基于SR-UKF的OFDM频偏迭代估计算法研究

对高速运动环境下多普勒效应引起的大载波频偏引起的载波间干扰进行数学分析,建立带频偏的非时变和时变频偏OFDM动态状态空间模型,提出了基于平方根无迹卡尔曼滤波（square-root unscented Kalman filter , SR-UKF）的频偏估计算法。将非线性状态估计思想引入OFDM频偏估计中,实现了对频偏的有效跟踪和估计。仿真结果表明,在大频偏、高阶调制下,SR-UKF频偏估计算法较自消除算法、最大似然估计算法具有更好的误码率性能;在收敛精度、稳定度和对信噪比敏感度方面,性能较扩展卡尔曼滤波算法均有所提升。     

基于小波包变换多载波调制通信系统的均衡算法

对于在复杂的移动传输环境中传送高速的数据流,小波包多载波调制通信系统在数据传输过程中仍然不可避免地存在着由于多径效应引起的符号间干扰。在对多径瑞利信道的建模基础上分析了小波包多载波调制系统在瑞利信道下的系统性能。同时,通过引入强迫归零方法,提出一种对时域信道冲激响应估计下的强迫归零均衡算法。该算法简单且易于实现,不增加任何系统复杂度。仿真结果表明系统在多径瑞利信道下的性能得到了有效提高,证明了该方案的可行性和在高速数据传输领域及未来移动通信中具有良好的应用前景。     

时变信道和相位噪声联合OFDM信道估计

在正交频分复用系统中,信道的时变特点导致严重的子载波间干扰,同时,由振荡器产生的相位噪声会带来公共相位错误和子载波间干扰,这都使OFDM系统的性能急剧恶化。基于分数倍基扩展模型,利用重叠导频和最小均方准则,对时变信道和相位噪声联合估计。仿真结果表明,所提出的算法可以提高信道估计质量。     

MIMO-OFDM系统抗干扰信道估计算法

提出一种抗干扰信道估计(AICE)算法用于解决MIMO-OFDM系统信道估计问题。该算法在接收端通过对收到的累加信号进行分解,得到来自不同发射天线的信号,通过消除符号间干扰与子载波间干扰及采用期望值最大迭代算法进行信道估计来减小估计误差,提高信道估计的准确性。与ICE算法的性能比较证明了AICE算法在瑞利衰落信道下具有更好的信道估计均方误差及误比特率性能。     

OFDM移动接收中的迭代干扰消除

针对正交频分复用系统在高速移动接收中存在快变衰落信道难以估计、子载波间干扰(ICI)过大的问题,提出基于迭代结构的信道估计算法和ICI消除算法。利用信道解码器输出判决信息,通过离散傅里叶变换实现信道估计,并对时变信道进行线性近似,以较低的计算复杂度消除子载波间的干扰。仿真结果表明,该方法可以对抗10%~15%的归一化多普勒频移。     

ST-OFDM系统载波干扰抑制技术研究

分析了ST-OFDM系统中载波间干扰的具体内容，提出了一种ST-OFDM系统中载波间干扰线性抑制技术，利用连续发射已知ST-OFDM符号来估计ST-OFDM中各个子载波对其他子载波的干扰，然后通过特定的线性运算达到ST-OFDM载波间干扰的抑制。仿真结果表明，使用与不使用载波干扰抑制技术ST-OFDM系统可获得至少4dB性能增益，而且选择6～10个相邻子载波干扰系数可以使ST-OFDM系统在性能和运算量上获得最佳。莱斯衰落信道下该线性抑制方法可较有效克服ST-OFDM系统的载波间干扰。     

OFDM水声通信载波频偏估计LS拟合算法

OFDM水声通信系统对载波频率偏移非常敏感,很小的频率偏移就会使系统的性能显著下降。首先分析了由载波引起的载波间干扰,将其等效为系统信噪比的降低。针对OFDM系统利用循环前缀的频率偏移估计精度不高的问题,提出了一种基于循环前缀的频偏估计LS拟合算法（CPLS）,该算法可显著提高频率偏移的估计精度。研究结果表明,同利用循环前缀的频率偏移估计方法相比,基于循环前缀频率偏移LS拟合算法的OFDM水声通信系统能够工作在更低的信噪比情况下。     

