天线物理特性对MIMO信道空域相关性的影响

针对天线物理特性会对MIMO信道空域相关性产生影响的问题,分析耦合和极化效应的产生及影响机理,构建非均匀散射环境下综合天线物理特性的单极化MIMO信道模型,据此导出MIMO信号的空域相关性理论表达式,并针对3GPP SCM标准信道场景参数进行仿真.仿真结果表明,耦合效应随天线间距变小而更显著,极化因子则与不同极化天线组合有关,两者在一定程度上可降低MIMO信道的空域相关性,但均不能有效提高系统容量性能.

注意力跟随机制与IAP法相结合的多智能体运动控制

针对经典基于避碰、速度一致和聚集(SAC)原则的多智能体系统运动控制算法边界振荡和无法实现分群运动的问题,提出一种注意力跟随机制与改进拟态物理法(F-IAP)相结合的运动控制算法。算法将经典SAC算法的速度一致区和聚集区相融合,根据距离与速度调节引力系数来改变拟态物理力的作用,解决了SAC算法边界振荡问题,实现了多智能体系统的聚集运动、速度一致以及障碍环境下的群体避障。根据神经科学中生物注意力的特点,选择直接感知到环境刺激的智能体作为跟随对象,并与IAP算法相结合,实现多目标环境中多智能体系统分群运动。最后通过仿真验证算法的可行性与性能的优越性。

时间演进非平稳莱斯衰落信道建模及产生方法

针对基站-移动台之间的动态传播场景,构建一个时间演进的非平稳莱斯衰落信道模型,提出了一种基于线性调频信号叠加的产生方法,并给出模型参数的计算及更新算法.实验表明,该方法不仅可以保证衰落信道状态的平滑切换及衰落信道幅值和相位的连续性,还能复现衰落信道的非平稳特性,从而保证信道模型输出的时变包络分布和时变多普勒功率谱与期望值一致.该方法可用于时变场景下移动通信系统的性能评估和验证.

双平行线阵中基于Euler变换传播算子的二维DOA估计算法

考虑双平行线阵中非圆信号二维波达方向(Direction of arrival,DOA)估计问题,提出了一种基于Euler变换传播算子(Propagator method,PM)的二维DOA估计算法。该算法利用非圆信号的特性,扩展了接收数据矩阵,使得角度估计性能优于二维PM算法。同时采用Euler变换把非圆PM算法中的复数运算转换为实数运算,降低计算复杂度,角度估计性能逼近非圆PM算法。该算法可以实现二维角度的自动配对,与传统PM算法相比,可同时估计出更多的信源。该算法的优越性均可在文中得到验证。

多视图场景确定下的空间点位置视觉标定方法

针对空间特征点三维位置标定问题,提出一种多视图场景确定下的空间点位置视觉标定方法。该方法基于计算机视觉原理,通过在场景内放置棋盘模板确定图像场景位姿参数,而后根据多视图图像下的空间点图像坐标和场景位姿参数求解空间点三维位置坐标。试验结果表明,该方法下的空间点标记位置与真实位置间的距离误差小于1mm,适用于高精度要求下的特征点位置标定。

存在信道相关时V-BLAST OFDM系统的功率分配算法

针对存在信道相关及信道估计误差的V-BLAST OFDM系统,提出一种以误比特率为优化目标的自适应功率分配算法。采用基于波束成形的去相关方法降低系统相关性以提升系统性能。发送端在总功率约束条件下,以瞬时误比特率(BER)为优化目标,采用拉格朗日极值法得到自适应功率分配矩阵。仿真结果表明,该算法结合去相关方法可提升V-BLAST OFDM系统的BER性能,且随着信噪比的增大,性能提升明显。

声矢量传感器阵中基于Kalman滤波和OPASTd的DOA跟踪算法

研究了声矢量传感器阵动目标角度跟踪问题,并提出了声矢量传感器阵中一种基于Kalman滤波和正交压缩近似投影子空间跟踪(Orthonormal projection approximation and subspace tracking of deflation,OPASTd)的波达方向(Direction of arrival,DOA)跟踪算法。该算法通过OPASTd算法来进行DOA的跟踪,从而克服了PASTd算法由于在某些情况下振荡但不收敛进而压缩数据、在迭代更新中由特征向量的不准确性产生误差累积等原因引起破坏信号子空间正交性的缺陷。Kalman滤波和OPASTd相结合算法可在估计角度的同时进行数据关联,与传统的PASTd算法相比,角度跟踪性能更好。该算法的优越性均可在文中得到验证。

