软件定义无线接入网络的组件化研究

针对5G通信技术高传输速率、多业务场景的挑战,该文提出一种组件化的软件定义无线接入网络新架构。该架构在5G接入网集中单元(CU),分布单元(DU),有源天线单元(AAU)架构的基础上,进一步朝组件化方向演进,形成一种由集中控制单元(CCU), CU, DU,射频单元(RU),AAU等组件化通信单元组成的新架构。这种新架构既有利于切片化、虚拟化实现无线接入网,又有利于应用分布式计算技术和硬件加速技术突破通用处理器的计算能力瓶颈,还能降低DU与AAU之间的前传压力。该文还研制了基于此架构的组件化软基站试验原型并进行了测试,结果表明该组件化方案在提供高度灵活性的同时,还能够提升通用处理器软基站的吞吐能力,并有效降低远端站址传输流量。     

基于门限动态调整的最优协作检测方法

为提高协作频谱感知的检测效率、减少系统的反馈开销,提出一种基于门限动态调整的最优协作检测方法。在单节点检测错误概率最小的情况下,导出能量检测中门限值与信噪比的关系表达式,利用二分法求得不同信噪比下的动态门限值。根据系统恒虚警率和恒检测率计算最优协作用户数,并与动态门限值相结合得到系统检测错误概率。仿真结果表明,该方法协作检测概率较高,检测错误概率较低。     

两次一维维纳滤波信道估计的 一种噪声方差优化方法

 本文提出了一种基于OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统的两次一维(2×1-D)维纳滤波信道估计的噪声方差优化方法.对于2×1-D维纳滤波信道估计,维纳滤波将先后应用于频域维和时域维,而两次滤波时的噪声方差实际是不相同的,但现有的2×1-D维纳滤波信道估计方法没有考虑噪声的变化.本文首先分析出了第一次滤波后残余的噪声方差,并将其优化的结果应用于第二次滤波中,然后根据不同的优化准则对信道估计性能进行了评估.仿真结果表明,同未对噪声方差优化的信道估计方法相比,本方法具有更优的性能,且非常接近两维维纳(2-D)滤波方法.     

DFT扩频广义多载波系统的SINR性能分析

针对离散傅立叶变换扩频的广义多载波系统(DFT-S-GMC),提出一种信干噪比(SINR)的性能分析方法.该方法基于DFT-S-GMC收发机频域等效的简化实现结构,利用信道频率响应和噪声方差,接收端采用最小均方误差(MMSE)均衡,分析得到了SINR的闭合表达式,并考虑了信道均衡后时域复用的数据块(IFBT符号)之间的残余干扰,而且,本方法很容易扩展到一发多收的情况.仿真表明,多径信道下基于该等效SINR的误块率(BLER)性能曲线能很好地匹配系统在高斯白噪声信道下的性能曲线.     

相干信号联合波达角-频率估计的 一种新型预处理方法

本文有效地将一维中的前向/后向空间平滑技术扩展到二维中的时-空阵列数据矩阵,提出了一种用于相干信号联合波达角-频率估计的新型预处理方法.本文详细地分析了如何构造前向/后向平滑时-空阵列数据矩阵,导出了确保信号波达角-频率参数可分辨应满足的条件.与仅利用前向空间平滑的现有预处理方法不同,本文的预处理方法同时利用前向和后向空间平滑,因而提高了阵元的利用率,使联合波达角-频率估计的性能明显提高.     

基于新型RBF网络的模拟调制信号识别

对敌方雷达信号调制类型的识别是电子对抗的一个重要方面。采用了一种基于人工免疫聚类和进化规划的混合算法设计径向基函数(RBF)网络，并将其应用于雷达信号调制类型的自动识别。该算法首先利用一种实现数据聚类的人工免疫机制，根据输入数据集合自适应地确定RBF网络初始中心的数量和位置，之后采用进化规划训练RBF网络。仿真实验表明，采用这种方法设计的RBF网络对各种模拟调制信号的调制类型达到了较高的识别精度。     

WiMAX拓展实时轮询调度机制分析

为了提高无线资源的利用率,使WiMAX系统更好地支持语音业务,基于IEEE 802.16e协议的QoS调度体系,提出了针对带有静默压缩语音业务的拓展实时轮询调度机制的具体实现方案.而且通过对方案中关键参数的分析,给出了一种QoS保证方法.方法根据用户时延对数据带宽分配进行补偿,并按照用户负载情况动态地调整轮询请求带宽的分配周期.使用OPNET软件进行了系统级性能评估,结果表明所提出的方法可有效地降低用户上行接入时延和上行丢包率,从而提高了通信质量.     

D2D通信中基于信噪比均衡的资源分配算法

针对蜂窝系统中D2D通信和蜂窝通信模式下的资源共享问题,提出一种基于信噪比均衡的资源分配算法。在优化所有用户接收干扰功率和均衡所有用户信噪比的基础上,建立以最大化系统总吞吐量为目标的凸优化问题。利用拉格朗日乘数法求解凸优化问题,得到闭式解。仿真结果表明,该算法能提高D2D链路与蜂窝链路的信噪比及系统总吞吐量。     

基于熵权法的虚拟网络映射算法

目前虚拟网络研究的一个热点是虚拟网络映射,但是传统两阶段算法中的节点映射算法着重于提高网络资源利用率,而忽略了网络的整体负载性能。为了避免现有映射算法中使用单一固有属性计算拓扑势值带来的片面性,在节点映射过程中增加了节点的另一个固有属性。但是,由于这两个固有属性之间的数量级相差较大,从而引入熵权,通过计算两个属性的熵权值来优化拓扑势值的计算,提出了一种基于熵权法的虚拟网映射算法。仿真实验结果表明,所提出的算法提高了映射接受率,并降低了网络的整体负载。     

雷达-通信共存系统中雷达脉冲串信号的高效协同感知算法

该文针对与雷达共存的认知无线电通信系统,为实现通信系统对雷达频段空闲频谱的机会利用,提出一种对转动扫描雷达脉冲串信号的高效协同感知算法。该算法由中心处理节点协同各感知节点进行感知,通过各协作感知节点的相似度判决处理和中心处理节点的基于时序准则判别的数据融合方法,提高了检测概率并降低了虚警概率。相比于现有的雷达信号感知方法,该感知算法无需雷达先验信息,在快速可靠感知雷达脉冲串信号的同时,能够确定雷达的特征参数,如扫描周期、扫描方向、距离等。最后,仿真结果表明了所提算法的有效性和正确性。