天线互耦对室内MIMO无线信道容量的影响

考虑多天线间互耦,建立了多天线系统等效网络模型,导出通用耦合系数矩阵。应用互耦补偿方法拓展了室内多输入多输出(MIMO)无线衰落信道模型的研究,数值分析了天线单元间的互耦对室内MIMO无线信道容量的影响。验证互耦对空域相关性无影响的条件,计及互耦要比不计互耦对信道容量的影响要大,但互耦导致的天线方向图畸变可能产生角度分集的效果,从而降低信道的相关性并提高信道容量。     

基于监督机器学习的车载协作通信中继选择

为提高车载协作通信链路的可靠性与连通性,提出了一种在下行非正交多址接入(NOMA)的中继网络中基于监督机器学习算法的中继选择方案,通过构建反向传播(BP)神经网络预测模型,对候选中继集的中断概率进行预测,以此来进行基于最小中断概率的中继选择,提高了下行链路的连通性.在Matlab中,利用样本数据进行网络训练后,得出的预测值与理论值的相关系数为0.99944,预测的平均相对误差为0.57％,表明该中继选择方案模型能够对多个中继进行中断概率的预测,从而实现基于最小中断概率的中继选择.数值仿真结果表明,基于监督机器学习的中继选择方案相较于基于增强学习的中继选择方案中断概率下降了60％,能明显提高中断性能.     

时变信道下车载HDAF协作通信误码性能分析

车辆快速移动带来的信道时变特性降低了智能车载协作系统的误码性能。因此,该文提出了一种基于一阶自回归模型（AR1）的车载混合译码放大转发（HDAF）协作通信方法,该方法通过AR1的多普勒频偏相关系数来刻画时变信道特性,根据信道增益自适应选取HDAF协作通信方式,提升了智能交通系统的可控性安全。同时,分析了车载移动速度和信道状态信息（CSI）估计精度对误码性能的影响。数值分析表明,车载系统能通过增加CSI的估计精度,有效地减少车辆快速移动引起的误码平顶值。该方法相对于放大转发（AF）和解码转发（DF）协作通信方式,平均误码性能分别提高了约3.6 dB和1.5 dB。     

室内MIMO无线信道:模型和性能预测

提出了一种包含小尺度衰落、相对路径衰落和阴影衰落的室内MIMO信道模型,考虑到室内人员的流动性,并对模型的性能进行了预测,拓展了室内MIMO无线衰落信道模型的研究.实验结果验证了提出模型的性能.得到有用的结论:在低秩的信道,信道容量减少,能合理解释针孔信道容量,在高秩的信道,不考虑相对的路径衰落和阴影衰落的情况下,信道的容量随天线的数目增加和信号相关性的减少而增大.考虑相对的路径衰落和阴影衰落,在LOS传播环境中,若存在丰富的散射传播,信道容量要高得多.     

多中继协同差分宽带通信性能优化

多中继协同的差分宽带通信方法能得到完全的协同分集和频率分集增益,为了优化误比特性能,以均值信噪比最大为准则,对影响均值信噪比的多个参数进行理论分析和优化求解.理论分析表明中继个数和中继位置是关于均值信噪比的非凸函数且优化解在边界点上.为使优化更有实际意义,确定了常用的中继个数和中继位置取值,在此基础上得到了功率分配因子和最大比合并因子的最优解.仿真实验结果验证了理论分析及参数优化解的有效性,以及多参数优化误比特性能的优越性.另外,理论分析和仿真结果还给出了合理选择中继个数和中继位置的方法.     

基于复杂系统自组织MIMO无线传输分集和编码技术研究现状及其技术路线

空间分集与编码调制技术相结合的空时编码技术,可以获得分集和编码增益,具有优异的抗衰落性能。传统空时编码和多输入多输出(MIMO)技术是通过多天线来实现空间分集的,但是由于移动台的尺寸和载频的限制,使多天线技术很难实现。基于复杂系统自组织MIMO无线传输分集和编码技术成为解决这一问题的可选方案,并且无需通过信道反馈信息,动态分配资源,提高了端到端的通信服务质量(QoS)和信道容量。     

解码前传半双工中继信道下协作LDPC码设计

为逼近解码前传半双工中继信道容量,该文提出一种协作LDPC编码结构及度分布优化方法。与双层删除LDPC码不同,该结构将中继校验比特视为协作LDPC码的一部分,目的端利用从信源和中继接收的消息进行联合译码获得信源信息。为了分析协作LDPC码性能,拓展传统外信息转移(EXIT)图,推导了基于消息错误概率的双层EXIT图噪声门限分析方法。在此基础上,提出了协作LDPC码度分布优化方法,采用差分进化算法搜索了一组具有最大噪声门限的协作LDPC码。实验仿真证明,与双层删除LDPC码相比,协作LDPC码的性能得到了不同程度的改善。     

阵列双稳随机共振在微弱信号检测中的应用研究

阵列双稳随机共振(stochastic resonance, SR)系统可利用噪声在单个双稳SR系统基础上进一步增强微弱信号检测的能力,为强噪声背景下微弱信号的检测开创了新方法。本文应用阵列双稳SR原理进行微弱信号检测的研究,采用理论和数值仿真相结合,通过稳态自协方差函数,分析了阵列双稳SR系统输出信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）增益。在此基础上,分别讨论了阵列噪声、外部噪声及阵列单元数对检测性能的影响。并与单个双稳SR检测弱信号进行性能比较,分析和仿真结果都表明,在相同条件下,采用阵列双稳SR比采用单个双稳SR检测微弱信号性能有较大改善。这些研究结果对于阵列双稳SR的进一步发展及应用具有重要意义。      

互补随机子梯度分布式认知无线电功率分配

频谱作为一种有限资源,随着无线通信服务和器件的日益增多,频段越来越稀缺,认知无线电是有效提高频谱利用率的解决方法之一.认知用户利用授权系统的固有反馈信息,合理设置认知用户的发射功率,两个通信系统能够同时工作,提高了频谱效率,并控制对授权用户造成的干扰.在不需要主动合作的前提下,该文提出了适合认知无线网络的互补随机子梯度分布式功率控制算法(CSDPC),分析了该分布算法的收敛特性,采用互补式的搜索方式,获得了提高收敛速度的有效途径.仿真结果表明,该算法和相关文献比较,收敛时间不到类似算法运算时间的1/10,增强了系统的灵活性,提高了通信容量.