基于多天线波束赋形的CRN分布式上行功率控制算法

针对工作于underlay模式的认知无线网络(CRN,Cognitive Radio Network)上行功率控制问题,本文提出一种基于多天线波束赋形,由认知基站和认知用户联合优化的分布式上行功率控制算法.联合优化的具体步骤为认知基站通过求解最大广义特征值问题完成多天线波束赋形优化;认知用户先将非线性功率优化问题转换为几何规划凸优化问题,再使用梯度法完成分布式发送功率优化;认知基站和认知用户交替优化,实现网络效用最大化.数值仿真显示,同只优化认知用户功率的上行功率控制算法相比,认知基站和认知用户联合优化的上行功率控制算法不仅能得到更大的网络效用值,而且对主用户的干扰具有鲁棒性.

CORDIC算法及其硬件实现

详细阐述了 CORDIC 算法的原理、应用、硬件结构和实现。并通过基于 FPGA 的 CORDIC 算法实现和实际应用统计结果,进一步验证了使用硬件来实现 CORDIC 算法所具有的快速、精确和经济的特点。同时也为 CORDIC 算法的 ASIC 实现提供了依据。

非理想信道状态信息的认知无线网络下行功率分配和波束赋形方法

针对非理想信道状态信息(CSI)条件下工作于underlay模式的认知无线网络(CRN)多用户下行功率分配和波束赋形研究中普遍存在的问题,包括忽略主网络(PN)对认知用户(SU)的干扰、传统的凸优化SDR方法对约束条件的近似要求以及实现算法复杂、实用性受限等,首先建立CRN模型,增添PN对SU的干扰项,而后在非理想CSI的最差条件下形成优化问题。再通过Lagrange对偶对问题的约束条件进行变换,并基于变换后的问题形式,利用上行和下行的对偶特性,引入虚拟功率,将优化问题转换为上行功率分配和波束赋形问题,进一步得到简便、快速和实用的迭代算法。数值仿真显示,算法收敛很快。并且发现非理想CSI引起的误差不仅对下行功率影响明显而且还改变优化问题的可行解区域;PN基站(PBS)的发送功率的变化对可行解区域有显著的影响。

一种实用化紧凑型PIFA天线设计

提出了一种工作于1.9GHz,实用的紧凑型PIFA天线的设计。在传统PIFA天线设计的基础上,结合应用需求,对常用的矩形平面天线结构进行了修改,采用多边形平面的天线结构。通过HFSS仿真,天线具有低回波损耗、宽频带和较高增益的特性,在系统设计中,具备较强的实用性。适用于1.9GHz频段的小型化RF收发设备,如手持终端及便携式移动设备等,且易于与设备集成。一种工作于1.9GHz,具有宽频带(21%)的PIFA天线的设计。采用HFSS对所提出的天线进行了仿真,性能结果令人满意;是一种实用而且高效的紧凑型天线。下一步的工作是将设计应用于RF收发模块,主要是手持终端和便携式移动设备并能与它们的结构完成集成共形。

基于天线选择的CRN下行波束赋形方案

针对underlay模式下认知无线网络(CRN)的性能提升问题,提出一种基于天线选择的下行波束赋形方案。方案对由CRN模型得到的优化问题的非凸约束条件,包括秩1约束、二进制整数型变量和非线性约束等,分别采用双线性等效变换、松弛变量替换及添加惩罚项等方法转换为凸约束条件,得到了双凸优化问题。并给出了基于交替优化方法的问题求解算法。数值仿真结果表明,相对于固定天线,采用天线选择优化的CRN随着可选天线数目的增加,能量效率增大;在相同的服务质量下,下行功率减小,优化算法的可行解区域增大,而且对主网络基站的干扰具有鲁棒性。

