低复杂度水声多输入多输出正交时频空调制通信方法研究

在多输入多输出正交时频空调制(MIMO-OTFS)水声通信系统中,基于消息传递(MP)算法的MIMO-OTFS通信的计算复杂度较高,在实际应用中会增加设备成本。针对上述问题,该文提出一种基于2维虚拟时间反转镜(VTRM)的MIMO-OTFS均衡算法,该算法利用VTRM的时频空聚焦特性,有效提高了均衡性能,并通过改进的2维比例归一化最小均方(IPNLMS)算法进行信道估计,该算法利用时延-多普勒域信道的稀疏特性以较低的复杂度提高了收敛速度,最后通过2维自适应判决反馈均衡算法消除残余的码间串扰,进一步提高系统性能。仿真结果表明,所提均衡算法具有可行性,且在保证相同性能时,复杂度低于MP算法。

基于皮肤-脂肪模型的太赫兹体内多输入多输出信道特性分析与建模

为探究太赫兹(THz)频段体内多输入多输出(MIMO)通信系统的传输特性,该文在0.8~1.2 THz下构建了精确的皮肤-脂肪模型,对皮肤-脂肪模型中垂直方向和水平方向的链路进行全波电磁仿真,分析太赫兹体内信道特性,建立路径损耗模型。首先,结合太赫兹频段人体组织的介电特性和人体皮肤的解剖学结构构建皮肤-脂肪模型。其次,对比分析了3条链路的路径损耗和阴影衰落,提出带有等效吸收因子的太赫兹体内路径损耗模型。最后,对3条链路的莱斯K因子、均方根时延扩展、MIMO容量进行分析。仿真分析表明,带有等效吸收因子的太赫兹体内路径损耗模型可以更准确地描述加长距离垂直链路2的路径损耗,发射端在体表可以增强MIMO容量。该文的工作可以为太赫兹体内通信系统的设计和优化提供参考。

面向6G无线网络的全息多输入多输出技术综述

未来的第6代(6G)无线通信系统需要支持超大规模的用户需求,且对频谱效率和能源效率的要求越来越高。在此背景下,全息多输入多输出(MIMO)技术由于其具有智能可重构、电磁可调控、高方向性增益、成本低廉和部署灵活等潜力而愈发受到关注。在全息MIMO系统中,大量微小而廉价的天线单元被紧密集成,使其在低硬件成本的情况下能够实现高方向性增益,同时其可以对电磁波进行灵活的调控,从而有效提升了无线通信性能。该文从全息MIMO技术出发,首先简要介绍了全息MIMO的发展过程、技术现状、分类和特点,然后对全息MIMO在视距场景和空间平稳散射的非视距场景的信道模型进行了介绍,最后阐述了全息MIMO面对的挑战和未来趋势,并进行了总结。

基于Raptor编码的多输入多输出光通信系统设计

为了提高可见光通信(Visible Light Communication,VLC)系统的复用增益,本文提出一种基于多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)的固定比例像素化VLC系统。系统首先执行空间角度映射,使数据的传送可在角域中进行;同时利用Raptor编码方法来跟踪由于窗口截断而引起的数据信道特性变化;然后对于使用高速相机捕捉到的一系列时变图像,利用散景效应获得所有链路距离上的固定比例图像。实验利用液晶显示器和高速相机,对所提出的VLC系统进行了验证。与传统的像素化MIMO系统相比,本文所提出的系统在未对准朝向的情境下具有更高的鲁棒性,从而在多路复用场景有着广泛的应用前景。

多输入多输出微振动系统的混合鲁棒自适应控制

Q参数化方法在结构振动自适应控制领域的应用中体现出明显优势.本文针对多输入多输出(MIMO)结构振动主动控制系统,利用Q参数化方法的优势,基于无限冲激响应(IIR)滤波器,提出了一种结合前馈控制与反馈控制的MIMO混合鲁棒自适应控制方法.同时,给出前馈,反馈MIMO鲁棒自适应控制方法的详细推导过程,给出混合MIMO鲁棒自适应控制方法的推导和稳定性,收敛性分析.在此基础上,通过构建三自由度微振动主动振动控制实验系统,针对单频窄带和双频窄带扰动展开了对比实验分析,相关的实验结果验证了本文所提出MIMO混合鲁棒自适应控制方法的可行性和有效性.

