非线性有限冲激响应Volterra信道的盲辨识

提出了单输入多输出有限冲激响应 (SIMOFIR)Volterra系统的盲辨识及盲均衡的子空间方法 .首先描述了SIMO非线性Volterra信道模型 ,并将此模型转化为多输入多输出 (MIMO)信道模型 ;接着讨论了FIRVolterra系统盲可辨识条件 ,并给出了SIMOVolterra系统的盲辨识子空间算法 ;进一步讨论了VolterraFIR非线性信道的确定性盲均衡问题 ;最后用仿真实例验证了此算法的有效性 .所提方法与确定性的线性多信道方法相比 ,它的最大优点就在于所需约束条件少 ,此方法仅需要输入信号的自相关矩阵非奇异 ,且在低信噪比情况下 (SNR为 5dB)也有效 .

基于线性MMSE的Volterra信道Turbo均衡算法

非线性码间干扰是影响卫星通信的重要因素之一,需要有效消除或降低这种影响。在用Volterra级数分解表示非线性信道基础上,提出了基于线性MMSE(Minimum Mean Square Error)的Turbo均衡算法,以解决非线性码间干扰问题。通过对基于线性MMSE的Turbo均衡算法作无先验信息和低复杂度的MMSE近似处理,在不降低均衡性能的前提下,既能同时消除线性和非线性干扰,又能大大降低计算复杂度。仿真验证了该算法的有效性。

基于非线性Volterra信道的复数神经多项式盲均衡算法

针对传统常模算法收敛速度慢、均方误差大以及传统神经网络参数多、复杂度高的问题,提出了基于非线性Volterra信道的复数神经多项式盲均衡算法(Fuzzy neural network-complex valued neural polynomial-constant modulus algorithm,FNN-CNP-CMA)。该算法包含单层神经网络和非线性处理器的复数神经多项式,模块结构简单、复杂度低。由模糊神经网络(Fuzzy neural network,FNN)设计的模糊规则控制器能有效提高步长的控制精度。仿真实验结果表明,该算法系统结构简单、复杂度低、收敛速度快且稳态误差小,较好地解决了收敛速度与均方误差之间存在的矛盾。

多径衰落信道的Volterra自适应预测

本文研究了对多径衰落信道的Ｖｏｌｔｅｒｒａ自适应预测。通过计算机模拟，分析比较了Ｖｏｌｔｅｒａ滤波器和一般线性横向滤波器的预测性能。结果表明，采用Ｖｏｌｔｅｒａ滤波器能够有效地提高预测的精度。同时，研究了信道预测在功率控制中的具体应用。

卫星信道中基于部分解耦的volterra均衡算法

对信道中大功率放大器产生的非线性特性实现快速有效地均衡是提高卫星通信系统性能关键技术之一。文中首先建立了基于volterra级数的卫星信道模型,并分析了信道对二维调制信号所产生的非线性影响;针对基于最小均方误差实现的volterra均衡器收敛速度慢这一问题,提出了基于复基带volterra模型的部分解耦均衡算法,该算法使均衡器线性权系数收敛于线性滤波器最优解,并用拉格朗日乘数法构造了新的代价函数,使均衡器的各阶权系数满足约束,以达到均衡器各阶权系数之间的解耦。仿真结果表明,新算法在保证稳态误差的条件下,其收敛所需迭代次数相对于全耦合的最小均方误差算法从16 000次减小到1 000次。

面向6G通信感知一体化的40~50 GHz毫米波信道反射和透射特性研究

为解决毫米波信道反射和透射特性测量数据不足、多层材料传播系数计算不准确和传播特性表征不明的问题,该文开展面向6G通信感知一体化(ISAC)的40~50 GHz毫米波信道反射和透射特性研究。首先,基于菲涅尔理论和射线弹跳追踪原理,提出一种室内多层建筑材料传播系数计算方法;然后,利用基于矢量网络分析仪的毫米波信道测量平台,开展40~50 GHz频率范围内多层木板和多层玻璃的反射和透射系数测量活动。结果表明,该方法与测量值间高度吻合,传播系数误差低于0.1,能够准确地刻画毫米波信道反射和透射特性变化规律。此外,研究还发现反射系数谐振特性和有效布儒斯特角特性依赖于电波极化、入射角和材料厚度。

