基于不完全信道信息的D2D功率分配算法

针对蜂窝与终端直通(Device-to-device,D2D)混合网络中的不完全信道状态信息(Channel state information,CSI),提出了一种基于不完全CSI的最优功率分配算法。利用拉格朗日乘数法推导出了最优功率分配解的闭式表达式。相对于传统的最大发送功率分配方案,该最优解受信道信息误差的影响较小,具有较好的鲁棒性。仿真结果表明,本文算法可以节约发送功率,并得到更大的接收信噪比。     

深空通信中高动态多普勒的联合检测算法

针对深空通信中的低信噪比环境,提出了一种高动态多普勒频偏捕获的联合检测算法.利用3个码元累积周期来缩小搜索范围,从而提高多普勒频偏的捕获概率.为了得到捕获概率增量的闭式表达式,研究了搜索范围对捕获概率的影响.理论分析和仿真结果表明,在同时存在极低信噪比和高动态多普勒频偏的条件下,该算法能有效地提高捕获概率和减小捕获误差.     

基于搜索范围预测的直扩系统多普勒频偏估计

为了解决极低信噪比和高动态条件下多普勒频偏估计可靠性差的问题,提出了一种基于搜索范围预测的扩频系统多普勒频偏估计方法。该方法利用相邻接收信号之间多普勒频偏变化受限的特点,用已得到的多普勒频偏估计值来缩小后续频偏估计的搜索范围,从而提高多普勒频偏估计的可靠性。仿真结果表明:该方法可以有效地提升多普勒频偏估计的可靠性。     

“数据结构”课程的课内实验教学探索与实践

在"数据结构"课程中,课内实验存在两个问题:一是与课堂理论知识相脱节,起不到"理论联系实际"的作用;二是偏重于代码编写,无法体现课程的精髓。为此,文章探索一种"立足理论、弱化代码、鼓励创新"的方法,把课堂理论知识融汇到实验中,将学生从繁琐的代码编写中解脱出来。对学生的调研结果表明,该方法在课内实验教学上取得了效果。     

高动态接收机的多普勒频偏捕获新算法

为了解决高动态接收机长时间信号累积导致的能量扩散问题,提出一种基于迭代搜索范围校正的多普勒频偏捕获新算法.根据接收信号连续性特点,首先,单次校正算法利用前两个累积周期内的估计结果来校正第3个累积周期内估计结果的搜索范围,并分析了搜索范围大小对捕获概率的影响;然后,迭代校正算法采用一种多个单次校正级联的方式来逐步缩小多普勒搜索范围,从而进一步提高多普勒捕获性能并得到捕获概率的上界值.仿真计算结果表明,该算法可以通过校正搜索范围来提高多普勒捕获概率.