IRS辅助MU-MISO系统中基于深度残差学习的信道估计

针对智能反射表面辅助多用户通信系统中传统信道估计方法性能下降的问题,将信道估计问题转化为信道去噪问题,利用深度残差学习方法学习残差噪声,从含噪导频信号中恢复信道系数。同时为提升信道估计精度,设计信道估计网络进一步提升去噪性能。网络主体包含两个模块:拼接信息保留模块将每一层卷积输出相融合,防止信道特征丢失,有效提取信道噪声的主体特征;扩张卷积稀疏模块通过扩大感受野范围获得信道的重要结构和细节特征,恢复信道噪声的边缘细节特征。仿真结果表明,归一化均方误差约等于0.45时,所提方法在不明显增加复杂度情况下,相比于线性最小均方误差算法获得3.7 dB的信噪比增益,更为接近最小均方误差信道估计器的性能,表现出了更好的性能和可用性。

基于DDPG算法的MISO通信系统优化

无线通信系统中部署大量天线时会增加硬件成本,且能耗和信号处理的复杂性加大,针对此问题提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的多输入单输出(MISO)通信系统优化方案。研究智能反射面(RIS)辅助多用户的MISO系统,在连续状态和动作背景下,利用DDPG算法联合设计基站端波束成形矩阵和RIS处相移,以最大化系统加权和率。仿真实验结果表明,该方案与FP算法的加权和率性能相当且收敛性较好,相比未部署RIS的方案具有明显优势。

双IRS辅助的MISO系统在通信安全风险管理中的应用

信息时代的信息传播更快,为了解决无线通信面临的安全风险,需要探索更有效的通信安全风险管理方式,对多智能反射面技术(IRS)进行研究,设计基于双IRS系统的多输入多输出(MISO)安全通信系统,并应用交替粒子群优化(PSO)算法对系统保密速率最大化问题进行寻优。当IRS反射单元为16时,基于PSO交替优化算法的双IRS协作在基站发射功率达到35 dpm后,系统保密速率呈近似直线上升,在60 dpm处达到10.6 bps/Hz。实验结果证明,双IRS辅助的MISO安全通信系统系统保密速率的表现良好,可以满足实际应用需求。

基于B样条递推最小二乘的非线性MISO传感器系统建模方法

提出了基于B样条递推最小二乘的非线性MISO传感器系统建模方法。B样条函数良好的逼近性能保证了建模精度; B样条基函数的递推定义及最小二乘的无矩阵求逆递推使建模简单易行;当数据呈矩形网格分布时,运用降维处理降低了计算复杂度。理论分析、仿真及实际传感器数据处理结果表明,B样条递推最小二乘方法能够有效地提高非线性MISO传感器系统建模的精度、稳定性以及运算效率。方法易于在微处理器上实现,适合在线建模应用。

基于人工噪声的MISO保密容量分析

对MISO系统的发射功率分配和噪声形成方法进行讨论。首先建立MISO系统的人工噪声模型,将人工噪声等效为加性信道噪声,指出当人工噪声服从高斯分布是具有最大保密容量,并给出其保密容量表达式。然后在总发射功率受限的条件下,利用向量空间投影的方法推导保密容量最佳的功率分配方案。最后采用Box-Muller变换方法结合向量空间投影给出最佳功率分配方法下服从高斯分布的人工噪声生成方法。

TDD系统中不准确的CSI对MISO传输的影响

在时分双工(TDD)多输入单输出(MISO)系统中,发送机通过信道估计获得信道状态信息(CSI),根据信道互易性可用其计算发送波束成形(TBF)的加权向量。然而,由于信道估计和TDD的收发机时延,CSI可能会不准确。通过推导接收机误比特率(BER)与CSI的闭合表达关系,分析了不准确的CSI对接收机性能的影响。最后用数值仿真验证了性能分析的正确性。

有限反馈MISO-OFDM系统中基于误码率的波束成形

该文提出了一种在有限反馈条件下多入单出–正交频分复用(MISO-OFDM)系统中基于误码率的波束成形方案。将OFDM符号的所有子载波分成若干簇,从码本中选择能够最小化该簇每个子载波的平均误码率的码字,作为该簇的波束成形向量。此方案既能降低反馈量,又能取得较低误码率。同时,为避免所提方案中探求最优解时的穷尽搜索,还基于簇内不同子载波信道频响之间的相关性提出了一种简化的次优算法。仿真结果表明,在典型参数设置下,所提方案能够以较低计算复杂度取得比其他已有方案更好的误码率性能。

