一种统计多输入多输出雷达正交波形的设计方法

为了提高统计多输入多输出雷达发射波形间的正交性,该文提出了一种将调频与跳时相结合的波形设计方法。该方法以混沌调频信号作为脉冲内信号,对多个脉冲进行科斯塔斯随机跳时处理,采用频率与时间双分集的设计,产生了多组相互正交的发射波形。在建立信号模型的基础上,利用MATLAB软件对设计信号进行了模拟仿真。理论分析和仿真结果表明,该文的设计方法可以产生多组相关值在-25 dB以下的优异波形,提高了波形间的正交性,较好地解决了多发射信号下正交性降低的问题。

利用统计CSI的DMA辅助无线携能通信传输方法

提出了一种利用统计信道状态信息(CSI)的动态超表面天线(DMA)辅助无线携能通信传输方法。考虑一个由DMA阵列代替传统天线阵列的基站、一个信息解码用户,以及一个能量收集用户构成的无线携能通信系统,将信道建模为莱斯空间相关信道,提出了平均收集能量和发送功率约束条件下的可达遍历速率最大化问题。首先,利用随机矩阵理论将优化问题转化为一个确定性的优化问题;然后,通过交替优化方法,设计了可达速率最大化和仅利用统计CSI的基站发送协方差矩阵和DMA权值矩阵。仿真表明,所提方法能达到通信速率和收集能量之间的最优折中。

基于统计CSI的空中智能反射面辅助大规模MIMO系统传输优化方案

智能反射面(IRS,intelligent reflecting surface)被认为是下一代移动通信的核心技术,其在增强网络覆盖、频谱效率、能源效率和部署成本方面具有显著优势。空中智能反射面(AIRS,aerial intelligent reflecting surface)结合了空中平台的高移动性和智能反射面提供的优质链路特性,可以有效解决复杂通信场景中基站与用户之间易受障碍物阻挡的问题,从而增强网络覆盖。针对AIRS辅助的多用户大规模多输入多输出(MIMO,multiple input multiple output)系统,研究了基站波束成形、AIRS部署位置与相移设计的联合优化问题。在已知统计信道状态信息(CSI,channel state information)的条件下,提出了一种基于块坐标下降(BCD,block coordinate descent)的系统遍历和速率优化方案。首先,建立了一个联合优化基站端波束成形、AIRS的部署位置与AIRS相移的复杂优化模型。其次,通过BCD算法,将非凸优化问题解耦成3个易于处理的子问题。最后,分别采用拉格朗日乘子法、松弛变量法和RMSProp梯度下降算法求解子问题。仿真结果表明,所提出的优化方案有效地提高了系统的遍历和速率,并且具有较好的收敛性。

多输入多输出宽带无线信道测量系统的研制

设计并研制了2～15GHz多频段,带宽为100MHz的四发四收多输入多输出宽带无线信道测量系统,用于提取无线多输入多输出(MIMO)信道特性。介绍了室内环境在3.5GHz频率上进行的宽带信道测量实验。测量场景包括了室内直达径(LOS)和非直达(NLOS)的典型情况,同时也考虑了不同天线间距和人员移动的影响。根据测量结果分析了信道特性并提取了信道参数。统计得出的信道参数可以用于建立离散时间信道模型,应用于仿真与验证宽带MIMO通信系统。

子空间法单输入多输出系统混合相位地震子波提取

针对高阶统计量混合相位地震子波提取方法要求地层反射系数是非高斯白噪声,并且子波提取速度较慢的缺陷,提出子空间法单输入多输出系统(SIMO)混合相位地震子波提取方法,即基于信号和噪声子空间正交的原理,建立二次型的目标函数,通过对目标函数进行优化就可以提取出混合相位的地震子波,它不需要对地层反射系数做任何假设,因此完全不同于高阶统计量地震子波提取。模型试验和实际应用结果表明,子空间法SIMO系统混合相位子波提取速度快且准确度高,非常适合于无井和井资料不可靠地区的地震子波提取,具有广阔的应用前景。

单输入单输出回归模型的异方差性检验

在研究木材材质特性时,通常将木材本身看作一个系统,输入不同的影响因素,如含水率、密度、节子、腐蚀等会得到不同的机械力学特性,而相关的回归分析一直是在对上述各测试观测值的方差齐性默认的情况下进行的,并未对其方差异性进行过深入研究.本文研究基本系统的单输入单输出回归模型的方差齐性检验问题.通过推导得到似然比检验统计量与Score检验统计量,并且基于参数的正交化得到修正的似然比检验统计量与修正的Score检验统计量,并利用Monte-Carlo方法模拟了几种统计量的功效,结果显示,这几种检验统计量都有很好的检验效果.