一种防空服务质量模型下的集中式多输入多输出雷达三维机动跟踪功率分配方法

针对防空作战中现有多功能雷达功率资源利用率低的问题,提出一种基于服务质量(Quanlity of Service,QoS)模型的三维机动跟踪功率分配方法以差异化标准提升多目标跟踪性能。将目标三维机动模型建立为自适应当前统计模型,通过将加速度协方差与估计误差协方差矩阵相关联以实现自适应调整。在此基础上,对三维跟踪下的贝叶斯克拉美罗下界进行推导,并将其作为跟踪误差衡量指标。通过构建关于目标威胁度与期望跟踪精度的函数关系,建立防空QoS模型下的闭环功率优化分配机制。证明所构建功率优化分配模型是凸优化问题,并进一步转化为半正定规划问题进行求解。仿真结果表明,相对于传统功率分配方法,所提方法能显著提高全局跟踪效能。

大规模多输入多输出可见光通感一体化系统的信道状态信息还原和定位

得益于丰富的频谱和光源,可见光通信感知一体化(IVLCP)系统为解决高性能通信定位的室内无线网络需求提供强有力的技术支撑。同时,大规模多输入多输出(m-MIMO)技术能有效提高IVLCP网络的服务范围和质量。然而,m-MIMO赋能的IVLCP网络的信道环境更加复杂且先验信息更易变化,这使得传统方法难以快速准确地完成信道估计和定位。针对此,该文提出一种信道状态信息还原和定位(CSIRP)网络,该网络不仅能够有效地捕捉复杂分布的可见光通信信道特征,同时能够应对信道状态的时变性,从而提高信道和位置估计的鲁棒性和动态适应性。具体而言,CSIRP网络首先基于条件生成对抗思想自适应训练生成器和鉴别器,进而实现根据接收信号进行信道估计,接着结合长短期记忆网络(LSTM)从估计的信道中获取接收终端的位置估计值。仿真结果表明,采用CSIRP网络所获得的信道状态准确度和定位精度均优于现有的深度学习参考方法,这为m-MIMO赋能的IVLCP系统提供了可靠和精准的信道状态信息和位置感知能力。

采用子阵多输入多输出的天基预警雷达强杂波抑制方法

针对天基预警雷达因其高速平台运动带来严重的距离模糊和多普勒模糊,导致杂波背景强进而降低雷达目标检测性能的问题,提出一种基于子阵级多输入多输出天基预警雷达强杂波抑制方法。构建基于子阵级多输入多输出天基雷达模型并分析远距离机动目标相参性,确定目标出现线性距离徙动和不出现多普勒频率扩散时的最大相参积累时间,以保证长时间相参积累可行性;针对多输入多输出雷达长驻留的特点采用长时间积累提高多普勒分辨率,降低一个距离-多普勒单元的杂波功率,在保证搜索效率的情况下降低该单元杂噪比,并采用3/5准则检测盲区图评估天基雷达检测性能;在强杂波背景下改善了信杂噪比,提高了目标检测概率。实验仿真表明,所提方法相比相控阵雷达可有效降低杂波背景,在单脉冲重复频率下即可达到很好的检测效果,比相控阵雷达检测性能提高约20.48%。

虚拟多输入多输出无线电能与信息同步传输技术

在无线通信系统中,多输入多输出(MIMO)天线技术可有效提高信号传输速率和信道利用率。传统的能量调制式无线电能与信息同步传输(SWPIT)技术主要依赖单输入单输出线圈实现系统的供电和通信,难以实现多路并行通信。该文针对需要多信号接收器的无线供电场景,提出一种虚拟MIMO-SWPIT技术以满足多端通信的需求。所提系统可在两种状态下工作:当仅需无线供电时,系统工作在谐振状态进行高效电能传输;当需要通信时,通过控制逆变器开关信号的相移角和频率,在发射线圈中构造非标准正弦多载波(即虚拟多输入),以其中的基波和谐波分量作为通信载波传输信息。系统接收回路对基波和谐波所携带的信息进行解调(即虚拟多输出),同时谐波分量可用于负载供电。搭建的实验样机实现了稳定的电能与双通道信息并行同步传输,通信时电压波动低于3%,每路通道信息传输速率为4.0 kbit/s,验证了所提方案的可行性。

5G网络下的多用户多输入多输出(MIMO)研究

本研究深入研究了在5G网络环境下的多用户多输入多 输出(MIMO)技术的重要性和潜力。通过详细的分析和实验,我 们发现MIMO技术不仅在提高5G网络性能和容量方面发挥关键 作用,而且具有解决多用户干扰和显著提高数据传输速度的潜力。 这些发现对于5G网络的未来发展至关重要,将为通信技术领域 的创新提供重要的启示和方向。我们的研究为加速5G网络的进 一步演进和改进打下了坚实的基础。

