期望接收机和窃听接收机位置相邻物理层安全通信方案

针对期望接收机和窃听接收机位置相邻,即期望信道和窃听信道高度耦合的情况下安全无线通信问题,提出了基于频控阵的物理层安全通信方案。首先,考虑窃听接收机位置已知,通过自适应遗传算法得到发射阵元间最优时不变频率增量,最大化系统的保密容量;同时,在基带信号中添加人工噪声,降低窃听端的信噪比。其次,改进优化方案,实现窃听端未知情况下的安全通信。最后,进行仿真对比实验,验证了方案的安全性能。     

一种无特征分解的快速子空间DOA算法

基于子空间正交特性的MUSIC算法具有优良的超分辨性能,但由于其需要对空间协方差矩阵进行特征分解,因而计算量比较大。为了降低计算复杂度,提出一种快速子空间算法。该方法利用信号特征值大于噪声特征值的特性,通过对空间协方差矩阵的高阶次幂或者空间协方差矩阵逆的高阶次幂来逼近信号子空间或者噪声子空间,从而避免了特征分解。获得噪声子空间后再采用MUSIC算法实现波达方向估计。仿真结果表明,该方法减少了计算量同时能够达到MUSIC算法的估计性能。     

强信号背景下基于噪声子空间扩充的弱信号DOA估计方法

针对强信号背景下弱信号波达方向(direction of arriaval,DOA)估计问题,提出了一种基于噪声子空间扩展的弱信号DOA估计算法。该算法提出并使用了噪声子空间扩充的思想,其先将强信号导向矢量所在空间纳入噪声子空间进而构造出扩展噪声子空间,再在该扩展噪声子空间基础上利用常规多信号分类(multiple signalclassification,MUSIC)算法得到弱信号的DOA估计。通过噪声子空间的扩充有效地抑制了强信号谱峰,算法无需已知强信号方向及导向矢量,运算量与常规MUSIC相当。理论分析表明该算法对弱信号DOA估计性能不劣于对应的强信号阻塞类算法,仿真实验证实了其有效性和可行性。     

MIMO阵列旋转不变子空间目标方位估计仿真研究

针对多输入多输出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)阵列多目标定位,提出一种基于子空间特征分解的MIMO阵列旋转不变子空间算法(MIMO array estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,简称MIMO-ESPRIT).MIMO阵列各阵元发射彼此独立信号,因此阵列输出数据协方差矩阵不存在降秩以及信号子空间向噪声子空间扩散的现象,可直接应用子空间分解算法进行MIMO阵列目标方位估计.性能分析和仿真结果表明,随着发射阵元个数的增加和发射阵元间距的扩大,算法的多目标分辨能力和方位估计精度将得到明显改善.     

一种新的STBC MIMO-OFDM系统峰均比抑制算法

高峰均功率比(PAPR)信号是限制多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)技术实用化的主要障碍.针对此问题,提出了一种新的基于空时分组码(STBC)的并行选择映射算法.该算法提出了一种新的信号选择准则,选择所有天线中具有最小的高峰均功率比的序列进行传输,进一步降低了峰值出现的概率,具有更低的峰均功率比.同时,利用空时分组码中共轭数据具有相同的峰均功率比特性,显著减少了运算量,降低了边带信息的传输量,提高了系统的频带利用率.仿真结果表明,所提算法不仅简化了,计算,而且具有更好的峰均功率比性能.     

基于二阶统计量的分布式信源二维波达方向估计

对于由本地散射导致的分布式信源二维波达方向估计,根据空间角度信号密度的共轭对称特性,首先将相干分布式信源方向向量化简为传统点信源方向向量与实向量的Schur Hadamard积,进而提出了一种基于Schur Hadamard积的相干分布式信源二维波达方向估计算法。该算法通过构造基于Schur Hadamard积的二阶统计量,可直接给出仰角和方位角的估计值。与传统谱峰搜索类算法和经典子空间类算法相比,无须谱峰搜索和任何特征值或奇异值分解,有效地降低了计算量;所利用的二阶统计量对噪声不敏感,具有较好的信噪比性能。仿真实验表明,该算法具有较好的参数估计精度,可有效解决复杂通信环境下相干分布式信源的二维波达方向估计问题。     

一种新的基于Krylov子空间的快速子空间分解

快速有效地进行子空间分解是子空间类算法走向工程应用的关键。提出了一种新的期望信号的选择方法,并证明了在空时白噪声条件下由观测信号的协方差矩阵及观测信号与期望信号的互相关矢量构成的Krylov子空间等价于信号子空间,从而可以通过多级维纳滤波方法计算Krylov子空间的基来实现信号子空间的快速估计。由仿真实验可以看出所提出的方法能够快速有效地实现子空间分解,尤其在低信噪比下仍然具有较高的性能。     

