总发射功率约束条件下分布式相干检测融合

针对传感器融合系统总发射功率约束条件下的相干检测融合问题,利用偏移系数极大化理论优化系统检测性能.建立了基于多址接入信道传输的多传感器分布式相干检测融合模型,根据融合中心对信道增益信息的获取程度,提出了信道增益信息完美已知时的总发射功率约束相干检测融合方法(TPC-DCM方法)和信道增益统计信息已知时的总发射功率约束相干检测融合方法(TPC-DCM-CS方法),上述两种方法分别将总发射功率约束分布式检测融合问题转化为一个秩为1的最大特征值问题,获得了最优加权乘性系数的闭合解.蒙特卡洛仿真试验表明:在低虚警概率条件下,当信噪比大于等于0dB时,文中提出的方法的性能优于传统的基于并行网络拓扑结构的最优似然比方法.

MISO系统中上下行链路对偶性分析

TDD系统中,利用上下行链路的对偶性可以将非凸的下行优化问题转换到上行链路,从而极大简化问题的分析和数值求解。上下行链路在波束成形和容量域两方面都存在对偶性。本文在统一的系统模型下,针对总功率约束和每天线功率约束两种情况,利用拉格朗日对偶法分别对波束成形对偶、容量域对偶做了推导、分析。此外,用凸优化软件包CVX简化了问题的建模。分析表明,上下行对偶等价于拉格朗日对偶,对偶问题可更一般地表示为极大极小问题。针对每天线功率约束下的波束成形问题,用迭代法和内点法分别对其进行了MATLAB仿真。仿真结果表明,非凸的下行优化问题可以利用对偶性转化为上行链路中的凸优化问题,从而得以解决。