有低解码复杂度的全分集全码率空时编码方法.该方法具有编码增益高、误码性能好和解码复杂度低等优点.仿真结果表明,与传统的空时编码方案,如酉空时码、空时分组编码和全分集全码率空时编码方法相比,新编码方法具有很好的误码性能,同时具有很低的解码复杂度.     

大体积混凝土结构裂缝成因及预防措施

许多建筑物的结构,特别是有大体积混凝土的建筑物,在建设过程和使用过程中出现了不同程度、不同形式的裂缝。探讨了大体积混凝土结构裂缝的发展规律、成因及危害,提出了综合防治措施。     

基于自适应滤波算法的FIR MIMO系统均衡

为了实现对多输入多输出(MIMO)系统的均衡,提出了一种基于自适应滤波算法的自适应均衡方法。应用判决反馈式均衡器(DFE)的结构,把MIMO信道均衡问题的模型建模成一个简化的滤波模型。这个滤波模型使MIMO系统均衡问题中均衡器的设计问题转化为自适应滤波中最优滤波器的设计问题。两种典型自适应滤波器设计算法——LMS算法和RLS算法被应用于该模型中进行仿真,仿真结果显示了算法的收敛性和均衡方法的可行性。这种自适应均衡方法不需要对信道进行辨识,具有较小的运算量,并且可以适应信道变化。