频率选择性衰落信道中的发射分集设计

为了获得多天线分集以对抗衰落,提出了一种适用于频率选择性衰落信道的发射分集方案．该方案利用零相关窗互补码的理想相关特性分离多径,最终同时得到全部的空间分集增益和频率分集增益．仿真结果表明,与频率选择性衰落信道下的空时编码方案相比,该方案发射接收装置的结构更简单,设计更灵活．     

多径信道中基于发射波束高斯编码的性能研究

研究了空时分组码与传统的波束赋形结合在平坦瑞利单径信道及多径衰落信道下的发射分集的性能,并在多径衰落信道下提出了一种新的实现空时译码的方案.基于八元均匀线阵,对于不同信道情况下的基于波束的发射分集性能进行了数字仿真计算和分析.仿真结果表明,基于波束的空时分组码发射分集技术,对空时衰落信道环境下移动终端的接收性能以及整个无线通信系统的容量都具有良好的改善作用.     

基于频域分量最大比合并的多天线信号合成算法性能分析

通信信道的频率选择性衰落特性和信道噪声都会严重影响信号的接收质量。基于频域分量最大比合并的多天线信号合成算法(FMRC)对多路信号在频域加权合成,能够提高合成信号信噪比,实现频率选择性衰落信道下低信噪比信号的有效接收。文章针对该算法的理论性能,对合成信号均衡处理,分别推导了线性均衡器和判决反馈均衡器输出均方误差的理论表达式;证明了该算法与空间分集均衡器(SDE)在性能上的等价性。仿真实验表明,FMRC与SDE性能是一致的,但是在高信噪比下,当单路信道存在深衰落时,FMRC算法通过合成能够改善单路信道的深衰落特性,均衡器输出均方误差性能较SDE更优。     

时变平衰落信道下结合Doppler分集的MIMO系统性能分析

本文提出一种联合考虑空间分集与Doppler分集方法来提高时变多径衰落信道下高速移动通信系统的性能。给出了联合空间分集与Doppler分集的多天线发送多天线接收(MIMO)系统模型,推导出了时变衰落信道下系统所能获得的最大分集阶为ML(Q+1),并提出了实现该分集增益的编码方法。研究了系统的中断性能,并通过仿真验证了2种分集技术的结合可以带来系统性能的提高。     

频率选择性衰落信道下的MIMO-OFDM系统性能研究

主要讨论了在频率选择性衰落信道下基于子载波的MIMO-OFDM系统如何获得发射分集增益和接收分集增益,从而改善系统的整体性能。通过仿真,基于发射分集技术和接收分集技术能够明显地提高MIMO-OFDM系统的性能。     

TH-PPM-UWB的RAKE误码率分析

UWB信号在密集室内信道中存在严重的多径衰落.利用IEEE802.15.3a标准信道模型,研究分析了不同Rake接收对系统性能的影响,对TH-PPM-UWB系统在标准信道模型下接收端分别采用ARake、SRake和PRake接收的误码率进行了仿真比较.结果表明采用SRake易于实现且可以有效降低误码率、提高系统性能.     

一种LC_CDMA信道估计方法

在LC_CDMA通信系统中，由于在多径衰落信道下使用了时变扩频码，使得信道估计非常困难，而对接收机的设计往往需要信道的先验知识。通过利用LC_CDMA的输出进行信道估计，建立一个CDMA通信系统数学模型和多径频率选择性衰落信道的FIR滤波器模型，用线性神经网络结构的子空间分解方法获得噪声子空间，提取噪声分量的信道估计算法，并结合信道估计，利用噪声子空间与信号子空间正交的特性，求解出频率选择性多径信道的响应系数。构建了一个长码条件下的多用户检测器，并仿真分析算法的性能。     

一种LC_CDMA信道估计方法

在 L C_ CDMA通信系统中 ,由于在多径衰落信道下使用了时变扩频码 ,使得信道估计非常困难 ,而对接收机的设计往往需要信道的先验知识。通过利用 L C_ CDMA的输出进行信道估计 ,建立一个CDMA通信系统数学模型和多径频率选择性衰落信道的 FIR滤波器模型 ,用线性神经网络结构的子空间分解方法获得噪声子空间 ,提取噪声分量的信道估计算法 ,并结合信道估计 ,利用噪声子空间与信号子空间正交的特性 ,求解出频率选择性多径信道的响应系数。构建了一个长码条件下的多用户检测器 ,并仿真分析算法的性能。     

OFDM系统中空时分组编码技术

采用预编码技术,提出了一种在频率选择性衰落信道中使用空时分组码的实现方案:预编码STBC-OFDM系统,并进一步分析了其最小距离球界的符号差错性能。研究结果表明,在频率选择性衰落信道中,这种预编码系统极大限度地利用了系统中所有可用的分集资源,而复杂度变化不大,可获得的最大分集好处为:发送天线数与接收天线数以及可分离的多条路径数目的乘积。     

多载波CDMA在Rician衰落信道的性能研究

在一种同步OFDM-CDMA的系统模型基础上,对频率非选择性Rician衰落信道的误码率性能进行了研究,分析和数值结果说明由于多径的存在系统误码率性能迅速下降,而且当直射成分很小时,信道为Rayleig h信道,系统性能变为最差。     

一种新型的GSM接收机的设计与实现

依据GSM协议,结合GSM数字移动通信系统信号传输的特点,给出了基于GSM系统的带软输出结构的MLSE接收机的设计方案,阐述了MLSE接收机的实现算法。实际环境的试验结果表明:工程实现的MLSE接收机具有良好的工作性能和一定的实际应用价值。     

