分布式协同设计系统研究

<正>随着全球信息网络技术的发展,全球化市场的形成和技术变革的加速,围绕新产品的市场竞争也日益激烈,因此,缩短新产品开发的周期、提高新产品开发的技术水平、降低新产品开发     

协同通信中自适应准正交空时分组码的设计与性能分析

正交空时分组码作为空时编码的一种,在协同通信中能将空域分集和时域分集的优势同时发挥,使系统获得很好的性能改善。但是其最大的不足之处在于当天线数目大于2的时候不存在着编码速率为1的复码元构造。为了设计满速率码,提出了准正交空时码,其生成矩阵的子空间正交。结合自适应技术和准正交空时分组码,提出一种新的编码方案。在确保满速率传输的前提下,降低了译码时符号间的干扰,提高空时编码的性能,最后通过计算机仿真进行了验证。     

基于效用的自适应协同多业务传输研究及系统级仿真验证

协同通信是目前无线通信的研究热点之一,协同通信中的节点选择,功率分配等问题已得到深入的研究,但对于多业务传输问题目前并没有得到足够的关注。通过建立协同通信中的资源分配模型,基于效用的自适应协同多业务传输(utility-based adaptive cooperative multi-traffic transmission,UACMT)算法解决了多业务在协同通信中的传输问题,并能够自适应的在协同与非协同传输模式中进行选择。系统级仿真结果表明与传统协同和非协同传输相比,UACMT能够在一定误块率BLER约束条件下提高用户的业务效用。     

译码转发协同通信网络自适应中继选择算法

为了优化译码转发协同通信网络的性能,提出一种自适应中继选择算法(ARS),并对系统中断概率和平均协同中继数进行分析.该算法在源节点到目的节点的直接传输失败时,目的节点对译码集中的中继节点按信道质量进行降序排列,依次选择序列中的中继节点参与协同,直到目的节点的瞬时接收信噪比不低于预置信噪比门限.仿真结果表明,ARS算法能够获得最优系统中断性能,有效减少平均协同中继数,从而提高带宽效率,降低系统开销.     

新兴发展的无线通信技术和网络

针对无线移动通信面临的发展需求和技术挑战,分析讨论了近年新兴发展起来的无线移动通信技术和网络,重点综合评述了以多输入输出（MIMO）、协同通信、认知无线技术等为代表的新兴无线通信技术,和以第四代移动通信网络、无线mesh网络、无线传感器网络等为代表的新兴无线网络,最后简要说明我们的相关研究和进展．     

多源多中继协同通信的快速中继选择算法

针对多源多中继协同通信系统的中继节点分配算法(ORA)复杂度较高和带宽消耗较大的问题,通过构建增益函数降序排列的候选中继集合降低检索次数,提出了一种快速中继分配算法(FRA).同时为了提高系统总容量,通过中继节点之间选择性的再转发信号进一步优化接收端的信噪比,给出了一种优化系统容量的方法(OCA).仿真结果表明:FRA可以降低中继选择的复杂度和带宽消耗,同时OCA可以提高系统的总容量.     

支持多程序并行—协同求解的软件环境

本文针对分布式系统提出一种多程序并行－协同求解问题的方法；叙述求解环境的实现和运行机理，以及相关协议问题。     

协同通信系统中混合转发模式设计与仿真

针对无线局域网的系统容量与抗多径衰落等问题,提出在协同通信系统中,采用放大转发模式与解码转发模式混合进行转发的设计方案,同时给出混合转发模式下终端接收机的设计方案、功率分配方案及系统模型.并且通过仿真对放大转发模式、解码转发模式、混合转发模式在不同编码方式下与直接发送模式的性能比较.仿真结果表明,混合转发模式提高了频率选择性衰落信道中的误码性能,具有更良好系统容量与抗多径能力.     

多跳分集系统优化功率分配方案

针对协同通信中广泛使用的等功率分配(EPA)方案性能往往不是最优问题,采用理论推导和仿真的方法找出了最优功率分配方案.推导了在高信噪比条件下解码转发(DF)多跳分集网络的中断概率近似表达式和分集度,选取此表达式为代价函数,提出一种适合于DF多跳分集系统的近似最优功率分配方案.仿真结果验证了理论分析的正确性,在DF多跳分集系统中采取此近似最优功率分配方案(AOPA)要优于等功率分配(EPA)方案.与等功率分配(EPA)方案相比,此近似最优功率分配方案(AOPA)能更有效地提高系统的性能.     

基于授权系统通信状态和波束形成对认知中继系统吞吐量的改进

提出了一种认知中继系统采用半双工放大转发(amplify forward,AF)模式下的功率分配方案,在保证授权用户通信质量不变和认知系统总发射功率受限条件下,最大化认知网络吞吐量,在此基础上分两步实现吞吐量的最大化。首先,在认知中继端采用多天线利用波束成型方法滤除接收转发的干扰信号,然后,根据授权用户通信状态制定不同的最优功率分配方案。仿真结果表明,相比传统的授权用户干扰受限算法,该算法可有效提高认知网络的吞吐量。