一种基于改进型THP编码的需求响应信息传输优化方法

未来大规模需求响应（DR）的常态化实施下,无线接入作为电网末端海量终端重要、便捷的接入方式之一。为提高DR通信系统的传输性能,在DR发送端利用信道状态信息对数据流进行预处理,来提高信道增益,并联合考虑信道噪声和数据流之间的干扰,提出了改进型THP算法在DR传输中的应用。经仿真结果分析,该方法在不同业务负载条件下均具有良好的系统误码率（BER）性能,尤其在信道条件较好时表现出明显的优势,同时该算法并未引入过多计算开销。     

单相配电网多用户通信中的频谱优化

提高配电网信道利用率、改善网络服务质量是配电网多用户通信系统的重要目标。讨论了在单相电力线条件下实现下行广播信道多用户频谱优化的方案,以及电力线多用户频谱优化问题的数学模型。给出了解决信号功率谱限制条件下的多用户频谱优化快速算法。在典型电力线信道环境下,比较了单用户和多用户传输性能。仿真结果表明,利用频谱优化的多用户传输能明显提高通信传输速率,对提高配电网通信性能具有重要的实际意义。     

LTE-A下行信道估计算法研究

LTE-A（long term evolution advanced）通信系统采用正交频分复用（OFDM）为其物理层核心技术以获得抗频率选择性衰落和高频谱利用率等优点.接收端需要对多径信道动态估计和跟踪以满足相干解调,准确而简单的信道估计算法可以提高数据传输速率和降低用户设备的功耗.对LTE-A中基于导频的下行信道估计算法进行研究,提出了一种使用神经网络的信道估计算法.该算法考虑了下行传输链路的信道频率选择性,利用接收到的导频信号动态跟踪信道的变化特征,然后根据得到的信道信息对接收数据进行相干解调.仿真结果表明,与最小二乘（LS）、最小均方误差（MMSE）等传统方法相比较,该信道估计算法在均方误差（MSE）、误符号率（SER）和计算复杂度方面具有更好的性能,并且能保证LTE-A系统吞吐量需求.     

电力线正交频分复用通信的实时信道估计

信道估计是电力线正交频分复用（OFDM）通信中的重要环节。直接影响OFDM通信的均衡效果和动态数据流分配。文中介绍了利用电力线信道的性质，在OFDM通信中实时获得信道传输特性函数的方法，并通过实验证实了该方法的有效性。估计方法得到的电力线信道传输特性曲线与实际曲线的比较以圈表的形式给出。实验还证实电力线信道可以看成一个线性有限冲激响应（FIR）滤波器系统，为进一步研究电力线信道的性质和高速电力线通信奠定了基础。     

计及接入控制策略的宽带电力线OFDM系统跨层资源分配

针对宽带电力线资源分配中的Qo S需求保证及用户间公平性问题,提出了一种计及接入控制策略的宽带电力线OFDM系统跨层资源分配算法。首先建立了多用户跨层资源分配系统模型;其次通过公平因子约束实现整体算法的公平性,并提出一种接入控制策略,在某一个或几个用户信道质量较差而需要消耗大量系统资源的情况下,通过拒绝这些用户的接入来保证系统的整体性能;最后,在典型电力线信道的环境下,对该算法及对比算法进行了仿真,仿真结果证明所提算法相对于对比算法可以更有效地满足Qo S及公平性需求,提升系统性能。     

MIMO-OFDM系统中自适应功率分配的算法性能分析

为了提高系统容量和性能,人们对MIMO技术、OFDM技术以及自适应传输技术展开了广泛的研究.本文在已知信道状态信息的前提下,将MIMO和OFDM技术相结合,提出了一种新的MIMO-OFDM系统的功率分配和自适应调制方法.该方法采用注水定理,在发送端天线的平均功率受限的条件下,按照信道传输矩阵的奇异值对发送端的多天线进行最优功率分配和自适应MQAM调制.目标是在平均功率约束条件下最优化传输速率.仿真结果表明,该方法实现简单,与平均分配功率算法相比,在性能上有很大提高.     

面向可中断负荷控制的需求响应通信业务优化

需求响应(DR)常态化的发展依赖于高可靠性的信息交互,尤其是在无线传输应用中。为了提升当前DR中可中断负荷控制的通信信道质量,设计了一种基于信噪比和信道增益的自适应空时预编码策略。所提策略结合DR通信需求,在提高信息传输可靠性的同时自适应规避编码引入的额外计算开销。首先,基于中国DR信息交互规范,结合实际信息传输和控制的频度要求,规定DR不同时段传输的通信服务等级。然后,引入可以优化提升信道增益且DR终端计算开销更低的Alamouti编码技术。在此基础上,利用自适应预编码机制的Alamouti编码策略优化信息传输质量。仿真实例验证了所提算法的有效性。     

面向需求响应业务的灵活弹性传输策略

随着需求响应(demand response,DR)不断深化实践,未来需要依靠高可靠的信息交互支撑精细化的DR控制.然而在DR无线通信场景下,复杂的信道环境极大影响DR高效的信息交互,现有技术难以匹配和满足DR业务的特性.针对DR无线传输中的信道质量问题,设计了面向DR业务的灵活弹性传输策略,该策略通过自适应编码实现....     