基于多输入多输出模糊控制器的电液系统控制研究

电液系统的控制主要依靠控制阀来调节液压系统中的液压油流量和压力,以实现对液压缸的运动控制,电动液压系统(EHS)通常具有力和位置控制,为了将这些参数控制到所需值,经常使用多个PID控制器,它们对系统参数的变化很敏感。因此,本文提出了一种多输入多输出(MIMO)模糊控制器来控制这些变量。所提出的控制器具有四个输入和三个输出,所提出的控制器和EHS已应用于液压机。实验结果表明,与多个PID控制器相比,采用MIMO模糊控制器的力和位置混合控制具有更好的性能。拟议的EHS也比传统EHS节省更多的能源。因此,MIMO模糊控制器可以是EHS中控制多变量的替代方案。

去蜂窝大规模多输入多输出非正交多址系统中基于量子菌群优化的接入点选择方案

去蜂窝大规模多输入多输出非正交多址(MIMO-NOMA)系统的接入点(AP)选择,对有效降低系统的回程链路开销、提高用户的下行可达速率影响较大。该文针对AP选择的去蜂窝大规模MIMO-NOMA系统下行链路建立了用户平均速率的表达式;在此基础上,提出了基于量子菌群优化(QBFO)的AP选择方案,将AP与用户的连接关系以量子比特的形式编码,利用自适应量子旋转门模拟细菌趋化,实现细菌位置更新,通过对量子细菌种群进行测量,获得AP与用户的选择解集,并引入驱散操作避免算法陷入局部最优。实验结果表明,所提方案能够在降低回程链路开销的同时显著提高用户的下行平均速率,相较于基于接收功率和基于信道估计均方误差的AP选择方案,该文所提方案在降低用户间干扰、提高系统总吞吐量方面表现更优。

基于多输入多输出编解码器网络的图像去模糊

针对动态场景下非均匀盲去模糊算法存在去模糊不彻底和纹理细节丢失的问题,提出了一种基于多输入多输出编解码器网络的图像去模糊方法。首先,采用一个特征提取模块获取不同尺度模糊图像的全局和局部特征信息,为网络提供更丰富、更全面的图像特征信息。其次,使用特征融合模块对多尺度特征进行融合,使不同尺度下的上下文特征与细节信息可以在单个U-net网络中流动,增强了特征信息的流动性,解决了传统方法中多个子网络堆叠导致特征流动受阻的问题。最后,设计了一个由L1损失、多尺度频率重建损失和边缘损失组成的混合损失函数,在提升图像复原效果的同时更好地保留纹理结构和边缘信息。为了评估网络去模糊性能,在基准数据集GoPro和HIDE上进行测试,复原图像的峰值信噪比均值分别为31.94、29.45 dB,结构相似度均值分别为0.961、0.936,均高于相比较的去模糊算法。在视觉效果上,恢复的图像纹理结构和边缘更清晰,更接近真实图像。所提出的网络模型能够获取更丰富的特征信息,增强了网络内部特征的流动能力,取得了较好的去模糊效果。

基于多输入多输出阵列的3D-FDA-SAR成像方法

针对频率分集阵列三维合成孔径雷达(3D-FDA-SAR)成像方法阵元数目多、阵元利用率低的问题,提出一种基于多输入多输出阵列的3D-FDA-SAR成像方法。将3D-FDA-SAR切航迹向的频率分集阵列改为多输入多输出频率分集阵列,多输入多输出频率分集阵列随运动平台运动,在沿航迹向形成综合孔径,结合切航迹向的实阵列,合成虚拟二维频率分集阵列平面,获得对目标的下视三维成像能力。首先建立多输入多输出3D-FDA-SAR成像模型与信号模型,利用多输入多输出技术,在发射端发送波形正交信号单频窄带信号,在接收端通过全频接收方式,接收所有发射阵元经目标反射后的回波信号,经正交匹配滤波器进行信号分离,获得不同收发通道的回波数据,再利用后向投影算法对回波数据进行成像处理,最终获得目标的三维成像结果。仿真结果表明,基于多输入多输出阵列的3D-FDA-SAR成像方法使用少量阵元,提高了阵元利用率,获得了对下视目标的三维成像能力。

