MIMO-OFDM广义空间信道频率响应间的相关性分析

多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)技术被普遍认为是宽带无线通信的一种最具前景的技术。以往的研究重点放在如何利用收发天线间的多路空间信道,该文首次提出混合天线信道与波束信道的广义空间信道这一新概念。在不增加天线数目的前提下,广义空间信道能够增加空间信道的数量。当独立多径数远大于阵元数时,广义空间信道频率响应间的相关性较小,因此能够使空频码(SFC)的分集、编码及复用增益得到提高,从而提高MIMO-OFDM系统的性能。

集成阵列波导光栅作波分复用信道频率赋值的讨论

文章介绍了集成阵列波导光栅作波分复用的光栅方程 ,得到了自由光谱范围 ,讨论了信道频率排列对复用数的影响 ,提出了复用频率周期性排列规律 ,实现了在相同的AWG中复用波长数成平方律增加。

频率选择性衰落信道下STBC-SC-FDE系统的信道频率响应估计

针对频率选择性衰落信道下2发1收STBC-SC-FDE系统收发两端的信号编码与处理结构,应用系统的频率域输入-输出模型,设计了一种最小二乘信道频率响应(Channel frequency response,CFR)估计算法。对算法均方误差的分析表明,采用Chu序列作为最优训练序列不仅能够实现CFR估计的最小均方误差,而且能保证系统具有比较低的峰均功率比(Peak-to-average power ratio,PA/PR)。该算法相比那些先估计信道时域响应(Channel impulse response,CIR)再转换为CFR的方法能够节省更多的计算资源。最后Monte Carlo仿真验证了该算法的性能。

谈健伍TK208VHF对讲机功能参数及信道频率的设置方法

键伍TK—208 VHF对讲机以超小型化,功能齐全,式样美观,操作灵活,通话保密而广泛被使用者所接受。但此机在售出时随机不带编程手册,故给广大使用者带来不便,下面笔者浅谈TK—208 VHF对讲机的常用功能参数及频率的设置方法,此设置方法也同样适用于TK—208 VHF对讲机。

车联网V2I场景下基于GNN的SC-FDMA智能信道估计

随着车联网的迅猛发展,车对路基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)通信对车联网的可靠性和时延提出了更高的要求,而信道估计是接收机高可靠低时延通信的重要保障.为解决传统信道插值算法不能有效拟合V2I信道快时变特性、自适应多普勒频移能力弱和传统神经网络可解释性不强的问题,本文提出基于图神经网络(Graph Neural Network,GNN)的单载波频分多址(Single Carrier-Frequency Division Multiple Access,SC-FDMA)智能信道估计算法.该算法将信道频率响应中的数据点作为图的节点、符号间时域相关性作为边,将图化后的数据送入GraphSAGE信道插值器(GraphSAGE Channel Interpolator,GCI)中,通过边更新、聚合操作、节点更新三大模块进行网络训练,同时采用多普勒频移矢量作为节点特征控制网络拟合不同多普勒条件的信道,使得网络具备可解释性.最后,系统仿真验证了在不同速度环境下算法的有效性和鲁棒性,较线性插值、样条插值以及全连接网络,本文所提GCI在低、中和高速移动环境下具有最优的误码率(Bit Error Rate,BER)和归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)性能,特别地,在200 km/h高速移动条件下GCI的优势更为明显.

频率选择性信道下V-BLAST信道矩阵的建模

首次提出了一种频率选择性信道下的V-BLAST系统的信道建模方式,成功地将V-BLAST系统的研究从平坦信道扩充至频率选择性信道.

Turbo码译码算法在频率选择性信道中的修正

分析了宽带 DS/ CDMA系统在多径瑞利信道中的性能 ,针对多径频率选择性信道对 Turbo码译码提出了修正算法——由 Rake接收输出经最大比例合并等处理后的信号 ,除以信道幅度参数αmi 的平方之和 ,以高斯分布计算 Turbo码译码的 γ函数 ,并进行 Turbo码译码 .系统仿真显示 ,该修正算法极大地提高了系统的误码性能 .

