多输入多输出正交频分复用中基于频域的信干噪比估计

终端的信干噪比(SINR)信息是多输入多输出正交频分复用(MIMOOFDM)系统进行编码调制方式选择和资源分配的重要依据之一。在频率选择性衰落信道中,针对MIMO OFDM的链路特征提出一种低复杂度的SINR估计方法:利用子载波之间的相关性构造降秩矩阵,提取其协方差矩阵的最小特征值来估计SINR,并分析了SINR估计误差。遵循LTE标准规范,进行了计算机仿真。结果表明:在SINR小于30dB时,该方法只需要利用连续4个参考信号载波,便可实现估计误差小于0.2dB,且该方法对最大多普勒频移不敏感。

噪声功率不确定性区间估计和降低SNR WALL恶化的能量检测算法

能量检测是认知无线电系统中广泛采用的空闲频谱检测方案,但其性能受到噪声功率不确定性(NPU)的严重影响。该文提出一种新颖的复杂度较低的NPU区间估计算法,并且从理论上分析了估计的噪声功率对能量检测信噪比墙(SNR WALL)恶化的影响,得出了SNR WALL恶化性定理。进一步基于门限修正提出一种改进的能量检测算法以消除SNR WALL恶化。仿真结果表明,该算法能较为精确地估计NPU区间,并且验证了SNR WALL恶化性定理的正确性;同时,改进的能量检测算法性能要优于稳健的统计方案(RSA)能量检测的结果,并且改进后降低了SNR WALL恶化,提高了检测的鲁棒性。

基于线性模型的信道质量估计算法

针对自适应卫星通信中对信道质量估计的需求,在加性高斯白噪声信道条件下,以信干噪比(SINR)作为表征信道质量的参数,提出一种信道质量估计算法。给出矩估计法和判决数据估计法的数学分析,利用指数加权因子对噪声加干扰的功率进行平滑。提出基于矩估计和判决数据估计的线性模型对SINR估计的算法,分析该模型的均方误差,同时搜索最佳指数加权因子。仿真结果表明,在实际SINR为-5 dB～20 dB时,改进算法的根均方误差比已有算法有较大降低,并且不需要导频数据和算法"预热期",更加具有实用性。

基于CS-FastICA的超导电磁数据消噪方法研究

超导电磁探测极易受到环境电磁噪声的干扰,严重影响了数据的解释精度。针对这一问题,提出了一种基于信噪分离消噪原理的超导电磁噪声抑制方法。该方法首先利用FastICA算法从观测信号中分离提取二次磁场信号,然后针对信号分离后的幅值不确定性问题,基于最大化非高斯性和最小畸变准则构建优化约束模型,最后利用CS搜索算法迭代求解分离矩阵的最优参数值。仿真结果显示,本文方法在信噪比和均方误差指标上均优于PCA、WA和ICA方法,消噪后信号的信噪比提高了16.6 dB。现场实验表明,本文方法对多种环境电磁噪声均具有良好的抑制效果,消噪后观测信有效时间提高了近4倍。观测信号质量得到了显著改善,视电阻率成像解释深度达1000 m,充分验证了本文方法的有效性和实用性。

基于移动宏用户距离估计的家庭基站功率控制

家庭基站是一种可在室内灵活配置、低功率的无线接入点,能够以较低功率为用户提供大带宽、高速率的服务。而家庭基站的密集部署产生了干扰问题,如何有效地管理干扰是当前家庭基站研究的关键问题。在一个移动宏用户穿越家庭基站覆盖范围的场景中,以保障其SINR为目的,设计了一种估计其与家庭基站距离来控制功率的方案,并通过仿真证明其有效性。

条件数约束协方差矩阵估计在波束成形中的应用

随着全球通信业务的迅速发展,作为未来个人通信主要手段的无线通信技术引起了人们的极大关注。如何消除同道干扰、多址干扰和多径衰落的影响成为提高无线通信系统性能面临的重要问题。波束成形具有消除同道干扰、抗多径衰落的优点,笔者将条件数约束协方差估计算法应用于波束成形向量计算。通过仿真研究接收信干噪比发现,该算法明显优于样本协方差矩阵估计。

