存在未知共道干扰时STBC系统的鲁棒线性接收机

针对存在未知共道干扰的STBC系统,文中提出了一种基于斜投影的鲁棒线性接收机.该接收机首先利用斜投影的思想,将期望信号子空间与干噪(干扰信号及噪声)子空间分离,然后再在期望信号子空间,利用STBC编码的正交结构,采用匹配滤波接收机进行STBC解码.最后的仿真结果表明,在有限样本和信道估计有误差的情况下,基于斜投影的线性接收机比传统的Capon类线性接收机有更好的干扰抑制性能.     

空间相关信道下大规模MU-MISO系统频谱效率分析

针对大规模MU-MISO系统中频谱效率受信道和功率分配的影响,研究在空间相关信道下的频谱效率问题。首先通过发射信号的波程差确定导向矩阵得出用户发射相关矩阵,并结合大尺度阴影衰落和具有高斯分布的散射环境,建立空间相关信道;然后基于空间相关信道,通过预编码减少多用户之间的干扰,并仿真预编码对频谱效率的影响;最后在发射功率受限、各用户接收信号具有一定信干比场景下提出一种功率分配算法,使得系统的频谱效率总和最大化。仿真结果表明,在空间相关信道下RZF预编码的频谱效率优于MRT预编码频谱效率;与平均功率分配方式相比,提出的算法在频谱效率有了明显的提升,并具有较强的理论价值和实践意义。     

两类多用户MIMO线性预编码的功率分配*

将多用户MIMO线性预编码分为干扰消除和干扰抑制两类,针对干扰消除中的块对角化（block diagonalization,BD）迫零算法,讨论了经典注水功率分配,提出一种信噪比控制功率分配方案。该方案可使系统各子流接收信噪比相同,各个用户的误码性能一致,也可控制用户之间的任意信噪比比例;研究了干扰抑制类预编码的统一功率分配方案,提出一种针对存在干扰系统的适用于相关信道的迭代注水算法。该算法引入经典注水的思想,将干扰和噪声一并考虑。仿真结果表明,该算法在相关信道下使系统和容量获得了明显提高。     

认知MIMO网络中增强型干扰对齐算法

针对认知多输入多输出（MIMO）网络中传统基于最大信干噪比的干扰对齐算法,在发送多数据流时随着信噪比的增加不易收敛以及数据流之间的干扰突出的问题,提出一种充分考虑数据流间干扰并进行迭代限制的干扰对齐算法。首先,次用户通过编码设计消除主次间的干扰;然后,在消除主用户之间和次用户之间干扰时,根据信道互易性,运用广义瑞利熵计算基于最大信干噪比算法的预编码与干扰抑制矩阵,并在迭代过程中,每次迭代始终使预编码与干扰抑制矩阵先满足干扰功率在期望信号空间最小;最后,结合次用户间MIMO干扰信道、主次用户间构成的MIMO干扰信道以及次用户网络干扰对齐的必要性,推导出次用户可达自由度上限。实验结果表明,相比传统最大信干噪比算法,所提算法在信噪比较低时次用户总容量无明显提高,但随着信干噪比的增加其优势越来越明显;当达到收敛时,所提算法迭代次数比传统最大信干噪比算法约减少40%。因此,所提算法能够提高系统容量且加快收敛。     

民航卫星导航干扰信号多径抑制算法仿真

针对日益严重的卫星信号多径干扰问题,提出一种有效的民航卫星导航干扰信号多径抑制算法,在多径干扰卫星信号数据模型基础上,通过空间平滑技术采用损失天线阵列孔径方法实现多径卫星信号的解相干处理,得到不同阵列子阵数据协方差矩阵;再采用豪斯霍尔德变换的广义旁瓣相消技术,根据广义旁瓣相消器输出的多径和噪声功率以及不同阵列子阵数据协方差矩阵,计算直达信号最佳权重矢量,采用低复杂度自适应度算法迭代计算最佳权重矢量,获取最终旁瓣相消器多径抑制后的直达卫星信号,实现民航卫星导航干扰信号的多径抑制。仿真结果表明,所提算法在任意载噪比环境下的码相位跟踪误差均较小,对民航卫星导航干扰信号的多径抑制性能较强;且算法多径抑制耗时短、民航卫星导航的定位精度高。     

上行多用户MIMO系统检测算法及抗远近效应研究

上行多用户MIMO通信系统必须抑制用户间的共信道干扰,本文提出了一种基于最大信号干扰噪声比准则的多用户干扰抑制算法,并且给出了其在存信在道估计误差时的改进算法。与BD算法相比,该算法考虑了噪声的影响,性能有较大的提升。然后提出了一种信号重组方法将Alamouti空时编码用于上行多用户系统中,以进一步提升系统的检测性能。最后针对存在远近效应时算法的局限性,提出了一种分组优化算法,以保证各用户均能达到所期望的容量。仿真结果表明本文所提算法具有优异的性能。     