频率选择性信道下的多天线信号分量合成算法

信道的多径效应和噪声会严重地影响信号的通信质量,可以通过空间分集技术提高信噪比和降低多径的影响。针对频率选择性信道下的多天线信号合成问题,给出了一种在未知信道下无需进行符号同步的多天线信号分量合成算法。在频域,该算法按照每频点信噪比最大化准则对信号进行加权合成,提高合成输出信号的每个频点信噪比,降低合成信号的衰弱特性。另外,分析了采用FFT实现时的相关问题,并利用常用的QPSK和16QAM信号进行仿真验证,最后对合成前后的信号进行解调。结果表明该算法能够有效地提高信号的接收质量,无需信号的定时同步和载波同步,对信号调制方式透明,为频率选择性信道下的低信噪比信号合成提供了新的解决思路,具有较强的实用价值。

基于DMF捕获系统频率选择性信道下捕获性能的分析

对基于数字匹配滤波器(DMF)捕获系统在频率选择性信道下的捕获性能进行了深入讨论,利用状态转移图推导出单次驻留判决方式时平均捕获时间的表达式,对平均捕获时间与多径分量的关系进行了数字分析。得出的主要结论是对于多径分量为非衰落信号时,多径分量之间的能量差别越大,系统捕获性能越好,多径分量的能量相等时,系统捕获性能最差,且随着可以分离的多径路数的增加下降;对于多径分量为慢衰落信号时,多径信道的捕获性能好于单径信道(非频率选择性衰落信道),且多径分量之间的能量差别越大,系统捕获性能越差,当多径分量的能量相等时,捕获性能最好,这与非衰落信道的情形相反。因此在频率选择性衰落信道中,采用分集接收可以改善系统的捕获性能。

频率选择性信道下的MIMO收发机联合设计

研究了频率选择性信道下非块传输多天线系统的线性空间收发机联合设计问题,提出了基于最小均方误差准则(MMSE)的联合最优收发算法。为了避免MMSE算法所需要的收发机迭代计算,还给定MMSE接收机、提出了一种低复杂度的串行搜索迫零(ZF-SS)发射预编码,它能够采用多天线提供的空间资源减小或消除多径信道带来的符号间干扰。仿真分析表明,MMSE算法和ZF-SS算法在高信噪比下的性能明显优于现有的基于特征值的波束形成算法。

频率选择性衰落OFDM的半盲信道估计算法研究

从系统性能分析和设计的角度详细地研究了基于无线HIPERLAN2通信协议的OFDM(orthogonal frequency division multiplexing,正交频分多路复用技术)系统信道估计与均衡的一种半盲算法,提出了结合直接法和Cholesky分解法的切换盲算法。这种半言算法综合了全盲算法得到的信息与已知导频符号,充分利用了原发信号的统计特性和OFDM帧结构中插入的导频符号,克服了全盲和导频训练序列存在的问题,且不需额外的带宽。仿真结果表明,在误比特率和收敛性方面,该算法比现有的主要三种全盲算法有更好的收敛和抗干扰特性。

基于FABA-SISO的时变频率选择性衰落信道CPM信号盲均衡

该文针对时变频率选择性衰落信道下高阶连续相位调制(CPM)信号盲均衡中存在的均衡性能较差、复杂度较高以及收敛速度慢等问题,从双向自适应信道均衡的角度出发,将线性调制信号均衡中使用的前后向自适应软输入软输出(FABA-SISO)算法推广,建立一种新的基于FABA-SISO的信道盲均衡方法,并结合逐幸存处理(PSP)思想和Kalman滤波,提出一种适用于高阶CPM信号的自适应盲均衡算法。该算法通过使用FABA-SISO算法,同时利用过去、现在和将来的观察数据进行Kalman滤波信道估计,有效改善了信道估计的精度,同时使用PSP算法来降低系统的复杂度,使得算法具有较好的工程应用性。仿真结果表明所提算法具有良好的盲均衡性能以及收敛性。

