频域时间反转多用户系统的信干噪比和误比特率分析

为了更有效地将时间反转技术应用到正交频分复用系统中,推导了多天线频域时间反转预编码多用户系统的平均信干噪比和误比特率的表达式。通过推导信号功率均值的表达式和用户间干扰信号功率均值的近似表达式,得到用户的平均接收信干噪比的近似表达式,进而得到二进制相移键控调制下的平均误比特率的一个下界和近似表达式。仿真结果表明,推导的平均信干噪比的近似值与仿真结果很接近,近似BER值与仿真得到的平均BER值较为接近;通过增大速率回退因子和天线数,可明显提高平均信干噪比,降低误比特率。

基于信干噪比增益的自适应阵列抗干扰性能分析

针对自适应阵列现有的抗干扰性能评价指标存在权系数伸缩敏感,难以直观反映后续信号处理性能等缺点,在现有性能指标分析基础上,提出了信干噪比(SINR)增益指标,并给出了均匀线性阵列SINR增益的解析表达式.新指标具有明确物理含义,可方便比较不同空域滤波器的抗干扰性能,并定量反映抗干扰后续的信号处理性能.仿真实验结果验证了提出新方法的有效性.

认知无线多跳网中保证信干噪比的频谱分配算法

为解决无线多跳网络在固定频谱分配方式下所固有的信道冲突等问题,利用认知无线电的动态频谱分配技术,提出了一种适用于次用户组成的无线多跳网络的、underlay方式下的全分布式频谱分配算法。该算法将频谱分配问题建模成静态非合作博弈,证明了纳什均衡点的存在,并给出了一种求解纳什均衡点的迭代算法。大量仿真实验证明,该算法能实现信道与功率的联合分配,在满足主用户干扰功率限制的同时,保证次用户接收信干噪比要求。

LTE-Advanced上行SC-FDMA MIMO系统的信干噪比性能分析

LTE上行系统中,使用单载波频分多址技术(SC-FDMA),并采用离散傅里叶变换扩频的正交频分复用多址(DFT-S-OFDMA)技术作为SC-FDMA的实现方案.在LTE-Advanced标准化过程中,考虑采用DFT-S-OFDMA技术作为上行多址方案,同时,为了获得更高的峰值速率和系统性能,决定采用单用户多输入多输出(SU-MIMO)及预编码技术.针对LTE-Advanced系统上行DFT-S-OFDMA方案在MIMO系统中的应用,提出一种信干噪比(SINR)的性能分析方法.该方法基于DFT-S-OFDMA收发机实现结构,利用信道频域响应和噪声方差,接收端采用最小均方误差(MMSE)均衡,分析得到SINR的闭合表达式,获得的SINR能很好地应用于自适应调制编码(AMC)方式的选择.仿真结果表明,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.

用智能天线和功率控制提高感知系统信干噪比

为了减小干扰和降低误码率,达到性能优化。将智能天线和功率控制两种技术相结合,通过智能天线对信号进行波束成形处理,再利用基于博弈论的发送端功率控制。考虑其他用户发送功率等级策略的影响,通过不断迭代功率,实现各个用户发送功率值的改善。比较纯粹使用功率控制的方法,可以使感知系统的信干噪比、吞吐量、发送功率等性能得到更多改善,仿真实验证明了其优越性。

基于最大化信干噪比的多用户MIMO下行预编码

研究多用户MIMO系统下行链路的容量,以及如何达到该容量是最近几年研究的热点.基于各用户之间干扰为零的BD(Block Diagonalization)算法,由于各用户信道空间的交叠,会造成多用户MIMO系统容量较大的损失,同时BD算法要求接入点的发射天线数不能小于空间复用用户的接收天线数之和.本文提出了基于最大化信干噪比准则下的线性预编码,和减少容量损失的次优线性预编码两种方案,避免了上述两个缺点,推导出基于最大化SJNR准则的线性预编码就是各用户采用单数据流传输的方案,同时通过容量分析和误码率仿真证明,这两种算法都优于传统的BD算法.