基于小波包变换的多载波系统的仿真分析

由于基于傅立叶变换的正交频分复用（OFDM）的多载波系统频谱旁瓣较大，为克服符号间干扰（ISI）需加入循环前缀，从而降低系统的频谱利用率。为了提高频谱利用率，改善系统性能，文中设计了一种基于小波包变换的多载波系统，对该系统在各种无线信道下的传输性能进行了分析，并与基于傅立叶变换的OFDM系统相比较。本文的基于小波包变换的多载波系统的信道调制，采用了各种不同的正交小波和双正交小波，仿真结果表明小波的正交性交将影响系统的性能。     

认知无线电中信道和功率协同分配算法研究

认知无线电是一种新的智能无线电技术,它通过动态地接入频谱为用户提供高容量的服务.主要研究了在中继协助下认知无线网络中信道和功率分配的问题.区别于传统的中继信道,认知无线网络信道可归结为3类:直接信道、多跳和中继信道.讨论了不同信道模式的系统吞吐量并且提出了一种信道和功率协同分配算法.该算法通过把感知频谱归到适合模式下,然后优化各节点频谱功率的分配以提高系统的整体吞吐量.在最后数据仿真结果中,协同分配算法在提高吞吐量方面要明显好于单一的信道和功率分配.     

一种基于信道性能的MR-MC Ad Hoc网络信道分配算法

信道分配是多射频多信道(multiradio multi channel,MR-MC)AdHoc网络的关键问题之一。为提高MR-MCAdHoc网络吞吐量和端到端时延,在分析当前多射频多信道网络的信道分配算法的基础上,提出了衡量信道性能的度量参数CP(channel performance)并以发送和接收双方测量得到的CP值为依据设计了信道分配算法PCAA(performance-based channel allocation algorithm),以解决网络信道公平接入和分配不合理的情况,从而达到提高网络性能的目的。仿真结果表明:算法在保证网络连通性的前提下,合理分配了信道,显著增加了网络的平均吞吐量,并降低了端到端平均时延。     

低压电力线通信组网性能优化方法

低压电力线载波通信介质访问控制(MAC)接入协议是影响组网性能的重要因素之一。针对低压电力线通信信道非对称性导致组网性能相对较低的问题,提出面向低压电力线通信改进人工蛛网荷载受限的改进型自适应p-坚持载波侦听多路访问(CSMA)优化方法。详叙了低压配电网物理拓扑映射为改进人工蛛网逻辑拓扑的组网过程;运用所提方法对改进人工蛛网的吞吐量、分组传输时延进行优化,即根据已知参与信道竞争的活跃节点数,动态调整接入概率,控制节点发送数据分组行为,使信道处于最佳传输状态,保证了组网性能。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

卫星通信中媒体接入控制协议的研究

媒体接入控制协议设计的基本目标是协调包的传输,实现高的信道吞吐量,低的传输时延,低复杂度的控制算法,信道的稳定性,协议的可扩展性和信道的再配置性。本文对卫星通信中的MAC协议进行了概括,分类和性能分析,并且研究了一组性能优越的混合式协议。最后针对下一代宽带卫星网络支持的业务特点,提出了一种适合多业务的高轨卫星媒体接入控制协议。对于恒定比特率的业务(CBR)采用固定分配的方式;对于实时/非实时可变率业务(rt/nrt-VBR)采用选择性轮询预约和捎带预约相结合的按需分配和加权自由分配的方式;对于非限定比特率业务(UBR)采用自由分配的方式。通过分析表明,协议在时延和吞吐量性能上能取得好的性能。     

基于正交数据子流信道接入梯度控制机制的WSN资源规划算法

为改善当前无线传感器网络(wireless sensor netuork,WSN)混合信道接入过程中存在的资源调度困难、信道冲突及性能吞吐下降等难题,提出了基于正交数据子流信道接入梯度控制机制的WSN资源规划算法。首先,基于规划梯度的思想,对当前WSN混合信道性能指标进行优化排序,并根据信道占用最小及传输频谱占用率最大原则进行迭代,降低了信道子流的冲突现象发生;随后,根据WSN资源的实际使用情况,当仅当资源占用超过一定限度时方提供额外资源进行服务,从而实现了子流信道接入的合理调度。仿真实验证明,本算法具有更高的服务质量与稳定服务时间,更好地改善了网络通信性能。     

关于SDH新设备接入安全问题的探讨

为降低SDH新设备接入工作对电力光传输网络的影响,通过分析SDH新设备接入光传输网时造成继电保护、安稳及自动化等业务通道中断的案例,剖析了SDH新设备接入时所暴露出的问题。对新设备接入时可能造成的安全问题进行探讨,并针对性地提出解决方法,规范SDH新设备安全接入,从而提高电力光传输网络运行的安全性和可靠性。     

Blind adaptive identification of 2‐channel systems using bias‐compensated RLS algorithm

This paper studies the problem of blind adaptive identification, which focuses on how to obtain the consistent estimation of channel characteristics when only the output signal of each transmission channel is available. To solve this problem, traditional algorithms usually construct a single‐input–multiple‐output system resorting to the technique of antenna array or time oversampling. However, they simply suppose that the noise of each channel is known a priori or balanced, which cannot always be satisfied in practice. Therefore, considering the practical situation where the noise of each transmission channel is both unknown and unbalanced, a bias‐compensated recursive least‐squares algorithm is proposed, which can estimate the unbalanced noises in real time and obtain the consistent estimation of channel characteristics. Simulation results illustrate the good performance of the proposed algorithm under different signal‐to‐noise‐ratio conditions.     

一种OFDM时域导频插入的最小二乘估计方法

作为一种高效的传输技术,OFDM(正交频分复用)正被广泛地应用于下一代无线通信系统。本文采用了一种OFDM系统中低复杂性的LS(最小二乘方)信道估计算法,该算法采用在时域上插入导频数据,通过简单的降噪处理,来提高信道估计的精度。同时,提出了一种时域导频符号,该符号可根据信道估计的复杂度和精度灵活选取,具有很大的灵活性。另外,该种导频符号具有恒包络的特性,使信道估计能得到很好的时域发射PAR(峰均功率比)性能。仿真结果证实了该估计算法的有效性。