基于上下行对偶的CRN下行功率分配和波束赋形算法

认知无线网络(CRN)在underlay工作模式下的多用户下行功率分配和波束赋形问题研究中存在通用的SDR算法计算复杂度高、实用性受限以及优化问题中忽视主网络(PN)对认知用户(SU)的干扰等问题。针对这些问题,首先在CRN网络模型中增添PN对SU的干扰,生成优化问题;而后基于上行和下行的对偶特性,采用虚拟功率,将优化问题进行形式变换,成为上行功率分配和波束赋形问题;得到能够简便、快速求解的迭代算法。分析了算法的收敛特性,得到了收敛条件;并进一步计算了算法的复杂度,结果表明优于SDR算法。数值仿真显示,算法收敛很快;而且表明主网络基站(PBS)发送功率的变化影响可行解区域; PBS发送功率的增加会导致CRN下行功率增大,影响较显著。

MPC860T与SDRAM接口设计及其BSP生成

文中对目前在嵌入式系统设计中广泛应用的 POWERPC 系列 MPC860T 与 SDRAM 的接口设计作了详细描述。同时结合 SDRAM 的命令真值表和时序,详细阐述了 MCP860T 内嵌的用户编程器(User Pro-grammable Machine)UPM 表的功能、编程方法及生成板级支持程序 BSP(Board Support Program)的方法,并给出了一个基于实际硬件接口设计的实用板级支持程序 BSP。

共享备份通路策略在基于GMPLS的WDM网络中的应用分析

着重研究了基于GMPLS的WDM网络中的Pro-tection/Restoration(P/R)策略,通过对网络业务的分类,分别讨论了几类P/R策略。重点分析了共享备份通路M:N(M<N)的P/R策略,并导出了应用模型,得出了仿真结果,给出了用于网络工程应用的结论。

光孤子传输特性分析及其应用前景

文章通过对光孤子的产生机理和传输特性的分析,从理论上阐明了光孤子在光纤通信中所具有的优越性;并结合近年来光孤子光纤通信实验的结果,对未来光孤子光纤通信的实用前景作了预测。

基于Chirp-BOK-DQPSK调制的超宽带无线通信系统

针对普通的Chirp-BOK调制效率不高的问题,设计了基于Chirp-BOK-DQPSK调制的超宽带(UWB)无线通信系统,推导与验证了该系统在AWGN信道下的误比特率,分析了该系统在多径环境下存在较大码间干扰的原因。最后通过仿真分析比较了该系统和Chirp-BOK-UWB系统、Chirp-BOK-DBPSK-UWB系统在IEEE 802.15 SG4a给出的CM1和CM7信道下的性能。仿真结果表明,该系统在牺牲一定误码率性能的情况下,能有效提高传输速率。

超宽带拓展距离应用的研究综述

目前,超宽带(UWB)系统主要局限于短距离应用,为了扩展其应用领域,一些有关拓展UWB通信距离的研究逐步展开。针对这些研究进行了综述,描述了UWB远距离通信的应用场景,并通过原理分析、实例论证和难点探讨,具体介绍了拓展UWB通信距离的六种策略,包括降低通信速率、使用定向天线、使用M IMO天线、使用协作通信或多跳传输、使用多抽头数的RAKE接收机以及突破功率谱密度限制,为UWB远距离通信的实现方案选型提供了重要参考。

无线传感器网络区域覆盖的拟物拟人优化方法

建立了以节能为目标的无线传感器网络(WSN)区域覆盖优化模型,指出此模型是一个具有指数复杂度的NP问题,针对问题特点设计了三条拟物拟人策略,分别是"拟万有引力"模型、"拟库仑力"模型和"共同富裕"模型.以此为基础,设计了一个拟物拟人算法(QPQSA),此算法是一个基于节点局部信息的分布式迭代算法.仿真结果显示,对于边界复杂的目标区域,无线传感器网络可由随机初始覆盖出发,经过自组织移位调整和功率控制达到一个优化的覆盖方案,经过优化,网络寿命延长了45.03%,覆盖率从72.28%提高至98.79%.