基于不完全信道状态信息的多用户MIMO中继系统预编码算法

针对上行多用户MIMO中继系统,在信道存在反馈延迟及估计误差的条件下,以误比特率(Bit error rate,BER)为优化目标,提出了基于最小均方误差(Minimum mean?squared error,MMSE)准则的预编码算法。所提算法将求解发射端、中继节点、接收端矩阵的复杂非凸问题分解为3个独立的子优化问题,发射端的用户配备单天线且服从空间独立分布,先确定发射端预编码矩阵,将求解中继矩阵的凸优化问题转化为半正定规划(Semi?definite programming,SDP)问题,采用CVX工具箱求解,接收端处理矩阵通过线性搜索法求解,最后采用联合迭代法得到各节点矩阵的最优解。仿真结果表明,所提算法能有效改善系统的误比特率性能。

Nakagami衰落下无人机数据链抗干扰性能

针对信道衰落及人为干扰共存的电波传播环境,给出了Nakagami衰落下无人机（Unmanned aerial vehicles,UAV）数据链系统的接收信号理论模型。针对单音及连续噪音干扰样式,推导出了接收端瞬时干信比、瞬时信噪比和瞬时信干噪比的概率密度函数表达式,并据此推导获得了无人机数据链系统的中断概率和平均错误概率性能表达式。数值仿真结果表明,本文理论分析结果与仿真值非常吻合,当干扰功率大于噪声功率时,连续噪音的干扰效果优于单音信号3-5dB,本文研究可为无人机数据链干扰及抗干扰技术的研究提供理论基础。

三维空间多天线相关性及互耦影响研究

针对三维传播环境下多天线系统空域相关性评估问题,首先将达波信号二维角度谱建模为更为通用的von Mises-Fisher(vMF)分布,并推导了不同阵列流型天线空域相关系数的解析式和近似表达式;然后分析互耦机理及其对接收信号矢量的影响,据此推导了互耦效应下天线空域相关性的闭式表达式,并给出了存在互耦的相关性与无互耦相关性之间的内在关系.仿真结果表明,本文推导的天线相关性表达式与数值计算结果非常吻合.另外,小角度扩展时,考虑互耦效应的天线空域相关曲线围绕着无互耦时的相关性曲线上下波动,且面型阵列具有更好的抗互耦能力.

时变多普勒衰落信道硬件模拟的FPGA实现

针对不同散射环境下衰落信道具有不同的多普勒功率谱形状,提出了一种改进的复谐波叠加模型用于时变多普勒衰落信道的模拟,仿真分析了该方法输出信道衰落的幅值及相位连续性,并据此设计了基于FPGA硬件平台的时变多普勒衰落信道模拟器。硬件实测结果表明,该模拟器输出的时变多普勒功率谱与理论仿真非常吻合,可用于实际中多普勒功率谱实时变化场景的模拟。

基于不完全信道状态信息的预编码算法

针对下行多用户多输入多输出中继系统,提出一种考虑信道估计误差和天线相关的线性预编码算法。在发射端和中继端功率约束条件下,根据最小均方误差准则设计代价函数,通过理论推导求得中继端和发射端的预编码矩阵。接收端的各个用户之间相互独立时,接收端的处理矩阵为对角矩阵,通过直接求导法得到接收端预处理矩阵的闭式解,并设计迭代法联合优化预编码矩阵和接收端的处理矩阵。数值仿真结果表明,与未综合考虑各端口的预编码算法相比,该算法能降低系统的误码率。

信道反馈延迟时上行多用户MIMO中继系统预编码

研究了信道存在反馈延迟和估计误差条件下,上行多用户多输入多输出中继系统的线性预编码算法.在中继发射功率受限条件下,考虑发送端-中继节点以及中继节点-目的端信道估计方法的局限性及反馈链路的时延性.根据最小均方误差准则设计以预编码矩阵为变量的优化问题,并采用联合迭代法求得中继端和接收端处理矩阵的闭式解.数值仿真结果表明,当存在信道反馈延迟和估计误差时,所提方案比现有算法更能有效降低系统误比特率.