一种宽带非线性信道校正方法

针对高速数传解调器接收宽带高阶调制信号时因信道非线性导致的性能恶化问题,提出一种基于两层自适应均衡网络的非线性信道校正方法。该方法先利用递归最小二乘法获得Volterra非线性前置校正系数,再利用自适应基带均衡器消除信道的剩余影响,以提升解调器的捕获跟踪能力,并在高速数传解调器工程应用中实现2.4 Gb/s 16QAM信号的稳定接收。

无线光通信中的信道均衡研究进展

在无线光通信中,信道不理想是影响系统可靠性的主要因素,而在接收端放置一个与信道特性相反的均衡器可以抵消信道对信号产生的负面影响,从而校正多径时延等因素带来的码间串扰问题,使信号在接收端得到恢复和重建。文章在总结国内外均衡技术研究进展的基础上,对比总结了各个典型信道均衡技术以作参考,包括迫零均衡、最小均方误差均衡、判决反馈均衡、Volterra均衡等。在实际应用中可以根据具体需求及均衡算法特点选择适当的均衡器来实现信道均衡。最后,展望了无线光通信中信道均衡技术的发展前景,为后续研究者在该领域的探索提供新的思路和参考价值。

LoRa扩频信道干扰与扩展性分析

为了提高LoRa通信系统节点的接入量,对LoRa通信系统的干扰及扩展性进行了详细分析。首先分析了LoRa相同扩频信道间和不同扩频信道间的干扰,得出相同扩频信道干扰严重的原因,以及不同扩频信道存在一定的干扰的情况,进而发现扩频信道间的码片间距越近干扰越严重;其次提出了一种LoRa不同扩频信道间的干扰消除算法,通过仿真验证了该算法能有效消除低扩频信道干扰的可行性;最后从理论上对LoRa原有调制解调算法进行了扩展性分析,结合LoRa技术的特点及干扰仿真结果得到LoRa技术新增扩频信道与相邻扩频信道的码片数之差大于等于128,并仿真验证了4条典型新增扩频信道的抗噪声性能、可行性,系统节点的可接入量能增加36.94%。

可重构智能表面辅助通信系统时变级联信道估计

针对可重构智能表面(RIS)辅助通信系统时变级联信道的估计中需解决的级联信道稀疏表示、时变信道参数跟踪和信号重构等关键问题,提出了一种结合Khatri-Rao积的分层贝叶斯卡尔曼滤波(KR-HBKF)算法。该算法首先利用信道的稀疏特性,通过Khatri-Rao积和克罗内克积变换得到RIS级联信道的稀疏表示,将RIS级联信道估计问题转化为低维度的稀疏信号恢复问题。然后,根据RIS级联信道的状态演化模型,在HBKF算法的预测模型中引入了时间相关性参数,应用改进的HBKF解决时变信道参数跟踪和信号重构问题,完成时变级联信道的估计。KR-HBKF算法综合利用了信道的稀疏性和时间相关性,能以较小的导频开销获得更好的估计精度。仿真结果表明,与传统压缩感知算法相比,所提算法具有约5 dB的估计性能提升,且在不同的时变信道条件下具有更好的鲁棒性。