基于似然估计修正信噪比的编码调制切换算法

AOS通信系统在进行编码调制切换时,由于信道环境和信道衰落的影响,传统的编码调制切换算法难以解决高阶的调制编码方式的高传输效率和低阶的调制编码方式的可靠性的矛盾。提出一种基于似然估计修正信噪比的编码调制切换算法,该方法在方差修正平均信噪比的基础上,根据信道的概率特性,考虑时变衰落信道对传输数据的影响,结合最大似然估计算法和长短期记忆网络来选取参考信噪比和预测信道状态,使系统在提升传输效率的同时保证可靠性。仿真结果表明,与基于方差修正信噪比的编码调制切换算法、基于经验方差修正信噪比的编码调制切换算法相比,该算法能有效提升系统的传输效率和吞吐量,降低系统的误码率。     

一种多径平坦衰落信道下的盲信噪比估计方法

提出一种多径平坦衰落信道下的盲信噪比估计方法.该算法首先利用数字通信信号的循环平稳统计特性构造接收信号的循环自相关矩阵,然后对该矩阵进行奇异值分解,由分解出的特征值信号子空间和噪声子空间,最后通过利用AIC信息准则分别估计信号子空间和噪声子空间的维数并最终估计出信道的平均信噪比.以MPSK信号为例进行了计算机仿真,结果表明了算法的有效性.     

基于不完全信道状态信息的预编码算法

针对下行多用户多输入多输出中继系统,提出一种考虑信道估计误差和天线相关的线性预编码算法。在发射端和中继端功率约束条件下,根据最小均方误差准则设计代价函数,通过理论推导求得中继端和发射端的预编码矩阵。接收端的各个用户之间相互独立时,接收端的处理矩阵为对角矩阵,通过直接求导法得到接收端预处理矩阵的闭式解,并设计迭代法联合优化预编码矩阵和接收端的处理矩阵。数值仿真结果表明,与未综合考虑各端口的预编码算法相比,该算法能降低系统的误码率。     

多小区MIMO系统中的一种主动式干扰抑制方案

针对多小区下行链路中的同频干扰问题,提出了一种新的主动式干扰抑制方案.该方案通过在各基站独立地采用预编码的方式来主动抑制本小区基站对其他相邻小区所产生的干扰.文中提出了两种实现算法:(1)迫零预编码,它可以获取和无同频干扰系统同样的性能;(2)基于干扰信道最大特征子信道的线性预编码,它能够有效地实现抑制干扰和提高本小区发遥自由度的折衷.仿真结果表明,本文方案提高了系统的性能和频谱效率.     

基于干扰噪声矩阵重构的自适应波束形成算法

针对在自适应波束形成中,当采样次数较少或期望信号导向矢量存在误差以及训练数据中含有期望信号成分时导致波束输出信干噪比(SINR)下降的问题,提出了一种重构干扰噪声协方差矩阵并且估计期望信号导向矢量的稳健自适应波束形成方法。在期望信号波达方向的角度范围已知的条件下,首先利用多重信号分类（MUSIC）空间谱在不含期望信号的区域重构出干扰噪声协方差矩阵;然后推导了避免期望信号的导向矢量的估计值收敛到任一干扰的导向矢量或它们的线性组合的约束条件;进而以此约束条件和阵列输出功率最大化条件建立了期望信号导向矢量估计的优化问题,并使用凸优化软件估计出最优的期望信号导向矢量。讨论了该方法的计算复杂度并通过仿真实验验证了其有效性和优越性。仿真结果表明,当期望信号和干扰源存在随机指向误差和局部散射的情况下,所提方法在很大的输入信噪比范围内的输出信干噪比仍接近理论值,优于其他自适应波束形成方法。     

基于ESPRIT的噪声抑制频率估计算法

在中低信噪比时,协方差矩阵受噪声影响较大导致ESPRIT算法性能降低,使其与克拉美罗下限(CRLB)有一定距离。针对该问题,提出一种基于ESPRIT的噪声抑制频率估计算法,利用信号频域内若干子带的谱线估计协方差矩阵,通过该矩阵的特征向量张成信号子空间,估计信号各分量的频率。实验结果表明,该算法能用于多个频率分量的信号分析,归一化频率估计的范围为 ,且性能接近于CRLB下限。     

