MIMO-OFDM系统的联合估计检测算法

针对最大似然检测算法复杂度高,最小二乘信道估计性能较差等缺陷,提出了一种SAGE-IGQS联合估计检测算法,该算法使用LS算法进行信道初始化,采用SAGE算法进行信道迭代估计,并结合改进的Grover量子搜索算法进行信号检测,从而提高了系统的有效性。理论研究和仿真结果表明:该算法在降低系统复杂度的情况下,误比特率性能优于传统的联合检测算法,与理想信道估计下的最大似然检测算法相接近。     

OFDM系统下LDPC码的性能仿真

通过对LDPC码在不同调制方式下译码算法的分析，把高阶调制下的和积译码算法应用于LDPC—OFDM系统，系统中LDPC码采用目前性能最优的PEG随机构造生成，并与Turbo—OFDM系统进行比较，仿真结果表明短码长LDPC码在高码率高信噪比的情况下性能优于Turbo码。     

“高频电子线路”研究性教学的探索与实践

本文论述了哈尔滨工程大学＂高频电子线路＂课程在培养学生科技创新、适应科技发展的能力和提高学生综合素质方面所进行的改革实践。提出了将课堂理论教学、实验与课程设计、学生课外科技创新实践作为＂高频电子线路＂课程教学的三个环节,有目的地将基本概念、基本原理、实践技能、实验方法、研制开发系统电路的能力分别在各个环节中实施,培养学生的＂以探究为基础的学习＂,使其掌握学习、研究和创新的方法。     

“高频电子线路”研究性教学的探索与实践

本文论述了哈尔滨工程大学"高频电子线路"课程在培养学生科技创新、适应科技发展的能力和提高学生综合素质方面所进行的改革实践。提出了将课堂理论教学、实验与课程设计、学生课外科技创新实践作为"高频电子线路"课程教学的三个环节,有目的地将基本概念、基本原理、实践技能、实验方法、研制开发系统电路的能力分别在各个环节中实施,培养学生的"以探究为基础的学习",使其掌握学习、研究和创新的方法。     

连续相位调制解调器的FPGA实现

针对连续相位调制解调硬件实现复杂度高的问题,提出一种基于FPGA的低复杂度硬件实现方案.该方案中,调制器采用查表法,解调器采用Max-Log-MAP算法.该方案具有复杂度低、速度快、易于生成IP核等优点.利用Xilinx公司的Virtex-2 Pro系列开发板,对调制解调器进行测试,验证了该系统方案的正确性.该设计可作为连续相位调制解调专用集成芯片开发的参考.     

基于异步合作更新的LSTM-MADDPG多智能体协同决策算法

针对完全合作型任务中,多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法存在信度分配以及训练稳定性差的问题,提出了一种基于异步合作更新的LSTM-MADDPG多智能体协同决策算法。基于差异奖励和值分解思想,利用长短时记忆（LSTM）网络提取轨迹序列间特征,优化全局奖励划分方法,实现各智能体的动作奖励分配;结合算法联合训练需求,构建高质量训练样本集,设计异步合作更新方法,实现LSTM-MADDPG网络的联合稳定训练。仿真结果表明,在协作捕获场景中,本文算法相较于QMIX的训练收敛速度提升了20.51%;所提异步合作更新方法相较于同步更新,归一化奖励值均方误差减小了57.59%,提高了算法收敛的稳定性。     

基于时延控制的GPS转发欺骗干扰技术

针对采用GPS转发欺骗干扰技术对GPS用户进行干扰时存在定位跳变的问题,提出一种基于时延控制的GPS转发欺骗干扰技术。针对定位和转发欺骗存在的不足,采用迭代算法并引入偏移率参数对GPS信号附加时延进行处理,优化了GPS转发欺骗干扰技术。结果表明:采用逐点变化时延算法的干扰机对长距离飞行用户进行欺骗干扰时,用户没有出现定位跳变,目标位置与用户真实位置存在较大的偏移距离,干扰效果明显,增强了转发欺骗干扰技术的隐蔽性。     

MIMO-OFDM系统的SAGE-IPSO联合估计检测

针对多输入多输出-正交频分复用系统中最大似然检测算法难以硬件实现以及传统的信道估计性能较差等缺陷,提出了一种联合估计检测算法. 该算法使用离散傅里叶变换-最小二乘（DFT-LS）算法进行信道初估计,利用广义空间迭代期望最大化（SAGE）算法对估计的信道信息进行校正,并结合改进的粒子群优化（IPSO）算法完成对信号的迭代检测,使系统性能得到改善. 仿真分析结果表明,算法能以较少的迭代次数估计出信道状态信息和检测数据;在相同误比特率的情况下,性能优于经典检测算法,与理想状态下的最大似然检测算法仅相差1 dB左右.     

改进DDPG无人机航迹规划算法

针对无人机飞行过程存在未知威胁使智能算法处理复杂度高,导致航迹实时规划困难,以及深度强化学习中调整DDPG算法参数,存在时间成本过高的问题,提出一种改进DDPG航迹规划算法.围绕无人机航迹规划问题,构建飞行场景模型,根据飞行动力学理论,搭建动作空间,依据非稀疏化思想,设计奖励函数,结合人工蜂群算法,改进DDPG算法模型...     

基于改进粒子群优化的MIMO-OFDM信号检测

针对MIMO-OFDM系统中,基于粒子群优化的信号检测算法易于陷入局部极值和收敛精度较低的问题,提出了一种基于改进粒子群优化的MIMO-OFDM信号检测算法。该算法将粒子群优化算法进行改进,并与遗传算法的杂交技术和极值扰动机制相结合,对MIMO-OFDM系统进行信号检测。理论研究和仿真结果表明,在相同误比特率情况下,所提算法性能优于基于遗传和粒子群优化的MIMO-OFDM信号检测算法性能,与理想信道下的最大似然检测算法性能相比,信噪比仅有1 d B的损失;在较少的迭代次数下,该算法有效地提高了系统的信号检测性能,有较强的全局搜索能力,是一种实用的信号检测方法。