一种低复杂度的载波偏移估计算法

针对载波偏移引起OFDM系统的严重子载波干扰和性能下降这一问题,提出一种在承载数据子载波中间插入不承载数据的子载波的算法,算法是通过从时域OFDM符号的前半部分和后半部分的相位差获取频率偏移的信息来估计频偏的。这种算法不仅计算复杂度较低,而且估计准确,在多径信道条件下频偏校正后系统的性能能基本接近信道理想估计条件下的误比特率。     

地空信道下基于OFDM/OQAM系统的信道估计研究*

针对地空信道时变快,正交频分复用/偏移正交幅度调制(OFDM/OQAM)系统存在固有干扰的问题,提出一种信道估计算法。该信道估计算法包含一种新型的梳状导频结构和一种改进的线性插值算法。提出的新型梳状导频通过将导频周围数据置零来消除系统的固有干扰和减小子载波间干扰对信道估计的影响,且导频分布在整个时间轴上,因而可以较好的跟踪信道状态;改进的线性插值算法通过在时域插零,来减小信道噪声和系统干扰对信道估计的影响。仿真结果表明,提出的梳状导频相比于传统梳状导频具有较好的优势,可有效提高系统的抗误码性能;改进的线性插值算法相比于传统插值算法可有效提高系统的可靠性。     

OFDM系统中子载波间干扰抑制算法的研究

针对频偏引起的正交频分复用（OFDM）系统中载波间干扰（ICI）的问题,为消除间干扰,提出了一种基于SSC—ASIZ方案的子载波间干扰抑制算法。为了更好地在接收端消除子载波干扰,发送端通过相邻子信道插零（ASIZ）算法对子载波进行分配;在接收端,针对发送端的特殊载波结构,通过接收符号移位抵消（SSC）算法来抑制对子载波的干扰。仿真结果表明,使用方案后系统信号干扰功率比（SIR）性能比常规系统提高了至少15dB,误码率（BER）性能也比其它方案优越,明显地改善了系统的性能。     

适用于频谱重叠共享CRN的分组调度算法

为在降低认知用户对主用户干扰的同时保障认知业务的服务质量(QoS),提出一种基于干扰控制的分组调度算法,适用于以频谱重叠共享方式接入的认知无线电网络。该算法在MLWDF-IM算法的基础上进行改进,定义干扰控制因子和服务紧迫性函数,以此设计调度策略。仿真结果表明,该算法能在干扰抑制性能略有降低的情况下提高业务的QoS。     

MC-CDMA系统中基于QR分解的多址干扰消除算法

多址干扰是导致MC-CDMA系统误码性能下降的重要因素。为了消除多址干扰,提出基于接收信号功率排序和QR分解的多址干扰消除算法（Power-based MMSE Sorted QR Decomposition,P-based MMSE-SQRD）对MC-CDMA系统的上行链路进行检测。仿真结果显示,与传统的串行干扰消除算法相比,P-based MMSE-SQRD的误码性能有明显的提高,而且其复杂度也相对较低。     

室内可见光通信盲均衡技术研究

为了降低室内可见光通信的误码率和由于多径效应导致的码间串扰,提高系统的传输特性,研究了可见光通信系统的盲均衡算法。对室内可见光通信（Visible Light Communication,VLC）系统信道进行了建模分析,利用一种改进的冲激响应算法推导计算了室内可见光通信的冲激响应。针对最小均方算法（Least Mean Square,LMS）等需要训练序列、占用信道带宽的缺点,提出了一种基于Sigmoid函数的变步长恒模（Covariance Matrix Adaptation,CMA）盲均衡算法补偿信道损耗。实验结果显示：采用了改进的CMA算法后,系统的收敛速度更快,收敛后的稳态误差减小,均衡器对系统的跟踪效果优良,通信系统的误码率也大大下降,抗噪声能力显著提高,可以有效地改善室内VLC系统的码间串扰问题。     

改进的混合多输入多输出系统收发方案

为在频谱利用率和可靠性之间取得折中,提出一种高效低复杂度的发射接收方案,将空间复用和空间分集相结合,形成一个STBC-VBLAST混合编码的多输入多输出系统。利用线性疏散码的结构特点,在发射端以等效的垂直分层空时码子层发送信号,接收端使用基于排序的QR分解的连续干扰抵消的算法进行译码,同样可以获得较好的复用和分集增益。仿真结果表明,该方案的误码率性能优于其他检测方案,可降低计算复杂度。     

