基于TD-LTE参考信号仿真结果的基站电磁安全性分析

为了简化TD-LTE基站(工作频率为1885~1905 MHz)电磁环境的安全性评估过程,本文首先提出了基于射线跟踪的建模方法,仿真了TD-LTE基站的参考信号(RS)强度,并通过基站RS接收功率的实地测量结果对仿真结果进行验证,以证明本论文所提出的建模方法的可靠性。其次,提出基于运用RS信号强度仿真结果进行基站电磁环境电场强度的计算方法,根据仿真结果进一步结合基站配置参数、指标和链路损耗值,计算出基站主辐射方向上不同位置观测点处的电场强度。计算结果表明:当资源利用率到达最大值时,TD-LTE基站天线主辐射方向上的电场强度为0.008~0.29 V/m,该值分别低于ICNIRP和国标GB8702-2014公众暴露控制限值207倍和41倍以上,表明了该TD-LTE基站电磁环境的安全性。

将TD方法同神经网络相结合进行时间序列实时建模预测

本文首先探讨了基于神经网络的时间序列预测模型的建立机制，然后提出可将基于神经网络的时序直接多步预测模型的实时建模问题看成是延时加强学习问题，从而可将ＴＤ法与ＢＰ法相结合用于解决实时建模预测问题．本文对太阳黑子问题和外汇汇率问题进行了实时建模和预测，其结果表明，本文提出的实时建模预测方法是可行的．

TD-LTE系统中动态下行波束赋形算法性能分析

根据加权粒度的差别,介绍了per-RB-MRT算法和full-BW-EBB算法的原理,并对这两种算法的特点以及性能差异进行了理论分析。构建了符合3GPP规范定义的TD-LTE系统上下行仿真平台,对这两种算法在有信道估计误差(包括信道估计精准度和信道信息时延)的情况下的其性能进行了理论分析和仿真研究。仿真结果表明,per-RB-MRT算法在上行信道估计值和下行信道实际值契合较好的情况下能够趋于最佳理论性能,而full-BW-EBB算法由于利用了相对稳定的信道空间相关特性,因而能够在较差的信道环境中保持较高的性能鲁棒性。这些仿真结果对于实际场景中的算法选择提供了重要的参考依据。

一种基于TD-SCDMA集群通信系统的AHP切换算法研究

为了提高移动用户的切换成功率,提出了一种基于TD-SCDMA集群通信系统的层次分析法(AHP)切换算法(TTA)。使用该算法综合考虑用户端的信息,根据相邻小区的负载和网络资源等因素来最终确定目标小区,并对其进行了仿真验证。仿真结果证明,利用该切换算法能有效提高切换成功率。

TD-SCDMA系统中一种基于UE的改进切换算法

在TD-SCDMA系统中采用接力切换方式,越区切换频繁发生,如果切换算法不合理或者不完善,很有可能导致用户掉话,影响通话的过程。为此提出一项改进的切换算法,除了信号强度外,还充分考虑了UE的移动情况,根据UE的运动方向和移动速度选择目标小区,从而避免了不必要的切换;在小区内根据切换当前的信号强度,给用户分配优先级,按照优先级的高低分配信道的使用权,从而降低切换的阻塞率,总体上更高效地完成了整个切换过程。通过用建立MATLAB仿真模型对语音业务进行算法仿真,验证了改进后算法的优越性。

TD-BP强化学习算法在五子棋博弈系统中的应用

局面估值的准确性是决定棋类游戏水平高低的一个重要因素。针对使用静态估值函数的不足,提出了TD-BP强化学习算法,结合博弈中常用的极小极大搜索算法和经过历史启发增强的PVS搜索算法,实现了一种自适应性较强的五子棋自学习程序。实验结果表明,使用该算法的程序经过较短时间的训练后达到了较好的下棋水平.