基于ULV更新算法的DS-CDMA自适应检测研究

通过研究多径信号码空间和数据矢量空间,采用噪声子空间技术进行异步DS-CDMA系统期望信号矢量估计,以利于把盲线性滤波优化技术应用于稳健的干扰抑制。提出一种修改的ULV更新算法进行噪声子空间跟踪,该算法不需要相关矩阵的秩估计,直接估计噪声子空间,不进行信号子空间跟踪。仿真结果验证了该文算法的有效性。     

Robust linear receivers for STBC systems with unknown co-channel interference

Focusing on space-time block code (STBC) systems with unknown co-channel interference, an oblique projection-based robust linear receiver is proposed in this paper. Based on the oblique projection, the desired signal subspace and interference-plus-noise subspace are first identified from the received signal. Then the matched filter receiver is used to decode the STBC encoded signals in the desired signal subspace. Simulation results show that the proposed linear receiver obtains significant performance improvement over conventional Capon-type receivers under finite sample-size situations and in the presence of channel estimation errors. Supported partially by the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 60572046, 60502022, 60772095), and the National High-Tech Research & Development Program of China (Grant No. 2006AA01Z220)     

基于压缩感知的多小区MASSIVE MIMO信道估计

针对多小区多用户大规模多输入多输出（MASSIVE MIMO）系统信道估计在低信噪比情况下估计精度较差的问题,提出了一种基于群智能搜索的果蝇分段正交匹配追踪（FF-StOMP）压缩感知算法。该算法在分段正交匹配追踪（StOMP）求解不同阈值下的信道矩阵参数与归一化最小均方误差的基础上,采用果蝇优化算法动态搜索出最小归一化均方误差与其对应的阈值,达到自适应参数设定的目的。仿真结果表明,与StOMP算法相比,信噪比在0~10 dB情况下,所提出的FF-StOMP算法信道估计性能能够提升0.5~1 dB;信噪比在11~20 dB时,信道估计性能能够提升0.2~0.3 dB。当小区用户数发生变化时,所提出的算法能实现自适应信道估计,能够有效提升MASSIVE MIMO系统低信噪比情况下的信道估计精度。     

一种稳健的格基规约非线性预编码算法

为解决THP预编码在信道矩阵不理想情况下误码率较高的问题,提出了一种在MMSE准则下改进的格基规约THP预编码算法。该算法在原有格基规约THP算法基础上进一步改造用户信道矩阵,使其尽可能满秩,从而增加系统鲁棒性。仿真结果表明,该算法相对原有算法在10d B信噪比之后误码率性能得到提升,性能提升了约3d B。     

改进的窄带循环平稳信号DOA估计方法

将循环平稳理论引入传播算子算法中,提出了循环传播算子的DOA估计算法。利用有用信号与干扰信号循环频率的不同和噪声在感兴趣的循环频率上不呈现谱相关的性质,有效滤除了干扰信号和噪声的影响,实现了高分辨的DOA估计,并且突破了传统传播算子算法信号源数一定要小于阵列个数的限制;同时它不需要对高维空时协方差矩阵进行特征值分解,与基于特征子空间分解的算法相比运算量低,利于实时处理。仿真结果证明了该算法的有效性。     

稳健的全阵波束形成方法

由于相干干扰和角度估计误差影响波束形成性能,对此提出一种稳健的波束形成方法。采用加权空间平滑算法去除相干性;对期望信号施加约束,保证一定角度估计误差范围内算法的稳健性;进行全阵波束形成变换,避免阵列孔径损失。仿真结果表明,在相干干扰环境中,该算法的方向图在期望信号方向有明显主瓣,有利于接收期望信号;在一定的角度估计误差范围内,该算法可保持比较高的且比较平坦的输出信干噪比;随着输入信噪比的增加,输出信干噪比几乎线性增大。     

基于动态学习率深度神经网络的抗干扰信道编码算法

针对电子战条件下,通信信号易受压制干扰的问题,提出了一种基于动态学习率深度自编码器（dynamic learning rate deep AutoEncoder,DLr-DAE）的信道编码算法来提高系统抗压制干扰性能。首先对输入未编码信号进行预处理,将原始输入信号转换为单热矢量,随后使用训练数据样本集,用非监督学习方法训练深度自编码器,基于随机梯度下降法（SGD）更新网络参数,利用指数衰减函数,在迭代次数和网络损失函数值变化过程中动态微调学习率,减少网络迭代循环次数,避免收敛结果陷入局部最优点,从而获得面向电子战环境的信道编码深度学习网络。仿真结果表明,相比现有深度学习编码算法,该算法在取得同等误码率时,抗噪声压制干扰性能最大可提升0.74 dB。