OFDM系统中联合抑制ICI的算法

针对正交频分复用（OFDM）系统中由频率偏移引起的子载波间干扰（ICI）的问题,提出了一种基于对称子载波的ICI自消除算法。该算法将互为相反数的发送符号映射到对称的子载波上,并在接收端将解调信号进行线性组合。为了进一步降低ICI,将基于对称子载波的ICI自消除算法与时域加窗相结合,即在发送数据符号之前,与升余弦函数相乘。对算法进行仿真实验,相对于相邻符号自消除算法,该算法减小了子载波间的干扰系数;加窗后OFDM符号频谱的边瓣衰减速度快,最大可衰减至－40 dB;对于系统的信号干扰比性能（SIR）,加窗后的算法同相邻符号自消除算法相比可提高8 dB左右;在信噪比较大的情况下,改善了系统的误码率。仿真结果表明,所提算法能够抑制ICI,提高系统抗干扰性能。     

基于CMOE准则的盲自适应RLS检测器

针对直接递归最小二乘（RLS）算法存在的检测数值不稳定和收敛速度较慢等问题,将约束最小输出能量（CMOE）准则与直接RLS算法结合,提出一种基于CMOE准则的盲自适应RLS多用户检测算法。将该算法与直接RLS算法进行动、静态环境下输出信干比（SIR）、剩余输出能量（EOE）和误码率（BER）等方面的仿真,对比得出该算法具有更好的动态跟踪能力,更快的收敛速度和更高的稳定性。     

基于最小均方误差的串扰消除多用户检测算法

在存在强多址干扰的直接序列扩频码分多址(DS-CDMA)系统中对传统串行干扰消除检测器的优点及缺陷进行分析,提出一种基于最小均方误差的串行干扰消除多用户检测算法。该算法能够对时变信道环境进行有效跟踪,避免判决误差扩散。仿真结果表明,在加性高斯白噪声环境中一个同步DS-CDMA系统中对于信号功率弱的用户,该算法相比传统串行干扰消除算法及迫零算法的检测性能有较大的改善,在消除原有检测算法检测精度不稳定的同时能提高算法的误码性能。     

OFDM/OQAM系统中的干扰近似导频搜索算法

非合作通信背景下,针对利用干扰近似法（Interference Approximate Method,IAM）进行OFDM/OQAM系统信道估计需要导频序列位置作为先验信息的问题,提出一种IAM导频搜索算法。IAM导频符号前后时隙为全0符号,经过OFDM/OQAM虚部干扰和信道衰落后导频前后时隙符号相位相同,利用此特征可以判定IAM导频符号位置。仿真实验表明导频符号值较大,多载波符号较少时,搜索算法在低信噪比条件下具有较高的搜索正确率。     

阶数自适应可变均衡器算法的研究与仿真

自适应判决反馈均衡器（OVE）f~跟踪信道时变响应并自动调整抽头系数,解决数字通信中因信道衰减和噪声引起的符号间干扰问题,从而大大降低通信系统误码率。针对在自适应均衡过程中均衡器阶数难以确定的问题,根据最优估计理论,分析判决反馈均衡器结构,研究DFE的抽头长度对均衡器均方误差性能的影响,在此基础上提出阈值可变动态长度算法,找出最小均方误差与滤波器阶数之间的折中。Matlab分析和仿真结果显示,当信道衰减和符号问干扰较严重时,均衡器阶数收敛在30阶左右,且误差可以收敛在较小范围内跟踪信道响应,并在瞬时累计均方误差准则下收敛到滤波器最优阶数。     

改进DeepLabv2的实时图像语义分割算法

图像语义分割是计算机视觉感知系统的重要组成之一,针对现有的语义分割算法存在分割速度慢的问题提出基于DeepLabv2改进的实时图像语义分割算法。与DeepLabv2相比,改进后的算法使用轻量卷积神经网络Xception作为编码器,增加特征金字塔网络（Feature Pyramid Net,FPN）解码特征的过程,减少空洞金字塔池化网络（Atrous convolution Spatial Pyramid Pooling,ASPP）参数的数量,进而大幅度压缩了算法模型,提升了算法分割速度。此外,还对Focal Loss损失函数在多分类任务中难以选择超参数的问题做出改进,并用于提升算法分割精度。在Cityscapes和Pascal VOC2012数据集上的实验结果表明改进后的算法可达到实时分割速度且具有分割精度高的优点,同时还表明提出的超参数选择方法可进一步提升算法分割精度。