强干扰环境下基于最大信干噪比准则的联合波束形成与伪码捕获方法

在阵列天线直接序列扩频遥测系统中,联合波束形成与伪码捕获可以最大限度的利用阵列增益提高低信噪比下的捕获性能。考虑强干扰环境下的大系统扩展比多目标测控,分析了基于NLMS权值搜索与伪码捕获方法的抗干扰容限,提出了基于最大信干噪比(SINR)准则的自适应波束形成与伪码捕获联合实现方法,根据伪码相位搜索的滑动相关运算结果估计信号功率,最大化输出SINR实现自适应波束形成。计算机仿真表明,最大化SINR波束形成与伪码捕获联合方法的捕获性能更优,在低信噪比和强干扰环境下可以有效实现空间自适应波束形成和快速伪码捕获,并已成功应用于某遥测系统。

基于最大化信干噪比的广播信道干扰消除算法

研究了广播信道分布式干扰消除算法的性能,提出了一种基于动态功率分配的多天线广播干扰信道对齐算法。该算法利用多用户多天线干扰信道相关矩阵的迹来计算分配功率,并采用最大化码流信干噪比的方法来得到预编码矩阵和接收滤波器矩阵。数值仿真表明,该动态功率分配算法与等功率分配算法相比,尽管低负荷下干扰对齐后的平均信干噪比增益不明显,但中、高负荷下其干扰对齐后的平均信干噪比大幅提高,特别是高负荷下可以解决等功率方法存在的信干噪比瓶颈效应。由于低负荷的应用需求并不强烈,因而该算法是一种实用的广播信道干扰消除方法。

LMS算法输出信干噪比数学模型及仿真

通过对LMS算法的分析及运用矩阵理论,得出了LMS算法波束形成干扰数学模型,并假设信号与干扰互不相关时,得出了输出信干噪比数学模型。在此基础上,进一步分析了算法在无干扰信号时(只有噪声)的抗噪性能,在有干扰时得出了干扰较小和较大时,算法对干扰起的作用是完全不同的这一结论。通过数学仿真验证了仿真结果与理论分析的一致性。

符号检测辅助的最大信干噪比干扰对齐算法研究

在K×K用户多输入多输出(MIMO)通信系统中,提出了一种符号检测辅助的最大信干噪比(SDA-MAX-SINR)干扰对齐(IA)算法。首先利用传统最大信干噪比(MAX-SINR)干扰对齐算法检测接收信号,其次直接利用检测的接收信号,基于最大信干噪比准则迭代计算接收端干扰抑制矩阵和发射端预编码矩阵。仿真结果表明,与传统的最大信干噪比干扰对齐算法相比,文中所提出的符号检测辅助的最大信干噪比干扰对齐算法在系统的均方误差(MSE)和误码率(BER)上的性能均有明显的改善。

最大信干噪比准则下智能天线随机布阵效果研究

用最大信噪比准则 ,研究了在随机布阵条件下 ,智能天线应用于电子对抗环境中的可行性 ,得出了有用结论 ,对指导实际有重要意义。

基于极化比参数信干噪比等式的迭代最优解

针对基于极化比参数的信干噪比等式,提出了一种迭代的最优极化求解方法。利用大圆局部优化解和小圆局部优化解作为迭代结构的2个基本部分,这两个部分相互迭代,每一部分利用另一部分的结果,当前部分的结果又传递给下一部分,如此重复。仿真结果表明,迭代方法是一种求解最优极化的有效方法。经过几次迭代计算后,就可求得最优值及相应的优化点,迭代方法求得的数值优化解与真实的最优解的平均相对误差很小。

基于蜂群算法任意平面阵最大信干噪比研究

针对复杂战场环境下超短波电台天线接收低信噪比信号能力弱和易受定向干扰的缺陷,结合战场超短波电台不规则分布和位置不能任意改变的特点,提出任意结构天线阵信号接收模型,采用蜂群算法优化阵元相位使得天线阵输出信干噪比最大。假设信噪比为0 dB,干噪比为60 dB,且在平面内随机选取8个阵元,采用蜂群算法优化后输出信干噪比为8.633 dB。与改进差分进化算法、遗传算法和粒子群优化算法相比,分别提高了0.577 dB、1.124 dB和1.543 dB。研究成果可为超短波电台组阵通信提供参考。