一种适用于多输入多输出声呐的稳健空时自适应检测方法

针对多输入多输出声呐在水下探测场景中获得的空时快拍数量不足导致空时自适应检测性能下降的问题,提出一种适用于小空时快拍数情况下的稳健空时自适应检测(STAD)方法。首先将斜对称特性推广到多输入多输出(MIMO)声呐空时自适应检测中,并利用该特性将空时快拍数量扩展至原来的两倍;然后利用迭代自适应方法实现对空时协方差矩阵的重构;最后根据广义似然比检测(GLRT)准则推导出检验统计量。计算机仿真结果表明,所提方法可以在小空时快拍数情况下准确估计空时协方差矩阵,大幅减小空时自适应检测对空时快拍数量的需求,提高多输入多输出声呐在小空时快拍数情况下的检测稳健性。

基于通道参数估计的多输入多输出雷达定位

针对统计MIMO雷达定位精度和目标分辨力不高的现状,提出基于收发通道参数估计的高精度MI-MO雷达定位方法。与传统做法不同,该方法采用共轭信号延迟发射模式,处理回波数据时首先估计MIMO雷达虚拟通道的系数,再利用估计结果修正目标参数估计模型,对目标实施定位。理论分析和仿真结果均表明:该方法极大地提高了统计MIMO雷达的定位精度和目标分辨能力,充分开发了大间距配置MIMO雷达参数估计的潜能。

利用高阶累积量的盲多输入多输出系统辨识

针对多输入多输出线性系统(FIR MIMO)的盲辨识问题,提出了一个线性的基于方程误差的高阶累积量(HOS)算法的改进算法。该算法利用一组输出信号的四阶累积量矩阵的零空间,把一个未知多输入多输出(MIMO)信道的冲激响应辨识成一个常的单项矩阵。对于信道长度一致的不同用户的MIMO系统来说,算法只需要很弱的辨识条件。和原算法相比,改进算法充分利用了输出信号的累积量矩阵固有结构,从而提高了算法的估计性能。计算机仿真验证了算法的有效性。

一种多输入多输出系统的盲辨识算法

多输入多输出线性系统的盲辨识问题可以利用输出信号的高阶累积量来解决。针对已有的一个线性M IMO系统辨识方法没有充分利用累积量矩阵固有结构的不足,提出一个改进算法,从而提高估计性能。并通过计算机仿真作了验证。

IRS辅助大规模MIMO系统中抑制残余硬件损伤的AQBFO无源波束赋形方案

由通信收发机硬件非理想特性导致的残余硬件损伤在智能反射面(Intelligent reflecting surface,IRS)辅助的大规模多输入多输出(Multiple-input multiple-output,MIMO)系统中难以避免,并且会严重降低上行用户的可达和速率。针对这一问题,本文提出了一种基于自适应量子菌群觅食优化(Adaptive quantum bacterial foraging optimization,AQBFO)算法的无源波束赋形方案,用于抑制残余硬件损伤对系统性能的影响。首先,基于统计信道状态信息(Channel state information,CSI)推导出系统上行可达和速率的近似解析表达式。然后,以最大化和速率为目标,基于AQBFO算法对无源波束赋形进行优化。仿真结果验证了在IRS辅助大规模MIMO系统中,基于AQBFO算法的无源波束赋形方案能够有效抑制残余硬件损伤的影响,并显著提升系统的上行遍历和速率。

信道距离差异对统计MIMO雷达检测性能影响

研究了统计多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)雷达探测目标时信道间的距离差异对系统检测性能的影响。首先根据雷达方程在信号模型中引入了信道距离差异因子用以表征距离差异对接收信号的影响;在此基础上推导了统计MIMO雷达检测系统的似然比函数和检验统计量的分布;然后利用检测器的偏移系数仿真分析了距离差异导致的信道间目标回波信噪比的起伏对检测性能的影响。仿真结果表明,在信道信噪比较低时信道间距离差异对系统检测性能的影响较小,但随着信道信噪比的提高这种影响在不断增大进而会导致系统检测性能的严重下降。研究结果对统计MIMO雷达的系统配置和实际应用具有参考价值。

