基于聚类分析的反向射线跟踪算法

现有无线定位引入射线跟踪算法环境建模过于理想,不适合实际应用。为此,提出了一种基于聚类分析的反向射线跟踪算法。为贴近射线的实际传播环境,构建了建筑物表面为准镜面的二维传播环境模型;根据多径定位信号传播路径的特征定义了位置指向性路径(P-路径)和区域指向性路径(A-路径),算法根据多径定位信号的到达时间和到达角度的估计值,利用分支跟踪搜索算法找出其可行路径,再用聚类分析方法实现对位置指向性路径的识别和传播路径跟踪,并采用分段加权的思想完成对区域指向性路径的最大可识别路径的跟踪。仿真结果验证了该算法的合理性,与基于绕射判决门限的反向射线跟踪算法相比,提出的算法能显著提高对P-路径和A-路径随TOA和AOA估计误差变化的跟踪正确率。

TD-SCDMA中下行引导时序搜索算法研究与比较

针对TD-SCDMA子帧结构的特点,研究了现有的5种下行引导时序搜索算法,并分析了各种算法的运算效率。最后,对各种算法进行了简要比较。

TD-SCDMA系统频偏估计算法

文章从估计范围、估计精度和运算复杂度等方面,对现有的5种频偏估计算法进行研究和仿真,给出了算法的选择依据和详细的分析结果。在此基础上,研究了利用差分相关法、基于TS0的Midamble码与SYNC-DL码的联合频偏估计算法,分析了估计范围和运算复杂度。通过仿真发现,该算法可以将频偏控制在±0.05×10-6之内,较好地实现了精确的频偏估计,解决了频偏估计精度不易提高的难题。

基于chirp信号的室内导航定位系统设计与实现

室内定位系统成熟的产品少、需求高,因此开发实用的室内导航定位系统具有重要意义。基于无线chirp扩频信号具有的较高时间分辨率,利用双边TOA(到达时间)测距技术和泰勒级数定位解算算法,设计并开发了一种可用于室内导航定位的实验验证系统。设计系统的组成架构、工作原理、硬件设计、软件方案和工作流程,最后在实际室内环境中测得系统的定位精度优于1 m,具有极高的实用性。

TD-SCDMA系统中P-CCPCH同步方法

在研究了主公共控制物理信道(P-CCPCH)同步原理、介绍了现有的同步法的基础上,提出了一种新的P-CCPCH同步法。该方法基于SYNC-DL调制相位和载波频偏,可以非常好地克服由于载波频偏而引起的捕获概率降低的现象。仿真结果表明,该方法具有很好的抗载波频偏的性能,且检测概率高,运算量小,操作性强,易于实现。

基于聚类分析的多信号分类识别算法研究

为满足敌对环境下我方掌握敌方设备数量和系统设计环境的需求,研究无训练序列时的多信号分类识别问题。在接收信号已知、优化准则数目未知的情况下,提出基于聚类分析的多信号分类识别算法对响应系统的数量和设计进行评估。首先,利用信号样本的均值、方差和范数等数字特征进行总体分类;然后,分析最优波形的相关性,设定相关性门限,粗略估计优化准则数目;最后,通过聚类方法对信号样本进行细分类。对3550组实际信号样本数据进行分类。结果表明,相关性门限为0.2时得到的数据6分类结果可信度效果最高,进一步计算出3550组样本数据具体的6分类结果和6类系统响应准则。

双瑞利衰落对传输系统性能的影响

基于接收信噪比的统计特性,研究了双瑞利衰落下传输系统的差错性能,分析了系统的中断概率和分集增益.采用基于矩生成函数的方法导出了涵盖多种调制方式的平均误符号率的通用公式,并得到了二进制调制平均误符号率的封闭表示式.仿真结果表明:相对于瑞利衰落而言,双瑞利衰落时系统的中断和平均误符号率性能变差,从而进一步限制了信息速率;在有限的信噪比范围内,接收机难以获得满分集增益1;采用差分相干M-DPSK比相干M-PSK约有3dB的性能损失.