一类MISO双线性Hammerstein模型的集成辨识方法

目的针对一类静态非线性增益具有原点对称特性的M ISO双线性Hammerstein模型,提出一种稳态与动态辨识相结合的集成辨识方法。方法利用稳态信息获取稳态模型的强一致性估计,并通过稳态模型获得非线性增益的估计,再利用动态信息辨识获取M ISO双线性Hammerstein模型的双线性系统未知参数的一致性估计。结果获得一类M ISO双线性Hammerstein模型的集成辨识方法,仿真结果表明了该方法的有效性和实用性。结论集成辨识方法可用于解决一类MISO双线性Hammerstein模型的辨识问题,易于实现。

MISO的普适性人工噪声保密容量

当MISO(Multi Input Single Output)系统存在的加性人工噪声服从一般分布时,系统保密容量讨论难度较大。为推导一般意义多天线系统下的保密容量,引入了信道等效特征的概念。利用信道特征阐明了人工噪声方法的物理概念,并推导出了具有普适性的人工噪声方法保密容量上下限,进一步结合熵功率,推导出AWGN信道下的保密容量解析式。理论分析和仿真得出,通过人工噪声可使平均保密容量增大,从而提高MISO系统的安全性。

基于MISO滤波器的重构r重平移不变子空间采样研究

本文根据信号在r重平移不变子空间中的逼近表达式,建立起了r重平移不变子空间上的采样与重构模型;利用FIR滤波器、插值器将重构模型转化为离散的多输入单输出(MISO)滤波器,以保证重构模型在数字系统中可实现。最后,以正弦调频信号为例,从信号时频分布的角度验证了MISO滤波器可实现r重平移不变子空间采样的重构。

MISO超宽带系统的性能分析

为降低接收机的复杂度,减少多径衰落的影响,建立了MISO(Multiple-Input Single-Output)超宽带系统模型。该系统模型采用多天线发射,以最大比合并方式分配发射功率,并对每个天线发射的信号进行预处理,在接收端采用单一天线接收的MISO-UWB(Multiple-Input Single-Outputt-Ultra Wideband),给出了该系统性能分析。该接收方法不仅利用了Pre-Rake分集技术,而且利用了天线分集,在保持接收机复杂度较低的同时,有效地提高了接收机性能。仿真结果表明,该方法与传统的Rake接收机及采用单一发射天线的Pre-Rake系统相比,接收性能有明显改善。

有限反馈MISO-OFDM系统中最大化容量的波束成形

该文提出了一种在有限反馈条件下多输入单输出-正交频分复用(MISO-OFDM)系统中基于最大化容量的波束成形方案。将OFDM符号的所有子载波分成若干簇,从码本中选择能够最大化该簇每个子载波平均容量的码字,作为该簇的波束成形向量。在低信噪比区域,求出了最优波束成形向量的闭合解;鉴于在高信噪比区域无法求出闭合解,基于簇内不同子载波信道频响之间的相关性提出了一种简化的次优算法以降低搜索最优解时的计算复杂度。仿真结果表明,在典型参数设置下,所提方案能够取得比其他已有方案更高的容量和更低的误码率。

基于MISO均衡器的变步长修正常模算法

MIMO系统接收端信号之间的相关性严重影响了均衡效果,为此提出一种基于多输入单输出均衡器的变步长修正常模盲均衡算法(MISO-VSS-MCMA)。该算法可以克服信号相位偏转,并能有效抑制用户间干扰;其中误差切换指数型变步长因子可以改善由MISO均衡器之间的信号处理过程所引起的收敛速度下降的问题。仿真表明,与传统的MIMO-MCMA算法相比,基于MISO结构的均衡算法剩余误码率大幅降低,并且变步长因子加快了算法的收敛速度,均衡效果更佳。

RIS辅助的MISO系统安全鲁棒波束赋形算法

为解决无线信道开放性导致的信息传输安全及信道估计误差等不确定性带来的系统传输性能恶化问题,该文提出一种存在用户窃听的可重构智能超表面(RIS)辅助多输入单输出(MISO)系统的Charnes-Cooper鲁棒波束赋形算法。针对窃听用户建立有界信道不确定性模型,并通过约束最大发射功率以及RIS相移,联合优化基站波束和RIS相移来最大化用户保密率。为求解该非凸问题,首先通过变量替换、Charnes-Cooper方法和S-procedure方法将其转换为凸优化问题,进而采用间接交替优化耦合变量来获得鲁棒波束赋形矩阵和RIS相移。仿真结果表明,该文提出的基于RIS的联合优化算法具有更好的用户保密率和鲁棒性。