CDMA网络中TSOA/AOA定位跟踪技术

为研制基于CDMA网络的新型定位系统,提出一种新的到达时间之和(TSOA)/到达角(AOA)定位技术,它利用信号TSOA与AOA实现移动台的定位。为研究高精度实时定位算法,建立TSOA/AOA混合定位的数学模型,推导基于扩展卡尔曼滤波器的定位算法,通过仿真验证其可行性。

典型超宽带通信系统实现方案的应用场景分析

目前虽然存在很多超宽带通信系统实现方案,但对这些方案的综合性能评价和应用场景分析方面的研究较少.本文介绍了超宽带技术的研究现状,分析了其潜在的应用场景,并给出了超宽带通信系统的实现方案模型.通过对超宽带通信系统中基带调制、抗多径处理、扩频和载波变频这四类技术的研究和应用场景分析,以通信速率、通信距离、实现复杂度和功耗为主要评价标准,给出了12种满足功率谱密度限制和6种不满足功率谱密度限制的典型超宽带通信系统实现方案的应用场景.这些研究对超宽带通信系统的优化设计和多元化发展具有重要意义.

用遗传算法求解最优QoS划分与路由问题

未来的通信网将充分支持各种QoS业务,QoS划分与路由问题研究针对QoS业务的最优化问题。首次提出了求解最优QoS划分和路由问题的遗传算法。该算法以K条最短路径来代替全网最优路径,大大加快了算法的运行速度。仿真结果证明了该算法的合理性和有效性。

联合卡尔曼法消除无线定位中的非视距误差

通过分析测量值丢弃法和整体平移法的优势和局限性,提出了联合卡尔曼法。它采用设置标准差门限把测量值丢弃法融合到整体平移法中,利用测量值丢弃法在处理偏差较大的测量值方面的优势,消除偏差较大的测量值对后续估计值的影响,有效抑制了卡尔曼滤波的不收敛,降低了对可采用系数的限制,从而使可采用的系数进一步降低,更大程度地消除了非视距误差,提高定位精度。

用双种群混合遗传算法求解最优QoS划分问题

在取决于性能的价格机制下,最优QoS划分用于沿路由路径最优化地分配QoS参数值,以使得通信总费用最小。提出了求解最优QoS划分问题(OPQ问题)的双种群混合遗传算法。该算法充分利用了遗传算法的全局搜索优势和模拟退火算法的局部搜索优势,并且两个相互独立的子群体周期性的交流最优染色体,进一步提高了性能。仿真结果表明了该算法的有效性。

基于PSO和变异模拟退火的QoS单播路由算法

为了研发更高性能的QoS单播路由算法,提出变异退火粒子群优化(MSAPSO)算法。MSAPSO算法中使用一种新的⊕算子,将粒子群优化(PSO)的迭代公式简化成一个公式。通过设计变异退火算子,将遗传算法的变异操作和模拟退火的Metropolis概率接受准则融入PSO,以改善粒子群的多样性和算法的收敛性。仿真结果表明MSAPSO在搜索成功率和收敛性上优于纯PSO算法和蚁群算法。

三类超宽带芯片设计方案的比较分析

根据使用的载波方式,现有的超宽带芯片设计方案可具体划分为无载波超宽带、单载波超宽带和多载波超宽带三类。这三类芯片设计方案虽然都比较成熟,但由于均存在一些技术难点,所以目前并未有一种方案取得绝对优势并得到广泛应用。通过对相关技术和芯片设计实例的研究,从系统复杂度、峰均功率比、系统总功耗、抗频率选择性衰落、载波同步、码元同步和扩频增益这七个方面对三类超宽带芯片设计方案进行了比较分析,为不同应用场景下芯片设计方案的选型提供了参考。

改进遗传算法准确估计cdma2000-1X网络中的信号到达方位

针对cdma2000-1X网络中无线信号的特点和无源定位的需要,通过将N阶多项式平滑拟合及加权修正的思想融合到遗传算法中,提出了一种改进的遗传算法来消除NLOS误差和多径传播误差对载干比的影响。不仅避免了遗传算法"早熟"的发生,而且还可以根据实际情况灵活改变搜索精度,使算法搜索达到全局最优,从而实现精确估计信号到达方位的目的。经过场外试验和MATLAB仿真验证该算法可以达到比较好的效果。