基于MLSE算法的GMSK均衡解调

为了克服高斯滤波最小频移键控(Gaussian Filtered Minimum Shift Keying,GMSK)调制信号经过移动通信传输后存在的码间干扰,利用信道中已知训练序列的伪随机性,进行信道同步和信道估计,经过匹配滤波和改进的Viterbi算法,使解调序列差错概率达到最小。以同步信道突发为例,研究基于最大似然序列估计(MaximumLikelihood Sequence Estimator,MLSE)均衡算法下的GMSK解调,并在JAKES信道下进行仿真,结果显示,这种MLSE均衡算法能很好的进行GMSK解调。     

室内超宽带通信最大似然均衡算法的误码率性能分析

为了分析高速率室内超宽带系统能量收集接收的误码率性能并建立相应的理论分析框架,首先要得到理想的全波形匹配和实际中的部分波形匹配下的最大似然均衡等效信号接收模型,再采用维特比算法来实现最大似然均衡.能量收集通过在接收端进行匹配接收来实现,即采用积分窗口法收集接收信号能量.在维特比算法实现过程中需要合理设计白化滤波器参数.理论推导与仿真结果表明,可以有效消除符号间干扰影响,接近无符号间干扰的性能.该方法在抑制符号间干扰方面切实可行的.     

LTE上行接收分集中一种新的判决反馈检测算法

针对快速时变信道,提出了一种新的联合信道估计和符号判决反馈检测算法应用于LTE上行接收分集.新算法对OFDM数据符号进行硬判决,并利用硬判决结果对该符号上的信道进行估计,估计结果用于相邻数据符号的均衡和解调.分析和仿真结果表明：在高信噪比、快速移动环境下,新算法相对线性插值算法具有较好的性能,而且具有较高的实用性.     

基于改进RM界的二次损失函数支持向量机模式选择

半径-间隔界中最小包含球半径R的计算需要求解二次规划问题,增加了算法的计算量。为提高计算效率,提出一种基于改进RM界的二次损失函数支持向量机模式选择。用所有训练样本的最大距离D逼近半径R,用D替换R构成新的RM界,然后基于改进的RM界对二次损失函数支持向量机(L2-SVM)进行模式选择,并用梯度下降法调节最优参数。对算法的分类精度和计算效率进行仿真实验讨论,结果表明,与基于RM界的模式选择相比,虽然该算法的分类精度没有明显改变,但其计算效率至少提高1倍。     

一种应用于数字电视地面广播的信道编码调制方法

提出了一种应用于数字电视地面广播(DTTB)的新的编码调制方案.首次以多级分组乘积码代替传统的串行级联编码结构,提高了频谱效率;同时采用一种多分辨率64QAM星座图,可在一个DTTB信道中提供3种级别的服务.在接收端采用基于MAX-LOG-MAP准则的迭代Turbo译码算法以获得可靠接收.仿真结果表明,在视觉门限BER=3×10-6处,高优先级码流的比特信噪比约为7dB,适用于高可靠性的服务.中优先级和低优先级码流可支持室外固定接收.     

降低传感器网络数据聚集延迟的近似调度算法

目前在无线传感器网络中,数据聚集大多数采用的都是单信道,导致有很高的延迟.尤其是在高密度无线传感器网络中,数据聚集是一个比较耗时的操作.人们已经证明了最小化数据聚集延迟问题是NP难问题.给出一个新的降低数据聚集延迟的近似算法,其近似比为16,并在理论上证明了该算法的延迟上界是15R+△-15,△是网络的最大度,R是网络半径.相对于现有的算法,该算法理论上具有更小的近似比和时间延迟.模拟结果也说明该算法平均延迟比现有的算法小.     

一种基于动态贝叶斯网的高效多故障诊断算法（会议）

故障管理是网络管理的重要内容之一,快速准确地定位网络故障是一项重要的研究课题。基于静态贝叶斯模型的故障诊断方法已被广泛采用,但当网络动态变化时,该方法具有很大局限性。目前,当网络动态变化时,可以提高诊断准确度的算法是基于动态贝叶斯模型的,但已有算法复杂度较高,不适用于规模较大的网络。本文首先将被管系统建立成动态贝叶斯模型,并提出一种能够处理多故障的近似推理算法。接下来通过复杂度分析,证明该近似算法时间复杂度为多项式级,远远低于精确算法的时间复杂度下限,可以用于解决大规模动态网络的故障诊断问题。最后通过实验证明,本文提出的新算法在准确度方面虽然略低于精确算法,但执行效率上远远高于精确算法。     

基于集群的Web服务器负载均衡算法研究

集群技术为Web服务带来了新的解决方案。针对传统负载均衡算法的一些不足,提出了一种临界区加速递减权值的动态请求负载均衡算法,通过负载权值的等效变换来简化算法,最大限度满足系统最大吞吐率,减少系统响应时间。测试表明,算法达到了较好的负载均衡效果,明显优于传统算法。     

车辆路径问题(VRP)的一个启发式算法

考察车辆路径问题 :足够多的车座落在一个中心车库 ,车从车库出发 ,最终返回到车库 ,满足顾客的运输需求 ,求服务所有顾客的总费用最小。每辆车的装载量不超过它的容量。本文提出一个新的VRP模型及基于贪婪算法的启发式算法 ,并给出了算法的一个下界 ,最后给出一个算例