基于信干噪比模型的多跳认知网络速率优化

随着无线通信技术的迅速发展,频谱短缺问题日益突出。认知无线电技术作为缓解频谱供需矛盾的重要技术受到了广泛关注。文中综合研究了多跳认知网络的物理层、链路层及网络层的限制,以信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)模型下多跳认知网络的速率问题为优化目标,形成混合整数非线性规划(MINLP)问题。针对该问题,通过重构线性化技术(RLT)实现线性松弛,得到问题的最优解。仿真验证了该方法的有效性及多跳认知网络跨层设计对系统性能的影响,实现了认知网络速率优化的目标。

基于泊松网络的可见光信道建模与信干噪比计算

Poisson随机网络是近几年来常见的无线网络及信道建模工具之一,它能够将网络建模为空间中的泊松随机过程场。利用Poisson随机网络对可见光信道进行建模,详细推导了信道的平均信干噪比的近似解析表达式,并且通过数值仿真验证了其正确性和有效性。从仿真结果可以看出,当近似条件得到满足的情况下,使用实际SINR计算得到的曲线和使用文中给出的SINR近似估计得到的曲线几乎完全重合;当近似条件不满足时,估值和真实值存在一些误差,但是曲线的趋势基本相同。这一工作为进一步研究可见光通信的网络容量、中断概率和覆盖概率等重要性能打下了基础。

阵列天线最大输出信干噪比下最优权重降维算法

本文研究阵列天线系统最大输出信干噪比准则下最优权重的降维算法。在求最优权重的过程中，计算复杂度是我们要关心的重要的问题，而计算复杂度与权重矢量的维数成正比。权重矢量的维数和天线阵的阵元个数相同。在期望方向和干扰方向小于天线阵元个数的情况下，完全可以通过某种变换，降低计算最优权重的实际维数，从而降低计算复杂度。

多输入多输出正交频分复用中基于频域的信干噪比估计

终端的信干噪比(SINR)信息是多输入多输出正交频分复用(MIMOOFDM)系统进行编码调制方式选择和资源分配的重要依据之一。在频率选择性衰落信道中,针对MIMO OFDM的链路特征提出一种低复杂度的SINR估计方法:利用子载波之间的相关性构造降秩矩阵,提取其协方差矩阵的最小特征值来估计SINR,并分析了SINR估计误差。遵循LTE标准规范,进行了计算机仿真。结果表明:在SINR小于30dB时,该方法只需要利用连续4个参考信号载波,便可实现估计误差小于0.2dB,且该方法对最大多普勒频移不敏感。

一种基于最大化信干噪比的通信混合信号多通道盲分离算法

对通信混合信号多通道盲分离中噪声放大问题进行了研究。基于最大化信干噪比的思想,提出了一种新的求解分离矩阵的算法。当混合矩阵条件数较大时,该算法能很好地解决由于噪声放大造成的分离性能下降。仿真表明,该算法能有效地降低误码率,提高盲分离性能,具有实际意义。

最大化信干噪比的双基地MIMO雷达波形设计

为提高双基地MIMO雷达在信号相关干扰条件下对区域目标的探测能力,同时兼顾降低接收端回波信号处理的难度,以雷达输出信干噪比(signal-to-interference-plus-noise ratio,SINR)最大化为准则,提出了一种信号相关干扰条件下的双基地MIMO雷达发射波形设计方法。首先,基于基波束思想将发射波形的设计转换为对发射加权矩阵的设计,然后采用循环优化方法对发射加权矩阵和接收机权值进行联合优化,通过广义Rayleigh商、半正定松弛技术及Charnes-Cooper变换求解问题,并利用高斯随机生成法得到最优发射加权矩阵向量解,最终通过矩阵化操作得到最优发射加权矩阵。实验仿真验证了所提方法的有效性。

一种基于相等信干噪比的反向功率控制算法

针对CDMA认知无线网络的反向链路,在不损害主用户通信的前提下,为次用户的数据通信设计一种新的功率控制算法。该算法以相等信干噪比为前提,使用基于能量效率的效用函数,求解相应的函数最大值问题。该算法复杂度低,用户公平性好,其功率解满足帕雷托有效性。仿真结果表明,与非合作博弈功率控制相比,该算法能有效提高CDMA系统中次用户的能量利用效率,并减轻次用户对主用户的干扰。