LTE-A异构网络中新的用户选择接入和资源分配联合方法

将信干噪比估计不确定问题引入到有几乎空白子帧存在时的异构网络中,在异构网络中提出一种新的用户选择接入和资源分配联合算法。为了用最少的无线资源满足用户的传输速率需求,将问题建模为最小-最大差值广义分配模型,然后进行求解。仿真结果验证了本文方法的可行性。

稳健自适应波束形成算法综述

标准Capon波束形成器(SCB)通过最小化波束输出功率,同时约束期望信号无失真输出以达到最大化输出信干噪比,但标准Capon波束对模型失配误差非常敏感,如来波方向估计误差、阵列扰动、目标运动等因素引起导向矢量误差,短快拍数据会引起协方差矩阵估计不准确。这些失配会引起波束形成输出信干噪比性能下降。为了提高Capon波束形成算法的鲁棒性,提出诸多稳健自适应波束形成算法,主要解决方案是对期望信号导向矢量和干扰加噪声的协方差矩阵进行修正。介绍标准Capon波束形成的信号模型及误差对其输出信干噪比的影响;从影响自适应波束形成性能的两个因素即协方差矩阵和期望信号导向矢量,对稳健自适应波束形成典型算法进行综述;对几种典型稳健自适应波束形成算法进行了仿真实验,结果表明所提算法的有效性,并对研究方向进行了展望。

基于协方差矩阵重构稳健波束形成算法

提出了一种新的基于协方差矩阵重构的稳健算法。该算法基于最小化输出期望信号空间倒谱,利用多项式拟合估计期望信号的导向矢量;从数据协方差矩阵中减去期望信号部分,得到干扰加噪声协方差矩阵,通过修正方法实现对干扰加噪声协方差矩阵的准确估计,解决了低信噪比时由于信号子空间发生缠绕,导致协方差矩阵估计存在较大误差的问题;理论分析与仿真实验表明了该算法的有效性和稳健性。

STBC MIMO CDMA系统CMVDR接收机研究

提出了 STBC MIMOCDMA 系统中一种新的基于多用户 ML 估计的带制约的最小方差无失真响应(CMVDR)接收机,能有效抑制多址干扰(MAI)和符号间干扰(ISI)。给出了多用户、多径的 STBC MIMO CDMA 系统信道模型及 ML 参数估计,并给出了分部加权和整体加权两种 CMVDR 接收机,本接收机也适用于 SIMO CDMA系统。进行了系统模拟,并对分部加权和整体加权两种 CMVDR 接收机的性能以及自适应 CMMSE 接收机的性能进行了比较分析。

基于多个时间点联合解相关的卷积盲源分离

实际信号的混合均为卷积混合,且信号是非平稳的。盲源分离的目标就是找到一组分离滤波器,使得源信号的估计信号互相统计独立。结合信号的非平稳性,利用二阶解相关原理,文章阐明了一种在频域实现卷积混合的盲源分离算法,并且考虑了噪声对分离性能的影响。为了避免频点排列次序的不确定性,利用了多阶段盲源分离思想。利用该算法,对两路混合的实录水声信号进行盲分离,得到了两路源信号的估计信号,通过对估计信号的分析,利用信噪比提高率这一标准,验证了该算法的有效性。该算法收敛速度快,精度高,可用于浅海环境下实录水声混合信号的盲分离。

一种使用MUML-CMVDR接收机的SIMO CDMA系统

提出了一种使用基于多用户ML估计,可以抑制多址干扰(MAI)、符号间干扰(ISI)和噪声的带限制条件的MVDR接收机(MUML CMVDRReceiver)的SIMOCDMA系统.给出了SIMOCDMA系统模型和CDMA多用户、多径的信道模型,用ML方法进行信道参数估计,然后利用估计到的信道参数给出了分部加权和整体加权2种CMVDR接收机.进行了系统模拟,并对分部加权和整体加权2种MUML CMVDR接收机的性能、SIMOCDMA系统和其它系统的性能分别进行了比较.