频率选择性信道下空时分组码直接盲信号检测算法

针对空时分组码系统中训练序列的引入会降低系统传输效率的问题,提出了一种在频率选择性衰落信道下无需信道估计直接对空时分组码进行盲信号检测的算法.该算法在发射端采用线性预编码并且在接收端采用子空间方法进行解码.和已提出的其他盲信号检测算法不同,它可以在未知信道信息的情况下以满速率发送和接收信号并获得满的分集增益.该算法可以被推广到有任意发射天线数的空时编码结构.Monte Carlo仿真实验表明,该算法和使用准确信道信息的解码算法性能相近.

小波域的频率扩展信道的信号检测

由于海洋动力学和目标起伏引起发射信号包络的时变衰减,相应于频域就是频率扩展,这种信道称为频率扩展信道,又名快速衰落信道(FFD)。在FFD信道中,理想信道的最佳检测器——匹配滤波器的性能将有所下降,Baggenstoss已经证明FFD信道的最佳检测器是分段副本相关器(SRC)。近年来出现的小波变换具有和宽带相关处理相似的计算结构,所以文章拟从连续小波变换的理论和性质出发,推导FFD信道小波变换域最佳检测器的形式,并针对一个仿真算例,进一步用Monte-Carlo实验计算出该检测器的性能曲线,结果表明该检测器的性能优于小波域的副本相关器。

一种频率选择性衰落信道下的盲自适应去相关Rake接收机

多用户检测是DS-CDMA系统中的一项关键技术,而Rake接收是解决多径效应的一种有效方法。本文将基于Kalman滤波的多用户检测器与Rake接收相结合,提出了一种频率选择性衰落信道下的盲自适应去相关Rake接收机。研究结果表明,这种接收机具有较强的抑制多址干扰和克服“远一近”效应能力,并且能快速收敛。

频率选择性衰落信道中的信号盲估计方法

利用最小均方 (LMS)迭代算法对基于子空间的信号盲估计方法进行了改进 ,改进后的算法运算量小 ,便于多用户信号实时分离 ,为智能天线系统中的上行信号的分离提供了一种有效的解决方案 .计算机仿真实验表明 ,在算法的复杂程度显著降低的情况下 ,利用改进后的方法可以取得与原方法同样的效果 .

非频率选择性衰落信道下捕获性能的分析

对基于数字匹配滤波器(DMF)捕获系统在非频率选择性衰落信道下的捕获性能进行了深入讨论,利用状态转移图推导出单次驻留判决方式时平均捕获时间的表达式。对平坦慢衰落信道和快衰落信道下的平均捕获时间进行了数字分析,得出的主要结论是:无论信道是否存在衰落,基于DMF的捕获系统都具有很快的捕获速度;基于DMF的捕获系统在衰落信道下的捕获性能明显要比非衰落信道差;衰落速度越快,平均捕获时间就越长,系统的捕获性能就越差。因此当信道存在非频率选择性衰落时,可以在接收端采用分集接收(比如空间分集)来改善系统的捕获性能。

频率选择性衰落信道下基于协作分集的车际通信

将编码协作分集技术应用到车际通信系统中并给出了频率选择性信道条件下的分析模型。结合分布式空时编码和OFDM技术,论文导出了在BPSK调制下目的车辆的最大似然检测算法并推出了与非协作策略相比采用协作方案所获得的分集增益。最后,考虑到各发送天线不在同一地点,给出了在保证平均误比特率最小的前提下对源车辆和中继车辆的功率分配方案。

基于向量序列谐波恢复的缓时变频率选择性MIMO无线信道的估计方法

该文研究缓时变频率选择性MIMO无线信道谐波拟合模型参数的估计问题,提出基于向量序列谐波恢复及非线性约束最小二乘法的非盲信道估计方法。与以往采用chirp序列作为训练信号的方法不同,该文采用全1序列作为训练信号。仿真结果表明,与采用chirp序列作为训练信号的方法相比,此方法的训练信号容易获得,并且在相同信噪比条件下具有更好的估计精度。