一种二阶TD Error快速Q(λ)算法

Q(λ)学习算法是一种结合值迭代与随机逼近的思想的基于模型无关的多步离策略强化学习算法.针对经典的Q(λ)学习算法执行效率低、收敛速度慢的问题,从TD Error的角度出发,给出n阶TD Error的概念,并将n阶TD Error用于经典的Q(λ)学习算法,提出一种二阶TD Error快速Q(λ)学习算法——SOE-FQ(λ)算法.该算法利用二阶TD Error修正Q值函数,并通过资格迹将TD Error传播至整个状态动作空间,加快算法的收敛速度.在此基础之上,分析算法的收敛性及收敛效率,在仅考虑一步更新的情况下,算法所要执行的迭代次数T主要指数依赖于1/1-γ、1/ε.将SOE-FQ(λ)算法用于Random Walk和Mountain Car问题,实验结果表明,算法具有较快的收敛速度和较好的收敛精度.

用于TD-LTE系统的一种上行调度新算法

针对目前TD-LTE系统上行调度过程中存在的系统吞吐量低、业务QoS(服务质量)得不到保障、物理资源分配不合理等问题,对传统上行调度算法进行了改进研究。首先,在传统PF算法(比例公平算法)基础上加入对业务优先级的考虑;其次,在资源分配过程中结合用户的实际信道质量引入RME算法(极大值扩张算法)。实验结果表明,所提出的上行调度算法,能够有效提高系统吞吐量,改善数据业务传输性能,并能解决上行调度资源分配连续性限制的问题,有助于提升TD-LTE系统整体性能。

基于免疫算法的TD-SCDMA网络基站选址优化

针对已有3G基站选址优化算法的不足和TD-SCDMA网络的特点,提出了一种基于免疫算法的TD-SCDMA网络基站选址优化方案。建立了基站选址问题的数学模型,设计了基于反学习的种群初始化方案和精英交叉策略,给出了免疫优化算法框架。实验结果表明,该算法不仅能够以较小的建站代价获得较高的网络覆盖率,而且算法具有较好的收敛性。

TD-HSUPA的自适应调度算法

提出了自适应分组调度的策略,使TD-HSUPA(high speed uplink packet access,高速上行分组接入)可以更加灵活地进行分组调度。在自适应调度算法中,系统进行调度算法的同时,在后台运用遗传算法找出更适合当前无线网络环境的权值。系统仿真表明,该算法可以灵活地处理各种网络环境。

TD-LTE系统中短期波束赋形的研究

TD-LTE系统中使用的波束赋型是一个较为复杂的命题。特征值波束赋形形式上是基于奇异值分解的。它包括短期和长期两种形式,并且应用在不同特征的信道中。首先描述了短期波束赋形的算法,尤其是集中在如何把该算法应用在OFDM和TD-LTE系统中。然后阐述了短期波束赋形的软件结构设计实现,其中包括了一些基本概念的实现,SRS合路器和MAC层设计等。最后对其不同性能指标给出了详细的仿真,并且相应得出了一些技术结论。

四旋翼无人机TD-PD控制律设计

针对四旋翼无人机姿态控制中反馈信号存在强噪声干扰时PID控制效果变差的问题,提出了一种基于跟踪微分器的PD控制器设计方法,并利用粒子群优化算法(PSO)整定跟踪微分器参数。首先,针对跟踪微分器对信号的跟踪与滤波作用,分别提出了基于跟踪误差的跟踪性能评价指标与基于高频信息能量的滤波性能评价指标,然后利用跟踪性能评价指标和滤波性能评价指标的加权和作为适应度函数设计PSO算法整定跟踪微分器参数;最后的仿真实验证明,当四旋翼飞行器的传感器量测噪声较强时,基于该方法的控制器具有良好的控制性能。

