基于序贯蒙特卡罗算法的多天线快时变信道的盲跟踪

针对通信系统时变信道采用蒙特卡罗算法进行盲信道跟踪,并将该盲跟踪算法用于多天线信道及空时分组编码的情况,在相同的系统条件下与卡尔曼滤波跟踪算法进行了性能比较,并讨论了系统存在载波频偏情况下的跟踪性能。仿真结果表明,序贯蒙特卡罗算法可以对时变信道进行很好的跟踪。

基于OFDM信号的联合环境感知和数据解调方法

在下一代无线通信网络中,通信感知一体化(Integrated Sensing and Communications, ISAC)通过频谱共享、硬件共享、信号共享等方式实现感知与通信的融合,从而在进行信息传递的同时,感知环境中的物体的方位角度、距离、速度等信息。为进一步提高资源利用率和一体化系统集成度,一体化信号设计和信号处理成为了ISAC的主要任务之一。作为信号处理中的一项基本流程,信道估计是高速数据传输和波束成形的先决条件,也是环境感知和参数估计的基础,因此准确的信道估计结果对感知和数据传输都至关重要。本文针对基于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)信号在动态场景下的高导频开销问题,设计并实现了一种高效的时变信道估计与解调方案,并将其运用到通信感知一体化系统中。首先,本文设计了一种无导频的OFDM信号作为ISAC信号,仅依靠较短的前导码获取合适的初始信道估计值;接着提出了联合时变信道估计与数据解调的迭代算法,旨在利用数据辅助信道估计;最后,为了进一步提高动态场景下的信道估计精度,本文提出了一种鲁棒的基于卡尔曼滤波技术的数据辅助的时变信道跟踪算法。仿真表明本文设计的联合信号处理算法能在降低导频开销的同时,仅仅使用几次迭代就能显著提升时变信道估计和数据解调性能;本文还通过蒙特卡洛实验统计了所提方案的最大有效频谱效率,结果表明本文所提方法相比较传统能提高在高动态场景下的效率、鲁棒性和实用性;最后,本文还通过数值实验验证在多径环境中的目标感知功能,表明了本文的一体化信号适用于感知通信一体化系统,且本文设计的算法能提升通信和感知性能。

基于不同位置小波变换的盲均衡器研究

目前引入小波变换的自适应均衡器均是将正交多小波变换放置在均衡器(前向滤波器)之前以加快收敛。以常模判决反馈均衡器(CMA-DFE)为例,根据平衡正交多小波变换是放置在前向滤波器还是反馈滤波器之前,研究了三个均衡器,即常规的基于前馈正交多小波变换常模判决反馈盲均衡器(MWT-CMA-DFE)、基于反馈正交多小波变换的常模判决反馈盲均衡器(FMWT-CMA-DFE)和基于双正交多小波变换的常模判决反馈盲均衡器(DMWT-CMA-DFE),分析了其各自的复杂度。水声信道仿真结果表明:与CMA-DFE、MWT-CMA-DFE和FMWT-CMA-DFE相比,DMWT-CAM-DFE具有更快的收敛速度和跟踪时变信道的能力,且消除了相位旋转。