一种认知超宽带无线通信系统的设计与实现

从改善UWB通信系统与常规无线电系统电磁兼容性角度出发,研究一种认知M元扩频UWB通信方案. 与DS-UWB不同,依据所提方案,发送信号中M个近似正交的PN码随机出现,传输波形不存在循环周期性,信号频谱非常平滑,基本没有谐波状谱线,功率谱更类似于白噪声,隐蔽性更好,抗噪声性能更强,归一化误码特性随M的增大而改善,直至逼近香农限. 为防止带内常规无线电信号恶化系统性能,在接收机前端设计了频谱感知与干扰避免算法,理论分析与仿真实验表明所提算法可有效对抗窄带干扰对系统带来的影响,大幅提高系统性能. 该技术方案,在极低性噪比条件下的应急通信与隐蔽通信等领域有重要推广应用价值.     

降低MIMO-OFDM系统峰均比的分解并行选择映射算法

高峰均功率比(peak-to-average power ratio, PAPR)问题是多输入多输出正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing, MIMO-OFDM)系统实用化的主要障碍之一,针对这一问题提出了一种分解并行选择映射(decomposed concurrent selected mapping, D-CSLM)算法,进一步提高了算法的峰均比性能。所提算法将每根天线上OFDM 符号分解为实部和虚部,分别采用相同的相位因子,在进行逆离散傅里叶变换(inverse discrete Fourier transform, IDFT)之后进行组合,选择使所有天线具有最小平均峰均比的信号进行传输。与原有的并行选择映射算法相比,所提算法具有更大的待选信号范围,峰均比降低性能更好。同时,利用实序列固有的共轭对称特性,使算法的计算复杂度保持不变。仿真结果证明,该算法在保持计算复杂度不变的前提下,显著改善了系统的峰均比性能。     

基于内插结合MMSE均衡消除OFDM系统相位噪声的算法

针对正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统对相位噪声的敏感特性,提出一种基于内插结合最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)均衡消除OFDM系统相位噪声的算法,通过在发射端的IFFT之前,对符号进行零子载波的内插,可有效地降低OFDM系统相位噪声造成的子载波间干扰（inter carrier interference, ICI）,提高信干比。通过MMSE均衡方式,可消除OFDM系统相位噪声造成的公共相位误差（common phase error, CPE）。仿真结果表明,本算法可以消除CPE引起的整个信号星座的旋转,同时大大降低ICI引起的信号星座点的云状发散,OFDM系统的相位噪声在高斯信道和多径信道下都能够得到有效抑制,且复杂度低、实现简单,具备良好的实用价值。     

时间反演联合接收端人工噪声的安全传输方案

针对时间反演(time reversal, TR)技术无法较好地解决聚焦区内非法用户窃听的问题,提出了一种TR技术联合接收端人工噪声的物理层安全传输方案。首先,利用时间反演技术的空时聚焦性提高合法用户接收端的信噪比(signal to noise ratio, SNR)。其次,通过在接收端加入人工噪声来干扰非法用户对合法用户保密信息的窃听,以聚焦区内外系统安全性能为基础,推导出保密信干噪比(signal to interference plus noise ratio, SINR)、可达保密速率和误码率(bit error rate, BER)的解析表达式。最后，通过仿真分析证明了所提方案能提高系统的SINR和可达保密速率,同时还能降低合法用户的BER，使系统拥有更好的安全性能。     

时间反演联合接收端人工噪声的安全传输方案

针对时间反演(time reversal, TR)技术无法较好地解决聚焦区内非法用户窃听的问题,提出了一种TR技术联合接收端人工噪声的物理层安全传输方案。首先,利用时间反演技术的空时聚焦性提高合法用户接收端的信噪比(signal to noise ratio, SNR)。其次,通过在接收端加入人工噪声来干扰非法用户对合法用户保密信息的窃听,以聚焦区内外系统安全性能为基础,推导出保密信干噪比(signal to interference plus noise ratio, SINR)、可达保密速率和误码率(bit error rate, BER)的解析表达式。最后,通过仿真分析证明了所提方案能提高系统的SINR和可达保密速率,同时还能降低合法用户的BER,使系统拥有更好的安全性能。     

IRS与人工噪声辅助的MIMO通信系统物理层安全方案设计

针对多输入多输出通信系统信息传输过程中的安全问题, 提出一种智能反射表面(intelligent reflecting surface, IRS)与人工噪声辅助的物理层安全设计方案。在该方案中, 首先基于系统保密速率最大化准则, 构建一非凸优化问题。由于该问题求解需联合优化设计基站波束赋形矩阵、人工噪声协方差矩阵及IRS相移矩阵，为易于求解, 基于均方误差准则, 对非凸目标函数进行等价转换。最后, 以交替迭代方式分别利用内点法和基于黎曼流形的共轭梯度下降算法, 求解波束赋形矩阵和人工噪声协方差矩阵以及IRS相移矩阵。仿真结果表明, 所提方案的系统保密速率在发送端具有较高的发送功率时, 优于其他几种方案。     