联合白噪声统计估计和卡尔曼滤波的MIMO信道辨识

提出了一种新的时间选择性衰落环境下MIMO信道辨识算法。为了提高信息传输效率,训练序列被直接叠加于信息序列之上。算法将信息符号输出、接收端AWGN和由于采用零中频接收技术而产生的直流偏移当做虚拟的观测噪声,其均值和自协方差均未知。通过联合的递推白噪声统计估计器和卡尔曼滤波器对时变信道进行跟踪,推导了一种计算简单的次优无偏时变白噪声统计估计器。以简单有效的方法抑制直流偏移对辨识精度的影响。仿真结果表明了算法具有良好的性能。

基于DCS的统计MIMO雷达信号模型及参数估计

分布式压缩感知(Distributed Compressed Sensing,DCS)将单信号的压缩采样扩展到信号群的压缩采样,利用信号内相关性和互相关性对多个信号进行联合重构。统计多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达系统通过多发多收配置,在发射机、目标以及接收机之间构成对目标的分布式探测系统。该文将DCS应用到统计MIMO雷达中,通过对该场景中目标回波的延时在距离空间稀疏性的分析,提出联合所有接收信号重构目标场景的设想,建立了接收信号的联合稀疏模型,并实现了目标参数估计的联合重构算法。仿真结果表明与基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)的算法相比,基于DCS的算法在进一步降低采样数目的同时提高了参数估计精度,同时也验证了DCS-MIMO雷达可以有效克服目标的雷达散射截面积(Radar Cross Section,RCS)起伏。

利用高阶统计量的盲MIMO信道估计

在无线的MIMO(多输入多输出)通信系统中,使用高阶统计量进行盲信道估计能够进一步放松对信道的限制。介绍了FIRMIMO盲信道估计的数学模型和3种典型的基于高阶累积量的盲信道估计算法,并对这3种算法进行比较和分析,得出仿真结果,提出其中存在的缺陷和能够改进之处。

统计和瞬时CSI混合的3D MIMO预编码

本文针对分别具有统计信道状态信息(Channel State Information,CSI)和瞬时CSI的用户,研究了两类用户在三维多输入多输出(Three-Dimension Multiple-Input Multiple-Output,3D MIMO)系统中的下行链路传输模式,解决了混合利用统计和瞬时CSI的下行预编码的设计问题。利用3D MIMO信道的克罗内克积的性质,提出了一种用于最小化基站总发射功率的扩展迫零预编码的方法,并分别求解其最优水平预编码矩阵和最优垂直预编码矩阵。仿真结果表明,该方案具有更低的复杂度和良好的速率。

基于二阶循环统计量的盲均衡算法

提出一种新的基于循环二阶统计量的盲均衡算法。通过对信道输出信号进行过采样,建立单输入多输出信道模型。由于过采样等效信道矩阵具有特殊结构,使得仅仅根据零延迟时的协方差矩阵所包含的信息就能实现信道估计,根据不同延迟下的协方差矩阵也可求得不同时延的均衡器矩阵,然后用最小均方误差MMSE准则来优化均衡器得到最佳延迟协方差矩阵。仿真结果表明了该算法的有效性。

不完全信道统计信息反馈下的MIMO系统容量

容量是MIMO通信系统设计的重要因素,针对不完全统计信道信息反馈下的MIMO系统,推导了闭环系统的容量表达式,并且给出反馈信噪比门限的表示式,该门限确保闭环系统容量不小于开环容量。仿真实验研究了反馈信噪比对系统容量的影响,对比了若干典型反馈方式下的系统容量,分析了不同系统的配置参数对反馈信噪比门限的影响。结果表明,反馈信噪比高于某门限时,系统容量高于开环容量,反之相反,反馈信噪比门限随着系统信噪比的增加而增加。

一种基于几何统计的卫星移动MIMO信道模型

结合统计模型复杂度低和几何模型精确度高的优点,提出了一种基于几何统计的双极化卫星移动多输入多输出(MIMO)系统的信道建模理论。该模型总体上使用几何模型的建模思路,采用射线追踪方法对信道中传输的射线进行追踪,重点关注各条射线的各种小尺度参数,在实际计算中引入统计学方法对各种小尺度参数进行建模与处理,同时考虑信道环境造成的信号衰减以及信道环境对射线极化的影响,完成了信道模型的建立。根据已完成的建模理论,利用Matlab实现极化卫星移动MIMO信道的建模与仿真。通过与增强型统计模型仿真结果进行比较,得出了此几何统计模型是正确的,并可在一定程度上提高建模准确性的结论。