MIMO与MISO雷达定位精度分析

在某些应用中需要使小型机动接收平台(飞机或舰船)对目标进行定位,该文利用基站阵列辅助小型机动平台定位目标,可构成多输入多输出(MIMO)和多输入单输出(MISO)两种工作模式。文中建立了几何模型,并分别在这两种模式下推导了目标相对定位精度的几何稀释(GDOP)的计算公式,分析了两种模式下影响GDOP的各种因素。仿真结果证明,MIMO模式下,目标的相对定位精度与目标方位角和小型机动平台位置均无关;阵列天线数目较大或小型机动平台离目标较远时,MIMO模式的定位精度高于MISO模式;当阵列天线数目较小且小型机动平台离目标较近时,MISO模式的定位精度高于MIMO模式。

活性污泥过程MISO神经网络模型

用误差反向传递 ( BP)神经网络模拟了活性污泥过程 ,发现使用多输入多输出 ( MIMO)神经网络来模拟活性污泥过程变量间关系时 ,线性部分误差较小 ,非线性部分误差较大 ;但若用数个多输入单输出 ( MISO)神经网络的组合来模拟时 。

基于Rayleigh衰落信道下MISO-MU-CSDCSK通信系统性能分析

基于传统多用户差分混沌移位键控(multiuser differential chaos shift keying,MU-DCSK)存在码间干扰而导致误码性能较高问题,提出了一种多用户循环移位差分混沌移位键控(multiuser cyclic shift differential chaos shift keying,MU-CSDCSK)通信系统。该系统根据用户数量将参考信号均分为N段并进行循环移位来传输不同用户,并利用Walsh码确保各用户传输信号严格正交。为进一步提高误码率性能,又深入分析了多输入单输出多用户循环移位差分混沌移位键控(multiple input single output-MU-CSDCSK,MISO-MU-CSDCSK)。推导了在Rayleigh衰落信道下的误码率公式并进行仿真。结果表明,该系统能够有效的改善误码性能,具有应用价值。

基于随机波束成型的MISO-OFDMA物理层安全算法

在多用户非互易性信道场景下,基于信道状态信息的物理层安全算法需要接收端反馈大量的信道状态信息,导致系统保密吞吐量降低。针对这一问题,文章设计了一种基于随机波束成型的MISO-OFDMA物理层安全算法。在用户选择阶段,发送端依次发送随机生成的正交波束,每个接收用户反馈各个子载波上信干噪比(SINR)最大的波束索引,以减少反馈数据量;发送端将子载波分配给SINR最大的接收用户。在加密传输阶段,发送端在SINR最大的波束上发送有用信号,保证相应合法用户的正常通信;在其余波束上发送人工噪声,扰乱窃听者的监听。性能分析和仿真结果表明:当天线数为16,合法用户数为150时,相对于人工噪声方法,所提算法的保密吞吐量提高了2bit/s。

基于MISO模型的“自动控制原理”课程质量评价

"自动控制原理"课程是学习自动控制基础理论、掌握控制系统分析设计方法、实现自动化工程应用的一门非常重要的核心支撑性课程。本文提出多输入单输出(MISO)模型的课程教学质量评价体系,并应用于我校2014级"自动控制原理"课程的教学质量评价之中,实践表明取得了较好的评价效果。

MISO窃听系统中的恶意导频干扰检测

在一个三节点多输入单输出(Multi-Input Single-Output,MISO)窃听系统中,当窃听方在信道估计阶段发送恶意导频信号来干扰信道估计时,合法通信的保密性受到严重威胁。针对该安全问题,提出了基于估计信道协方差和基于接收信干比两种恶意导频干扰检测方案。首先概述基于估计信道协方差的恶意导频干扰检测方案原理,推导该方案下检测概率和虚警概率的解析表达式;其次给出基于接收信干比的恶意导频干扰检测方案机制及其检测概率和虚警概率的具体表达式,并通过理论分析对比得出基于估计信道协方差的检测方案性能较优;最后通过数值仿真对比分析了两种方案的干扰检测性能。