一种TD-SCDMA系统线性多用户检测的算法

依据"时分同步码分多址(TD-SCDMA)"协议标准文本,针对TD-SCDMA系统在多径瑞利衰落信道下的多用户检测问题,提出了一种基于最小均方误差准则的次优线性多用户检测问题数学模型,并基于该模型利用组合数学中的最速梯度下降法,设计实现了一种适用于TD-SCDMA系统的LMMSE MUD算法,同时结合仿真实验结果得出影响该算法收敛性能的关键因素,该算法复杂度分析。结果表明,此算法BER性能优于SUMF和ZF-BLE,而其算法复杂度与ZF-BLE法相当。

一种改善TD-SCDMA/CDMA2000 1x双模视频传输效果的方法

针对双模视频传输时延差异带来的异步接收发生解帧错误现象和双模网络带宽不一致引起的调度问题,提出了一种有效改善TD-SCDMA和CDMA2000 1x双模无线视频传输效果的方法。该方法包括在发送端加定帧标识进行封包预处理,在接收端同步组合,同时设计了无线通信信道的协同工作和视频数据传输的调度管理。实验结果证明采用本方法后,双模视频传输系统效果已经能接近理想水平。该方法可以有效提高收端解帧的正确性和网络的可利用性,减少数据拥塞和系统时延。

适用于TD-SCDMA下行链路的联合检测接收算法

多用户检测技术是第三代及未来移动通信系统的关键特征。分析了一些通用的算法,并介绍了一种可以用于下行链路的联合检测算法,可以在较低运算复杂度的情况下,提高终端的接收增益。

TD-HSUPA无线分组调度算法研究

首先介绍了在TD-HSUPA系统中调度算法对无线资源管理的重要影响及NodeB调度的基本原理。然后分析了几种常用的无QoS保证的调度算法和两种保证多业务QoS的调度算法,并通过公平性、吞吐量等性能指标对它们进行分析比较。最后引入了经济学中的效用函数思想,分析了基于效用函数的调度算法,它能够结合相应业务的QoS要求,更加真实地反应用户的满意情况,为调度算法的改进提供依据,从而使网络能够承载更高的数据服务容量,增强网络建设的有效性。

TD-LTE下行链路波束赋形技术研究

在波束赋形系统模型和算法准则的基础上,给出一种相对传统特征值分解方法有一定简化的算法。该算法能够有效克服波束赋形过程中复杂度较大且会引起系统延迟的问题。根据TD-LTE系统物理层协议规定生成信号源并进行建模,通过搭建完整的赋形链路来获得波束赋形的加权系数。在多径衰落信道下,对传统的基于QR分解的特征值分解算法和简化算法进行仿真分析。结果表明:相同的仿真条件下,简化后的算法能够在保持一定精度的基础上,将把复杂度降低为原来的1/60。

基于遗传算法的分时长期演进(TD-LTE)多目标站址选址方法

为了有效地扩大基站无线覆盖范围,吸收更多的用户和话务量,降低建设成本,提高收益,实现科学的基站选址,提出了一种适应于分时长期演进(time division long term evolution,TD-LTE)网络的高效的、智能的4G无线网络规划方法,通过综合考虑4G网络的同频干扰、正交频分复用(OFDM)、小区边缘速率、参考信号强度(RSRP)和基站站址密度等,建立一个以建设成本、覆盖率和容量为目标的多目标组合优化规划模型;并采用加入局部搜索的遗传算法进行智能求解。仿真结果表明该模型不但能够求出以最少的成本建设最大覆盖的网络方案,而且能够求出每个建设基站的天线类型、天线挂高和小区类型;同时加入局部搜索后的算法速度得到明显的提高。

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。

基于免疫计算的TD-SCDMA网络基站选址优化

为了降低TD-SCDMA网络基站建设代价,给出了一种基于免疫计算的基站选址优化方案。介绍了TD-SCDMA基站建设的困难及基站选址原则,设计了基于实数编码的克隆增殖算子、克隆变异算子及克隆选择算子,给出了求解基站选址优化问题的免疫记忆克隆算法框架,并与文献中的算法进行了对比实验。实验结果表明,该算法获得的基站部署方案能以相对较低的基站建设总代价获得较高的网络覆盖率,具有较好的应用价值。