一种循环迭代的宽带MIMO雷达正交稀疏频谱波形设计方法

甚高频(VHF)和超高频(UHF)宽带MIMO雷达在实现目标高分辨与成像方面表现出巨大潜力,但也面临着工作频段拥塞和电磁信号干扰问题。针对这一问题,该文提出一种基于循环迭代的宽带MIMO雷达正交稀疏频谱波形设计方法。首先,将期望频谱矩阵作为待优化的辅助变量,综合考虑最小化发射波形频谱与期望频谱之间的均方误差以及积分旁瓣电平为目标函数,以发射波形恒模和期望频谱幅度满足上、下界约束为条件建立优化模型;然后,在循环迭代的算法框架下,为提高运算效率,利用快速傅里叶变换和谱分解技术实现模型的求解。仿真结果表明,优化波形较现有方法具有更好的稀疏频谱特性,同时还具有低自相关旁瓣和互相关性。

一种新型毫米波微带均衡器的设计与实现

分析了平面回音壁模介质谐振器的特点及其与微带线耦合产生均衡的原理,并在此基础上给出了一种新型的毫米波均衡器子结构.仿真分析证明,这种结构具有良好的Q值和耦合度可调性.最后,用此子结构级联设计出新型毫米波均衡器,并且呈现良好的特性.

目标定位的分布式MIMO雷达资源分配算法

为了提高分布式多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达的目标定位精度,分析了阵元、发射功率和信号带宽对定位精度的影响,进而提出一种将三者联合优化的资源分配算法。首先,以最小化目标的平方位置误差下限(squared position error bound,SPEB)为目标函数,建立了包含阵元、功率和带宽3个变量的优化模型;然后,通过推导最优功率分配矢量和带宽分配矢量的关系简化模型;最后利用凸松弛和循环最小化算法将优化问题转化成二阶锥形式,求解得到最优的资源分配策略。仿真结果表明,利用所提出的算法进行资源分配能明显提高目标的定位精度;信号有效带宽对目标定位精度的影响大于发射功率。

认知MIMO干扰网络的顽健干扰对齐算法

针对重叠式认知MIMO干扰信道状态信息(CSI)非理想的问题,提出一种顽健干扰对齐算法。首先通过欧几里得球形不确定性刻画非理想CSI,以最小化用户干扰泄漏为目标,构建非理想CSI条件下发送预编码和接收干扰子空间矩阵的优化模型;然后利用矩阵范数的不等式性质,推导了最差条件下的主用户干扰温度约束;最后采用拉格朗日部分对偶及次梯度更新方法,推导出收发矩阵之间的迭代关系,并从理论上分析了顽健算法的适用条件和可达自由度范围。仿真结果表明,所提算法具有较好的顽健性,且获得的次用户网络性能优于已有算法。

针对目标跟踪的分布式MIMO雷达资源分配算法

基于分布式多输入多输出雷达,针对目标跟踪精度的优化问题提出了一种联合资源优化分配算法。首先,推导了机动目标跟踪误差的贝叶斯克拉美罗下界(Bayesian Cramer Rao lower bound,BCRLB),由BCRLB可知其跟踪精度主要由信号发射功率、带宽和信号有效时宽决定。然后,以最小化目标的BCRLB为目标函数,建立了包含相应的3个资源变量的优化模型,分析可知该模型的求解是一个非凸问题的求解。所以采用循环最小化算法和凸松弛的方法将这个非凸的优化模型转化为凸优化模型进行求解。最后,仿真结果表明,利用所提出的资源分配算法能明显提高机动目标的跟踪精度。

双瑞利衰落下等增益合并接收系统性能分析

基于双瑞利衰落模型,对等增益合并多支路接收系统的中断特性和平均误符号率性能展开研究。导出了等增益合并输出信噪比n阶矩的封闭表达式,基于Padé逼近原理得到了其相应矩生成函数的近似公式,采用基于矩生成函数的方法得到了系统中断概率和平均误符号率的近似表示式。仿真结果验证了理论方法和数学分析的有效性和准确性。

