输出解耦型GPC在车辆横向控制中的应用

为了解决输出变量间存在相互耦合的车辆横向控制问题,提出了一种输出解耦型广义预测控制器。鉴于车辆动力学模型输出耦合的特性,首先对广义预测控制器的CARIMA模型进行改进,将输出矩阵系数拆分成对角阵和反对角矩阵的形式。然后引入Diophantine方程,严格推导性能指标中控制量的表达式。最后令控制量表达式中表征耦合的项为零,从而实现对耦合输出量进行解耦。以车辆对双移线参考路径跟踪能力为仿真研究对象,对比PID控制、广义预测控制和输出解耦型广义预测控制的控制效果表明,在低速时三种控制方法对车辆轨迹跟踪控制效果相当,在中高速时输出解耦型广义预测控制具有更好的跟踪能力,从而验证了输出解耦型广义预测控制器的有效性。

基于OFDMA子载波功率分配的FFR广义分析模型

基于正交频分多址接入(OFDMA)系统对分数阶频率复用(FFR)技术进行了研究。通过引入功率比值和软频率复用因子的概念,提出了FFR广义分析模型。目前现存的FFR方案均可作为特例统一在该广义分析模型的框架之下。该模型从OFDMA子载波功率分配的角度出发,为分析FFR提供了一种新的视角。理论分析表明,可以通过调整功率比值连续地调整软频率复用因子。对于基于FFR的OFDMA蜂窝系统,通过该模型可以有效地平衡小区容量和覆盖之间的矛盾。最后,基于全球互操作性微波接入(WiMAX)系统,从计算机仿真的角度证实了该结论,同时给出了功率比值的合理取值范围,这对于实际系统的设计颇具指导意义。

感知无线电网络中的联合波束成形与调度算法

感知无线电作为提高频谱使用效率的有效手段而得到研究人员的广泛关注,成为当前无线通信领域研究的热点.基于子空间理论,文中针对感知网络提出了一种能够最大程度地保持用户间正交性、抑制用户间干扰的低复杂度调度算法.在该调度算法的基础上,通过对发送波束成形、调度以及功率分配的联合优化,提出了一套完整的感知网络下行链路解决方案.仿真结果表明,所提出的方案能够在保证对主用户的干扰满足要求的前提下,使感知网络达到较大的吞吐量.同时,该算法还具有良好的健壮性,即使是使用简单而非最优的等功率分配策略,也不会带来明显的性能下降.