基于GRU和LSTM组合模型的车联网信道分配方法

针对车联网中高通信需求和高移动性造成的车对车链路(Vehicle to Vehicle,V2V)间的信道冲突及网络效用低下的问题,提出了一种基于并联门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的组合模型的车联网信道分配算法。算法以降低V2V链路信道碰撞率和空闲率为目标,将信道分配问题建模为分布式深度强化学习问题,使每条V2V链路作为单个智能体,并通过最大化每回合平均奖励的方式进行集中训练、分布式执行。在训练过程中借助GRU训练周期短和LSTM拟合精度高的组合优势去拟合深度双重Q学习中Q函数,使V2V链路能快速地学习优化信道分配策略,合理地复用车对基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)链路的信道资源,实现网络效用最大化。仿真结果表明,与单纯使用GRU或者LSTM网络模型的分配算法相比,该算法在收敛速度方面加快了5个训练回合,V2V链路间的信道碰撞率和空闲率降低了约27%,平均成功率提升了约10%。

低复杂度的大规模MIMO分布式信道估计

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统传统信道矩阵获取方式导频开销大、计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的二阶段分布式信道估计方案。该方案的初始阶段在基站侧采用传统压缩感知算法恢复信道矩阵,第2阶段在用户端利用信道的时间相关性,将大规模MIMO的角度域信道分解为密集部分和稀疏部分,并分别估计以实现连续信道追踪。稀疏部分信道通过所提的分布式自适应弱匹配追踪(distributed adaptive weak matching pursuit,DAWMP)算法,利用子信道的联合稀疏性进行多维重建。相比于线性最小均方误差(linear minimum mean square error,LMMSE)算法,所提方案的信道分解策略有效减少了在用户端进行信道估计的计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与经典压缩感知信道估计算法相比,计算复杂度降低了约33%,算法性能提升了约0.5 dB。

室内场景亚太赫兹信道测量与混合信道建模

针对当前准确定性信道模型不能准确地描述室内场景亚太赫兹信道特性的问题,提出一种基于准确定性的亚太赫兹混合信道建模模型。首先,基于亚太赫兹信道多径稀疏簇特性,利用镜像法追踪视距径和低阶反射径建模确定性部分。其次,结合220 GHz室内大厅及132 GHz走廊场景测量数据,利用扩展的SV模型分别统计确定簇和随机簇内的散射径,对数正态分布描述簇内多径数分布,完成随机性部分建模。确定性信道冲激响应hD和随机性信道冲激响应hS相加获得混合信道冲激响应h。最后,通过科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫检验混合模型准确性,以及与扩展的SV模型小尺度参数的均方根误差和结构相似性比较验证混合模型的有效性,结果表明,所提出的模型能够准确有效地描述亚太赫兹信道特性。

Volterra算子与Toeplitz算子的乘积

该文研究了经典Hardy空间上的Volterra算子V与Toeplitz算子T_(φ)的乘积算子L_(φ)=T_(φ)V与R_(φ)=VT_(φ),得到了L_(φ)与R_(φ)的一些基本性质,并给出了L_(φ)的类似于Toeplitz算子的Coburn定理的结果.该文还给出了V和T_(φ)可交换的充分必要条件,以及L_(φ)及R_(φ)以ZjH2(j=1,2,…)为不变子空间的符号的充要刻画.

通用信道编译码算法物理性能快速仿真系统

为实现信道编译码硬件算法物理性能的快速、准确验证,提出一种软硬件协同的通用化信道编译码算法物理性能快速仿真与性能评估系统。PC上位机软件主要实现模拟信源/噪声数据生成、仿真数据后分析、数据/控制指令传输以及与FPGA下位机交互等功能;FPGA下位机通过设计数据调度与系统控制、信道编译码算法架构、加噪信道以及数据统计等单元,构建通用编译码算法验证系统硬件系统架构,支持不同信道编译码算法物理性能的高效、准确验证。以系统当前支持的BCH码、LDPC码、删余卷积码、RS码及其串行级联码的性能仿真为例开展性能测试,性能恶化最大值低于0.4 dB,在10-7误码率统计量级下,仿真时间低于12 s,验证仿真评估系统的准确性、可靠性与有效性。系统采用的通用级联架构还可支持其他信道编译码算法的快速移植与部署,可为信道编译码算法物理性能快速验证提供一种有效的解决方案。

