莱斯衰落环境下基于信道稀疏特征的MIMO系统信道估计方法

提出一种莱斯衰落环境下基于信道稀疏特征的MIMO系统信道估计方法。首先,获取信道状态信息矩阵的近似估计值并采用编码器对信道状态信息矩阵进行特征提取;然后采用元素融合规则对不同类终端的信道状态信息矩阵特征进行融合,得到每一类终端的元素特征图;最后,计算各类终端的元素特征图的一致性,求解信道状态信息估计矩阵中每一个元素的权重,根据信道稀疏特征优化MIMO信道状态信息矩阵,实现信道矩阵的校正。仿真分析结果显示:在采样数据充足的情况下,方法的信道估计精度较高,其性能接近ReconNet算法。由此可知,算法在不需要稀疏度的和LOS分量未知的情况下仍具有较高的信道估计精度。

衰落环境中认知无线电分布式合作频谱检测

为了有效提高认知无线电中频谱检测性能是认知无线电技术的关键一步,构建了认知网络中主用户和一组次用户之间的频谱检测模型,提出了OR/AND两种检测融合准则,并对两种检测融合准则下的检测概率进行了比较。基于准则,进一步具体研究了Rayleigh衰落环境中,针对信噪比(SNR)变化,分布式合作节点数量变化等不同系统参数对提高频谱检测性能的影响。给出了Rayleigh衰落环境下,各参数影响接收机工作特征(ROC)和整体检测性能的仿真分析。结果表明:一定数量的节点可有效抵消衰落对ROC性能造成的影响,使其在低SNR条件下仍获得较高的检测概率。

混响室内模拟电磁衰落环境的一种普适性方法

针对无线通信中的电磁衰落问题,采用基于统计学理论的新方法在混响室中模拟了常见的电磁衰落环境。通过混合搅拌在混响室中得到大量独立采样点,利用统计学方法对这些样本进行筛选,使得筛选出的独立采样点的概率密度函数服从各种概率统计分布,选取相同位置的采样点来实现各种电磁衰落环境的模拟。通过拟合优度检验方法——K-S检验和分位图验证,该方法在混响室内成功模拟了瑞利分布和莱斯分布电磁衰落环境,开拓性地实现了对Nakagami分布、对数正态分布和韦伯分布电磁衰落环境的模拟,为混响室内模拟无线通信中的各种电磁衰落环境提供了普适性的方法。

衰落环境下一种高能效协作频谱感知算法

在认知无线网络中,对于电池供电的认知设备,如何高效地利用其能量资源极为重要。在将能量效率(能效)定义为认知网络频谱利用效率和平均功率消耗之比的基础上,提出了一种高能效优化算法,在加性高斯白噪声(AWGN)信道、Rayleigh衰落信道和Nakagami衰落信道条件下使融合中心门限达到最优,并求得了最佳的参与协作的用户数。通过蒙特卡洛仿真对认知网络的能效进行了性能评估,结果表明所提算法能有效提升认知网络的能量效率。

OFDM-TDM在快衰落环境下的双模式MCMA算法研究

对OFDM-TDM快衰落下的盲均衡算法做了研究,结合插值算法及DD-LMS和MCMA算法,并将其应用到盲判决反馈均衡器进行抽头更新,在频率选择性衰落下得到一种均衡性能更优的插值DD-LMS+MCMBDFE算法。该算法在均衡的同时不仅能自动补偿相位误差,还能有效补偿多普勒频偏误差,收敛后剩余误差更小。仿真结果表明插值DD-LMS+MCMBDFE算法是一种有效的盲判决反馈均衡算法。

不同衰落下的并行信道建模与容量分析

无线信道的分析与建模是无线通信研究的基础的工作,信号在传输过程中会受到不同衰落环境的影响,例如频率选择性衰落、时间选择性衰落和空间选择性衰落。为了分析无线传播环境在这三种衰落条件下的信道特性,分别对三种衰落信道进行并行信道建模,在此基础上将注水原理分别应用于这三种衰落信道中,即分别在频率、时间和空间上进行最佳功率分配,只对信道状况良好的子信道分配功率,最后得到不同衰落信道下的信道容量。