基于低密度格码的编码协作中继系统

提出一种联合低密度奇偶校验码(low density parity check,LDPC)的低密度格码编码协作(low density lattice code coded cooperation,LDLC-CC)改进方案。中继对源节点广播的LDLC码字进行译码,并向目的节点转发基于LDPC和LDLC编码的增强校验信息。通过利用校验矩阵下三角结构特性,源节点和中继节点可以简单地通过各自的校验矩阵进行整形和编码,且采用的LDLC校验矩阵可以构成高维下三角结构校验矩阵。此外,设计了目的节点联合迭代软译码算法。该算法建立了LDLC联合译码与LDPC软译码之间的联系,相比LDPC硬译码可以获得显著的编码增益。仿真结果显示,在瑞利慢衰落信道下提出的联合LDPC的LDLC-CC系统相比传统无协作直传LDLC系统最大可以取得近5 dB性能增益。     

信道网络编码的联合迭代译码设计

在研究无线网络中物理层网络编码技术的基础上,提出了一种新型的适用于多址中继信道的信道 网络编码的联合迭代译码设计方案,即卷积Turbo码（convolutional turbo codes, CTC）与网络编码的联合迭代译码设计方案。方案中考虑到中继可能存在不能正确译码信源信息的情况,信宿可以有选择地选择合适的先验信息进行译码。仿真结果表明该方案具有较强的纠错性能,同时随着中继点和信宿端的接收天线NR和ND的增多,系统的纠错性能也随之增强,从而表明本文提出的方案广泛适用于多址中继信道环境中。     

多用户双向AF MIMO中继系统的联合预编码算法

近年,双向放大转发(amplify-and-forward, AF)多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)中继系统中的预编码设计吸引了越来越多研究学者的兴趣。然而,在实际MIMO中继通信系统中,针对双向传输下的系统,对多用户模型进行的研究较少。由此，针对多用户双向AF MIMO中继系统模型，提出了一种联合预编码算法。采用在所有节点功率限制下,以最小和均方误差(minimun sum mean square error, MSMSE)设计准则去求解联合信源、中继和信宿端多用户的非凸优化问题,将最初的非凸优化问题转化成多个子优化问题,并利用半正定规划设计、平方约束二次规划设计以及二阶锥规划设计求解子优化问题。之后通过交替迭代方法进一步求解每个子凸优化问题局部优化值,达到优化所有节点矩阵变量的目的。所提算法较现有的算法,不仅在优化问题方面考虑更全面、更实用,而且实验仿真结果验证,提出的算法在系统和均方误差(sum mean-square-error, SMSE)性能、和速率以及误码率(bit-error rate, BER)上有均有改善。     

基于BICM-ID的多址接入协同中继系统的性能研究

为了提高联合网络编码调制在多址接入中继系统的上行链路衰落信道下的性能,提出了在中继节点处使用卷积码与16进制正交幅度调制改进集分割映射星座映射方式相匹配的联合编码调制方式,并在基站处设计了相应的迭代译码解调方案。通过衰落信道下系统误比特率的性能渐近限和外信息转移图的分析,证明了在衰落信道下,改进集分割映射在卷积码迭代译码方案下优于传统格雷映射方式。软件仿真结果也证明了在瑞利衰落信道下,改进集分割映射相对于传统格雷映射方法在误码率为10^-5时获得了4 dB的显著性能增益。     

基于预编码矩阵的迭代均衡算法

针对长期演进(long time evolution,LTE)下行多输入多输出正交频分多址链路(multiple input multiple output orthogonal frequency division multiplexing, MIMO OFDM)异步通信系统中的天线间干扰和多径干扰的问题,提出一种低复杂度的基于预编码矩阵的迭代均衡算法。在发射端,该算法通过预编码矩阵将信号扩展到所有子载波上,从而降低部分子载波深衰落对扩展前原始信号的影响。在接收端,利用最小均方差误差排序QR分解(minimum mean square error sorted QR decomposition, MMSE SQRD)软输入软输出干扰消除均衡算法,一方面避免传统基于最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)并行软干扰消除均衡算法中复杂的矩阵求逆运算,进而降低了算法复杂度,另一方面利用信道排列优先检测信噪比最大的传输符号提高检测准确性。同时通过预编码对重构信号中误差进行扩展,进而缓解在迭代干扰消除过程中的误差传播。仿真结果证明,在2发2收场景下,误码率在10^-3时,算法经过5次迭代后系统性能相比于现有的迭代均衡算法改善约4 dB。     