基于凸优化的MIMO-FBMC系统峰均比抑制方法

目前,多载波滤波器组(filter bank multi-carrier, FBMC)因其良好的性能,成为5G通信中重要的调制方式。为了提高移动通信的质量和速率,采取了将多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)技术和FBMC技术相结合。首先,建立多串流传输模型和共轭数据结构,分析数据流、天线数和预编码矩阵之间的关系。然后,研究系统的峰均功率比(peak-to-average power ratio, PAPR),用凸优化模型对PAPR降低问题进行简化。最后,用快速迭代收缩门槛算法(fast iterative truncation algorithm, FITRA)求解凸优化问题。仿真结果表明,该方法在频率选择性衰落信道中有着优异的PAPR性能,误码率性能良好。     

降低多用户MIMO系统PAPR的广义SLM算法

针对在多用户多输入多输出(multi-user multiple input multiple output, MU-MIMO)系统中, 选择性映射(selected mapping, SLM)算法不适用于分布式用户, 并且边信息无法在用户之间共享的问题,提出一种适用于MU-MIMO系统的广义SLM算法。该算法通过改变相位旋转的作用对象, 将相位旋转进行前置, 来解决SLM引入带来的一系列问题。同时, 分析了在采用等增益传输波束成形的系统中, 使用广义SLM算法时系统的高峰均功率比(peak to average power ratio, PAPR)性能, 验证了该算法的有效性。仿真结果也表明了该算法可以有效降低MU-MIMO系统的PAPR。     

MISO无线携能通信系统保密波束形成方法

为有效应对多输入单输出(multiple input single output, MISO)无线携能通信(simultaneous wireless information and power transfer，SWIPT)系统中的信息安全问题，提出人工噪声(artifical noise, AN)辅助的波束形成方案, 并进一步将这一问题表述为用户需求限制的功率控制问题。然而, 该问题具有典型的非凸复杂性, 其最优解无法在多项式时间内得到有效解决。为此，基于必要简化, 提出了双层优化算法来快速求取其次优解; 同时, 又进一步把该双层算法推广到非理想信道条件下, 构建了鲁棒波束形成方法。仿真实验表明，与经典迫零算法相比，双层算法具有更好的性能，且更具鲁棒性；而且，随着信道估计误差的增加，双层优化算法的优势更加明显。     

基于李雅普洛夫优化的TRAN-SWIPT能效安全传输方案

针对无线通信能量受限设备安全问题,提出了采用时间反演和人工噪声的无线协能传输方案(time-inversion and artificial noise simultaneous wireless information and power transmission ,TRAN-SWIPT),来提高能量受限无线供电网络的保密性能。该方案在多天线源处应用时间反演(time reversal,TR)技术,利用TR技术的空时聚焦性,使得无线信号聚焦到目的地,增大无线能量收集;此外,在能量受限的目的地采用能量收集和自干扰人工噪声操作,以延长设备使用寿命以及混淆窃听者;最后,通过李雅普洛夫(Lyapunov)算法优化时间分配因子、发送端发送功率和自干扰人工噪声发送功率使保密速率达到最大。通过理论分析与仿真证明了所提方案的能效性与保密性。     

双向认知网络物理层安全策略建模及仿真研究

为提高移动通信系统的性能,构建了一个存在主网络干扰和窃听者时双向认知中继网络时物理层安全传输模型,设计了一种中继选择和功率分配的联合优化策略,用于对抗窃听者,保护收发节点的信息传输.通过仿真分析得出,此非凸优化问题限制条件较多,难以保证粒子群优化算法随机生成的初始解的可行性,从而造成求解困难.提出了一种基于可变网格优化...     

OFDM系统中基于时域信号部分循环移位的低复杂度PTS算法

为了降低正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)信号的峰均功率比(peak to average power ratio, PAPR),提高系统的误比特率(bit error rate, BER)性能,提出了一种结合时域信号分割和部分子块循环移位的低复杂度部分传输序列(partial transmit sequence, PTS)算法,发送端仅需要一次快速傅里叶反变换(inverse fast fourier transform, IFFT)运算即可获得多个备选序列,接收端通过比较反向旋转序列与最近星座点的距离来恢复时域循环因子,实现了信号的盲检测。采用了两种不同的最佳序列选择准则:最小PAPR和最大相关性准则(cross correlation, CORR),并仿真分析了系统的PAPR性能和BER性能。结果表明,所提算法有效地抑制了OFDM信号的PAPR,提高了系统的BER性能,与传统PTS和选择性映射算法相比,明显降低了计算复杂度。