基于射线跟踪的AOA定位算法的GDOP研究

GDOP是衡量定位系统精度的一个重要指标。基于射线跟踪的定位算法利用镜像站实现对目标的定位,针对现有关于GDOP的计算因没有考虑镜像站之间的相关性,而无法用于对基于射线跟踪的定位系统的定位精度与镜像站布局之间规律进行分析的问题,给出一种基于射线跟踪的AOA定位算法(AOA-RT)的GDOP计算方法。在微小区AOA定位模型下,根据镜像站与定位站之间的关系,得到镜像站位置误差的相关矩阵,根据该相关矩阵推导了AOA-RT算法的GDOP的计算公式。仿真结果表明了所给的GDOP计算方法的合理性,并得出了相关结论。

LTE系统中的分布式负载迁移协商均衡算法

为了提高长期演进计划(long term evolution,LTE)系统中业务处理资源的利用率,降低由于系统处理资源分配不均而导致的呼损率,给出了一种适用于LTE系统的分布式负载迁移协商均衡算法。分析了LTE系统通信的特点,指出可利用LTE系统eNodeB(evolved NodeB)间使用X2接口进行数据通信的特点,在组网的eNodeB间进行负载迁移。在此基础上建立了负载迁移协商均衡模型,指出了算法的适用场景,说明了算法均衡粒度的选取标准和性能评价指标。通过与传统的轮询算法进行比较,使用分布式事件驱动方法对该算法进行了性能分析,验证结果表明了该算法的有效性。

OFDM技术应用浅析

介绍了OFDM技术的基本原理和一些实际应用,重点分析了OFDM在DTTB运用中的优势和发展变化,指出了设计和应用OFDM系统的几个关键点。

基于GDOP权值交点的鲁棒AOA定位算法

针对已有的基于权值交点的AOA定位算法由于未考虑奇异方位线交点而导致定位精度不高、适应性不强的问题,给出一种基于GDOP权值交点的鲁棒AOA(RGWIAOA)定位算法。算法根据锚节点AOA测量值,获得所有方位线交点,利用圆误差概率确定有效交点,并依据有效交点的GDOP产生相应的权值,对有效交点进行加权求和作为盲节点的位置估计。RGWIAOA算法利用了AOA测量值的标准差,同时在GDOP的计算中兼顾了锚节点位置的误差,使算法具有较强的鲁棒性。仿真结果表明,与已有算法相比,RGWIAOA算法在不同应用场景下具有更好的适应性及更高的定位精度。

MIMO无线信道建模及性能评估

基于开阔地随机模型假设,分析了多天线无通信系统的典型统计模型和物理模型两种信道建模技术,推导出基于空间衰落相关性的克罗内克积模型和基于路径的统计簇模型,并通过仿真比较了两种模型的性能。结合多天线信道矩阵的特征分析方法,设计利用多天线系统并行子信道的MEA-SVD算法来获得高的阵列增益。该算法包括跟踪和训练两种工作模式。考虑克罗内克积信道模型时,我们对接收机采用MEA-SVD算法时系统性能进行仿真评估,并指出了在实际应用中存在的局限性。

基于三阶累积量的NLOS误差抑制算法及其在WCDMA系统中的测试

非视距传播(NLOS)误差是蜂窝网系统提高定位精度必须解决的关键问题。首先提出了一种基于三阶累积量的NLOS误差抑制算法,并根据NLOS误差大小和信号斜度之间的关系,给出了一种基于偏差Kalman滤波的NLOS误差抑制算法。文章基于WCDMA系统构建了定位测试平台,通过实测数据验证了算法的有效性。

基于凸优化方法的室内NLOS误差抑制算法

非视距(non-line-of-sight,NLOS)误差是导致室内定位精度低、稳定性差的一个重要原因,现有NLOS误差抑制算法存在复杂度较高、鲁棒性较差等问题。提出一种基于凸优化方法的室内NLOS误差抑制算法,为保证定位鲁棒性,该算法先给出鲁棒最小二乘(robust least squares,RLS)形式的位置估计问题,再依据遮挡情况不同,将定位环境分为轻微遮挡环境和严重遮挡环境,并根据两种环境NLOS误差特性,引入新的松弛条件,将上述位置估计问题分别转化为二次约束二次规划问题和二阶锥规划问题并求解。仿真实验表明,相比已有算法,在不同应用场景下,所提算法提高了定位精度,并且有效降低了无解个数,增强了鲁棒性。