多址接入中继系统中LDPC乘积码的优化设计

针对两个用户、一个中继节点、一个基站的多址接入中继系统提出了一种基于低密度奇偶校验（low density parity check,LDPC）乘积编码的网络编码方案。为了进一步提升系统性能,方案中采用了一种基于外信息转移（extrinsic information transfer, EXIT）图的LDPC乘积码度分布优化算法。该算法主要是对中继节点的LDPC乘积编码进行优化设计,同时可预测LDPC乘积码的迭代译码性能。性能分析与仿真结果表明：优化的网络编码方案进一步改善了传输网络的误码率性能,利用EXIT曲线图实现了迭代译码性能的近似估计。     

基于变分推理的Turbo频域均衡与信道估计

针对时变频率选择性信道下的单载波编码传输系统,提出了基于变分推理的低复杂度Turbo频域均衡与信道估计联合迭代算法。所设计的软输入软输出检测器和子块间干扰抵消器能统一处理信道估计误差的影响。通过分析接收信号因子图,提出了算法实现的双迭代结构,内迭代完成联合频域均衡与软信道估计,外迭代进行软干扰抵消和解码。仿真结果表明,所提出算法的误码率性能和对叠加训练信号强度的稳健性均优于具有相似复杂度的期望最大化方案。     

有限比率反馈下多天线预编码系统的性能分析

在无线通信系统中,当发射端完全已知信道的状态特性时,接收与发送的联合优化设计可获得较好的通信性能,然而由于实际通信系统中有限比率的反馈比特数,发射端往往只能已知部分信道的状态特性。利用格拉斯曼空间中的装填问题,提出通过反馈比特数来选择多波束矢量并与功率控制相结合的线性预编码矩阵优化设计方法。仿真比较了信道特性完全已知和有限比特反馈下部分信道特性已知时基于不同优化准则的预编码系统的性能。仿真同时证实了提出的预编码设计方法的误码率接近信道完全已知时的预编码系统的性能。该设计方法可应用到实际的具有反馈的无线多天线通信系统中。     

空间相关MIMO广播信道中的预编码技术

针对多天线多用户下行链路中,采用块对角化预编码进行多路并行传输时,用户端的检测复杂度比较高,且系统的和速率性能将受到信道空间相关性严重影响的问题,提出了一种将发送端迫零预编码与接收端天线选择进行联合的预编码方案,降低了接收复杂度.分析了该方案在最佳信道选择下的性能,并引入了一种简单的次优天线选择算法.仿真表明,提出的预编码方案在和速率性能上明显优于原迫零预编码,且在高信噪比情况下,几乎获得了与块对角化预编码相同的和速率.     

认知网络中基于三角分解的干扰对齐算法

针对多个主用户、多个次用户的认知多输入多输出网络,由次用户单方面消除主次间的干扰,带来次用户性能严重损失的问题,提出一种联合主次用户信道矩阵进行三角分解的干扰对齐算法。首先,根据各个用户的信道质量分别对主用户系统和次用户系统的信道矩阵进行排序;然后,结合主用户网络和次用户网络的信道矩阵进行三角分解;最后,通过最小均方误差算法来验证所提算法的可行性。仿真实验表明,所提算法能有效地提高次用户自由度上限以及次用户网络和主用户网络的系统容量、平均能量效率及抑制干扰的能力。     

双向中继网络中基于正交预编码的盲干扰抵消

双向中继网络(two way relay network, TWRN)在提高频谱效率的同时会引入额外的自干扰,针对放大转发模式下的自干扰抵消问题,从消除非理想信道估计带来的剩余自干扰着手,提出一种基于正交预编码的盲干扰抵消方案。新方案通过对端节点信号进行“右乘”正交预编码,将期望目标信号与自干扰信号映射到不依赖于信道状态信息的正交子空间,实现未知信道状态下自干扰抵消和期望信号分离,从而消除非理想信道估计带来的剩余自干扰对TWRN性能的影响,提高了系统的鲁棒性。在此基础上,通过推导平均误比特率(bit error rate, BER)的闭合表达式和渐进表达式,分析不同方案下信道估计误差对平均BER的影响,并通过仿真对比验证了理论推导的正确性。     

