OFDM叠加导频联合信道估计和检测方法

针对现有正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统信道估计和迭代检测算法中频谱效率低和鲁棒性差等问题,提出了一种基于酉近似消息传递和叠加导频的信道估计与联合检测方法。首先,在软调制/解调中叠加导频对正交幅度调制的星座点进行预处理,检测时将叠加的导频作为频域符号的先验分布,利用置信传播算法进行调制和解调,实现检测模型的简化。然后,应用因子图-消息传递算法对OFDM传输系统和信道进行建模和全局优化,引入酉变换加强信道估计算法的鲁棒性。最后,建立OFDM仿真环境对现有方法进行仿真分析。仿真结果表明,相对于现有的独立导频类算法,所提算法能够以相同复杂度显著提升OFDM系统的频谱效率和鲁棒性。

应用消息传递和卡尔曼模型的无线传感网定位跟踪算法

针对无线传感网系统中传感节点的定位跟踪问题,提出了一种基于消息传递和卡尔曼模型的定位跟踪算法。将目标物与多个锚节点之间的测距整理为线性混合模型,通过贝叶斯公式进行因式分解,建立因子图。假定目标物位置随时间连续移动,相邻的定位坐标之间存在潜在的缓变关系,并利用卡尔曼模型挖掘该关系,即将测距、定位和卡尔曼模型整体进行优化。在因子图中选择合适的消息更新规则,对每条边上的消息进行更新计算,形成定位跟踪算法。最后,建立虚拟和实测环境对所提算法进行数值验证。由于将测距、跟踪和卡尔曼模型融合为一个整体进行优化,相比文献中已有方法,所提定位跟踪算法在仿真环境中表现出超过2 dB的性能优势,在实测场景下也具有接近1 dB的性能增益,证明了其有效性。

矩形窗正交时频空检测算法

针对正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制系统采用矩形窗函数时,信道矩阵结构复杂导致的鲁棒性差的问题,提出了一种基于时域处理和酉近似消息传递的检测算法。该算法首先添加循环前缀,将时域信道转换为分块对角矩阵;然后应用酉变换和近似消息传递建立迭代检测算法。仿真结果表明,所提检测算法能够在不增加复杂度的条件下有效提升检测精度和鲁棒性,特别是存在信道编码的条件下表现出2 dB的性能增益,使得该算法更适用于杂散多径、高速移动等环境,具有较高的应用价值。

应用酉变换近似消息传递的大规模MIMO接收机设计

由于天线间距较近和一些非白高斯干扰,大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的信道矩阵存在如列相关、低秩和非零均值等“病态”特征,给基于近似消息传递的迭代接收机算法造成了严重的性能损失。为此,提出了一种基于酉变换近似消息传递(Unitary Transformation Approximate Message Passing,Ut-AMP)的接收机算法。首先针对均值非零、列相关和条件数过大三种常见的病态特征,分析了酉变换的必要性;其次,利用变量间的马尔科夫特性将大规模MIMO系统进行因式分解和因子图建模,推导了联合置信传播、平均场和Ut-AMP的消息传递算法,并与现有算法的复杂度进行了对比;最后建立大规模MIMO接收机模型,对所有相关算法进行数值仿真。仿真结果表明,所提接收机算法能够以复杂度略有提升为代价,在病态信道矩阵环境中大幅提升接收机的鲁棒性,具有很高的研究和应用价值。

云数据中心基于温度感知的虚拟机迁移模型

提出云数据中心基于温度感知的虚拟机迁移模型TA-VMM。TA-VMM迁移时着重考虑物理主机处理器的温度情况和物理主机负载均衡情况。在物理主机状态检测阶段寻找出候选迁移主机MigrationFromHosts;在虚拟机选择阶段寻找出候选迁移虚拟机列表VmstoMigrateList;在最后的虚拟机放置阶段完成候选迁移虚拟机的重新放置。CloudSim云计算模拟器仿真结果表明,TA-VMM中温度阈值对云数据中心的性能影响十分重要,TA-VMM比其他虚拟机迁移模型具有更低的能量消耗。

基站协作系统中基于GAMP算法的RZFBF预编码实现

基站协作系统中,基于正则化迫零波束赋形(regularized zero forcing beam-forming,RZFBF)的集中式协作预编码能够获得与脏纸编码近似的容量性能,然而随协作基站数目增多,集中式协作预编码对回程容量的要求变得极高.针对该问题,提出了基于广义近似消息传递(generalized approximate message passing,GAMP)的分布式预编码符号设计方案,通过相邻基站间的信息交互将全局计算开销分解成许多小的计算任务,极大地降低了系统对回程容量的要求.仿真结果表明,所提算法能够以较低的计算复杂度获得近似于集中式RZFBF预编码算法所能达到的系统吞吐量.

应用加权高斯模型的非理想稀疏信道估计

在高速通信系统中,由于多径信道通常存在一些小的散射体,使得抽头向量不满足理想的稀疏特性,导致经典的稀疏估计算法存在一定的性能损失。针对上述非理想稀疏特性问题,提出了一种基于酉变换近似消息传递(Unitary Transform Approximate Message Passing,UT-AMP)和加权高斯(Weighting-Gaussian,WG)先验模型的稀疏估计算法。首先,由非理想稀疏信道的构造分析,导出了WG先验模型和参数;其次,利用贝叶斯公式对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统进行因式分解和因子图建模,归纳了在消息传递框架内期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法嵌入方式,推导了联合UT-AMP和EM的信道估计算法;最后,建立仿真环境对所提算法进行复杂度分析和数值仿真。仿真结果表明,所提算法能够以同阶复杂度实现信道估计性能和频带利用率的提升,具有很高的应用和推广价值。

应用双线性模型的离格波达角估计方法

针对离格波达角估计(Direction of Arrival,DOA)问题,提出了一种基于双线性向量化近似消息传递(Bilinear Vectorization Approximate Message Passing,BAd-VAMP)的解决方法。该方法首先将DOA估计问题建模为双线性模型,利用BAd-VAMP算法进行迭代估计;其次通过误差向量和来波信号的相同稀疏特征,缩减矩阵维度,以降低迭代算法的复杂度;最后提出一种基于残差的冷/热重启机制,避免BAd-VAMP算法陷入鞍点,提升算法的鲁棒性。仿真结果表明,相比已有算法,所提方法在快拍次数较少的情况下具有显著的性能增益,使其更适于机载雷达等快时变场景。

Message Passing Based Detection for Orthogonal Time Frequency Space Modulation

The orthogonal time frequency space(OTFS)modulation has emerged as a promis⁃ing modulation scheme for wireless communications in high-mobility scenarios.An efficient detector is of paramount importance to harvesting the time and frequency diversities promised by OTFS.Recently,some message passing based detectors have been developed by exploiting the features of the OTFS channel matrices.In this paper,we provide an overview of some re⁃cent message passing based OTFS detectors,compare their performance,and shed some light on potential research on the design of message passing based OTFS receivers.