基于皮肤-脂肪模型的太赫兹体内多输入多输出信道特性分析与建模

为探究太赫兹(THz)频段体内多输入多输出(MIMO)通信系统的传输特性,该文在0.8~1.2 THz下构建了精确的皮肤-脂肪模型,对皮肤-脂肪模型中垂直方向和水平方向的链路进行全波电磁仿真,分析太赫兹体内信道特性,建立路径损耗模型。首先,结合太赫兹频段人体组织的介电特性和人体皮肤的解剖学结构构建皮肤-脂肪模型。其次,对比分析了3条链路的路径损耗和阴影衰落,提出带有等效吸收因子的太赫兹体内路径损耗模型。最后,对3条链路的莱斯K因子、均方根时延扩展、MIMO容量进行分析。仿真分析表明,带有等效吸收因子的太赫兹体内路径损耗模型可以更准确地描述加长距离垂直链路2的路径损耗,发射端在体表可以增强MIMO容量。该文的工作可以为太赫兹体内通信系统的设计和优化提供参考。

基于AAT模型的毫米波大规模MIMO系统信道估计

针对毫米波大规模多输入多输出信道具有时间相关性、系统易受噪声因素影响导致信道估计精度低的问题,提出了一种基于改进的时序卷积神经网络信道估计方法。该方法将仿真获得的信道矩阵以二维图像数据方式输入系统;利用时间相关性进行特征融合,构建集中注意力机制网络,增强系统模型对信道深层特征的提取能力;将AAN嵌入时序卷积神经网络中进行训练;系统输出去噪后的二维图像,即信道估计矩阵。仿真结果表明,所提信道估计方法在性能和复杂度方面优于传统的信道估计方法,并且当测试场景发生改变时依旧具有鲁棒性。

IRS辅助的车联网相移设计和信道对齐策略

针对车联网中车辆的动态移动以及信号的随机散射所导致的信道快速变化问题,研究了智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助的车联网通信并提出了联合相移设计和信道对齐策略,以削减车联网中多普勒频移的影响并提升通信性能。提出的策略由两个阶段构成。在第一阶段设计IRS的相移以改善级联信道的衰落状态,在策略的第二阶段进行修正函数的设计,实现了直接信道和级联信道的信道对齐,从而减少直接信道快衰落状态对通信性能的影响。通过联合相移设计和信道对齐策略中设计的反射相移以及修正函数,实现了通信性能的提升。仿真结果表明,所提策略相比于相移优化策略可以提升8.8%的频谱效率。

毫米波通信系统中可重构智能表面辅助多用户信道估计方案

为了解决可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助的多用户毫米波通信系统中级联信道的信道估计问题,提出了一种新的基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)的两阶段级联信道估计方案,该方案在传统的压缩感知信道估计上引入级联信道双时间尺度性质和行列稀疏邻近结构,同时利用信道特性和双结构正交匹配追踪算法(Double-Structured Orthogonal Matching Pursuit,DS-OMP)在节约导频开销的同时也提高了信道估计的精度和性能。通过仿真分析各变量对所提方案归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)的影响,相较于传统基于压缩感知的信道估计算法,所提方案具有较好性能,同时有较小的导频开销。

无线紫外光MIMO通信系统信道容量估算方法

无线紫外光通信系统易受大气散射等因素的影响,导致通信信道容量估算准确率较低。为此,提出一种无线紫外光多入多出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)通信系统信道容量估算方法。根据信道特征,构建无线紫外光MIMO通信系统的信道容量估计模型,获取无线紫外光的单次散射传输特性,利用符号补码式的方法改进空时编码,设定高级检测器中符号的接收能耗,使每个符号保持在标准功率数值范围内,完成通信系统信道检测式编码。根据不同发射角和接收角计算无线紫外光通信的路径损耗比,通过泊松随机分布获得最终通信系统信道容量的估算结果。实验结果表明,所提方法的传输速率可高达8 Mbps,误码率始终低于10-3bit/s,估算准确率在90%以上,估计时间低于4 ms,估算效果好,可为通信行业发展提供理论依据。