全维多输入多输出下行系统中两级序贯码本选码方法

为了在全维大规模多输入多输出(MIMO)下行系统中获取可靠的信道状态信息(CSI),提出了基于两级序贯码本的预编码设计方法。在此方法中,预编码码字由内码与外码组成,内码用来逼近各个辐射路径,而利用外码将选出的内码做最佳的线性组合。该方法能精确地逼近真实信道,而且还可以降低系统中的反馈开销。此外,基于假设的信道模型提出了反馈开销的确定方案和旋转码本的构造方法。通过实验仿真,验证了该设计方法的准确性和有效性。

大规模多输入多输出系统的信道估计及性能

在大规模多输入多输出系统中应用深度学习进行信道估计的性能优于传统信道估计算法的性能,并且能有效地降低导频开销。因此,在配备低分辨率数模转换器的大规模多输入多输出系统中提出基于注意力机制的生成对抗性神经网络模型,用于提高信道估计性能。仿真结果表明,当使用少量导频时,对抗性神经网络模型能够获得比传统方法更为准确的信道状态信息,具有更强的鲁棒性。

船舶纵向运动多输入多输出不稳定系统的非线性反馈控制

为了提高多输入多输出(MIMO)不稳定系统控制器的鲁棒性与节能效果,以大连海事大学教学实习船“育鲲”轮在波浪上纵摇和升沉运动的数学模型为研究对象,将数学模型的分子分母具有不稳定零极点过程使用根轨迹成形技术以及引用数学工具加权矩阵将其根轨迹拉到左半平面.之后运用闭环增益成形算法设计控制器的思路,以成形后的模型用一阶闭环增益成形算法设计鲁棒控制器,再引入双极性S函数驱动的非线性反馈代替原有的误差线性反馈.从仿真结果可以看出,在模型产生摄动时,非线性反馈控制改进了升沉和纵摇,控制能量大幅减少,对模型干扰具有鲁棒性能.该方案求解过程简单,并且整个系统控制器与被控对象物理意义明确,设计所得的控制器阶次较低,且补充完善了MIMO不稳定系统的控制器设计方法.

一种用于5G移动终端的双极化多输入多输出天线设计

提出一种用于5G移动终端的8端口多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)缝隙天线阵列。该天线阵列由4个双极化天线单元组成,分别放置在尺寸为150 mm×75 mm的系统基板的4个角落。天线单元顶层由一对正交放置的微带馈线和一对方形不规则金属环组成,该方形不规则环可用来改善天线的隔离度。天线单元底层为一外圆内方的缝隙结构,用于实现天线的宽频带特性。实验结果表明,多输入多输出天线阵列获得了3.3~4.1 GHz的-6 dB阻抗带宽,优于16 dB的隔离度且高于88%的辐射效率。此外,该天线在工作频段内的包络相关系数(ECC,envelope correlation coefficient)远小于0.5。可见,该多输入多输出天线阵列具有宽频带和高辐射效率等特性,适合用于5G移动终端系统。

多输入多输出宽带电力线载波通信信道模型研究

该文提出一种多输入多输出(multi-input multi-output,MIMO)宽带电力线载波通信(power line communications,PLC)信道混合模型。该模型结合电力线载波通信信道自上而下和自下而上两种建模方法,考虑了多输入多输出载波信道的空间相关性,提供一种不需要完整载波网络拓扑信息和测量数据的先验电力线信道建模方法。给出了低压室内电力线载波通信信道模型算例,分析了算例在2~30MHz和2~100MHz两种带宽下的信道特征和参数,并与已有模型进行了对比。结果表明,在同等条件下该文模型与已有模型仿真结果一致,但克服了需要获得大量负载阻抗信息或大量测量数据建模的困难,为多输入多输出电力线载波通信提供了一种具有实用价值的仿真分析方法,对于简化多输入多输出电力线载波信道的研究、设计和工程应用具有重要意义。

水声多输入多输出信道的分布式压缩感知估计

多输入多输出技术通过采用多个阵元进行多发多收空间复用信道可在极其有限的通信带宽下实现高速水声通信,但由于同时存在通道间干扰和多径干扰,水声MIMO信道估计变得困难。提出利用MIMO水声信道多径稀疏结构存在的相关性,在经典联合稀疏模型的基础上对MIMO观测矩阵进行重组,从而建立基于分布式压缩感知的单载波水声MIMO通信信道联合稀疏模型;同时,针对信道响应中具有相同多径位置的稀疏部分和特有稀疏部分设计区分性正交匹配追踪算法进行联合重构,进一步抑制通道间干扰的影响。最后通过仿真和海上实验进行本方法有效性的验证,实现16 kbps的MIMO水声通信。通过算法推导、仿真和实验可得到结论:利用MIMO水声信道多径相关性进行分布式压缩感知估计可提高估计性能。