IRS与人工噪声辅助的MIMO通信系统物理层安全方案设计

针对多输入多输出通信系统信息传输过程中的安全问题, 提出一种智能反射表面(intelligent reflecting surface, IRS)与人工噪声辅助的物理层安全设计方案。在该方案中, 首先基于系统保密速率最大化准则, 构建一非凸优化问题。由于该问题求解需联合优化设计基站波束赋形矩阵、人工噪声协方差矩阵及IRS相移矩阵，为易于求解, 基于均方误差准则, 对非凸目标函数进行等价转换。最后, 以交替迭代方式分别利用内点法和基于黎曼流形的共轭梯度下降算法, 求解波束赋形矩阵和人工噪声协方差矩阵以及IRS相移矩阵。仿真结果表明, 所提方案的系统保密速率在发送端具有较高的发送功率时, 优于其他几种方案。     

一种基于信道外推的预编码方法

为了解决多天线(multiple input multiple output, MIMO)系统中因反馈延时带来的预编码码字和信道之间不匹配问题,提出了一种基于信道预测的预编码方法。该方法通过当前时刻和之前两个时刻的信道,利用外推方法,预测未来时刻的信道,使用预测信道,选择预编码码字并反馈到发送端,以补偿反馈延时的影响。仿真结果表明,该方法有效地减小了反馈延时带来的性能损失。     

基于行空间映射的连续中继网络预编码干扰消除方案

针对转发放大(amplify-and-forward,AF)模式下双路径连续中继(two-path successive relay,TPSR)存在的中继间干扰(inter-relay interference,IRI)问题,提出了新颖的基于行空间映射的中继干扰消除方案。新方案对源节点信号进行交替行空间预编码,从而将接收期望信号与IRI信号映射到不依赖信道的正交子空间,在未知信道下实现IRI和累计噪声的完美消除,从而消除非理想信道估计带来的剩余自干扰和累积噪声对TPSR性能的影响。在这基础上,推导不同信道估计误差下系统平均误比特率（bit error ratio,BER）的闭合表达式和近似表达式,并通过仿真验证理论推导的正确性。通过对比该方案与传统基于信道估计的干扰消除方案在不同估计误差下的检测性能,表明新方案能够完全消除IRI和累积噪声,有效提升连续中继网络性能。     

SC-FDE系统中基于UW的联合信道估计均衡算法

针对基于特殊字(unique word, UW)帧结构的单载波频域均衡(single carrier frequency domain equalization, SC-FDE)系统提出一种联合信道估计噪声预测最小均方误差-残留码间干扰消除(minimum mean square error-residual intersymbol interference cancellation, MMSE-RISIC)均衡算法。该算法包括噪声预测MMSE-RISIC均衡算法与基于UW的噪声消除时域信道估计算法, 并将频域均衡算法与信道估计算法相结合。最后,利用华北地区300 km的9径散射链路参数进行仿真, 结果表明基于UW的噪声消除时域信道估计算法较基于UW的时域信道估计算法总体性能有所提高, 当误码率为10^-2时信噪比大约有1.2 dB的性能增益; 联合信道估计噪声预测MMSE-RISIC均衡算法相比改进MMSE-RISIC均衡算法性能也有提高, 当误码率为10^-2时信噪比大约有3.2 dB的性能增益。     

基于水声通信延迟的多UUV协同定位算法

针对多水下自治机器人(unmanned underwater vehicle, UUV)协同定位过程中水声通信延迟造成的定位失效问题,提出了一种基于状态估计均方误差最小的延时扩展卡尔曼滤波(delayed extended Kalman filter, DEKF)定位误差修正方法。首先建立考虑水声通信延迟的系统状态方程,利用状态转移矩阵推导系统等效量测方程,然后给出多UUV 考虑水声通信延迟的扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)定位方法并分析其不足;最后在EKF方法的基础上,分析量测信息延迟对状态估计的影响,建立系统真实量测模型,设计基于状态估计均方误差最小的DEKF 算法。仿真结果表明,该方法能够有效地修正多UUV 协同定位中由于水声通信延迟造成的定位误差,在工程实践中具有一定参考意义。     

Ka频段卫星移动信道中信号传输体制设计与仿真

设计并仿真了适合Ka频段卫星移动信道的信号传输体制，仿真结果为最终实现方案提供了可靠的数据。同时，针对所设计的Turbo编码和GMSK调制相结合的信号传输体制，提出了迭代信道估计算法，明显改善了系统的误码率BER性能。