无人机中继链路传播损耗及性能分析

针对两跳无人机中继通信场景,综合考虑机身姿态、天线特性、气候状况及信道衰落等影响,建立了两跳中继链路的传播损耗模型,分析了传播损耗均值的计算方法,推导了多径阴影复合衰落导致传播损耗随机起伏的统计特性。在此基础上,进一步推导得到了两跳无人机中继系统的中断概率与误比特率的理论表达式。最后,通过对郊区、山区和海洋场景的数值仿真,验证了本文推导的理论结果的正确性,并分析了无人机飞行高度、地面节点位置以及通信场景等因素对两跳中继系统性能的影响。

三维移动-移动场景非平稳MIMO信道空时相关性

提出一种三维移动-移动场景的非平稳多输入多输出（multi-input multi-output,MIMO）信道模型,该模型改进了不同信道状态之间衰落相位的连续性,可保证输出多普勒频移的正确性。同时,针对该新模型研究了非平稳衰落特性引起的时变空时相关性,并针对收发端信号角度谱服从通用Von Mises Fisher（VMF）分布情况,详细推导了归一化空域互相关函数和时域自相关函数的表达式。最后,针对低速和高速移动两种场景的仿真结果表明,获得的理论结果与数值仿真具有很好的拟合度,但能极大地减低计算复杂性,进而有效提高了分析和仿真复杂动态场景下MIMO通信系统的效率。

信道反馈延迟时MIMO中继系统的线性预编码算法

针对采用放大转发(Amplify and Forward,AF)中继技术的多入多出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统,考虑信道估计误差及反馈存在延迟的情况,提出一种基于最小均方误差(Minimum Mean Squared Error,MMSE)准则的预编码设计方案.假设基站-中继端及中继端-终端的信道均存在估计误差与反馈延迟,在基站和中继端功率都受限条件下,以MMSE为准则,推导得到了基站预编码矩阵、中继转发矩阵和终端解码矩阵的闭式解.数值仿真结果表明,该方案所提出的预编码算法能有效地改善系统的误比特率与均方误差.

融合明度特征的V-SAD立体匹配算法

针对SAD算法难以对图像中纯色与弱纹理部分进行准确匹配的问题,提出了将HSV空间明度特征与SAD算法相融合的立体匹配算法,称为V-SAD算法。首先将图像从RGB空间转化至HSV空间,并根据H、S、V值将像素点按照颜色分为10类,同时得到明度特征图。然后结合SAD算法需要的灰度特征图计算匹配代价,得到初步的视差图。接着,根据HSV空间的颜色信息对图像进行分割,结合数学形态法求解分割区块中的独立连通域。再利用边缘生长法对每一个连通域的视差进行恢复。最后,使用左右一致性检测方法对视差图进行优化。实验结果表明,利用图像的明度信息衡量纯色与弱纹理区域的匹配点的相似度是有效的,该V-SAD算法有效改善了SAD算法在弱纹理和纯色区域的匹配效果,平均误匹配率下降了13.02%。

基于Q学习的多目标耦合协同任务分配算法

针对一般WSN多目标协同跟踪研究中优化目标单一的缺点,提出了一种基于Q学习的多目标耦合协同任务分配算法。该算法提出了合簇的方法以解决多目标耦合情形的网络任务分配竞争冲突问题,首先,采用Q学习方法选取多目标相遇阶段的最优合簇时机,同时拟定合适的Q学习函数和回报函数,得出目标并行阶段最优簇首切换方案;然后,在保证剩余能量的前提下,利用设计的信息效用函数和动态最小簇成员数目给出不同阶段最优簇首及簇成员的选择;最后,根据目标特征标签分离目标信息。仿真结果表明,算法可以对多目标跟踪的耦合情形进行优化,能够满足跟踪精度的需求,具有降低系统能量消耗的优点,较好地延长了网络的生命周期。

基于量测驱动新生目标强度估计的PHD滤波算法

针对多目标跟踪中存在的新生目标强度未知的问题,提出一种基于量测驱动新生目标强度估计的PHD(MDTBI-PHD)滤波算法。该算法采用增广状态空间方法,在由真实目标状态与虚拟目标(杂波)状态构成的增广状态空间上实现PHD多目标跟踪。算法通过构造新生目标量测集,采用量测驱动的方式对新生目标强度进行估计,从而避免了对新生目标强度先验知识的依赖,同时,该算法也避免了未知杂波对真实目标强度估计的干扰。仿真结果表明,该算法在新生目标强度未知的情况下,具有对目标数目变化敏感的优势,可降低计算复杂度,明显提高跟踪精度。

未知杂波下多目标跟踪AEM-PHD平滑滤波算法

针对未知杂波强度下的多目标跟踪问题,提出了加速期望最大化概率假设密度(AEM-PHD)平滑滤波算法。首先,对杂波的强度进行建模;接着,根据杂波的量测估计出杂波的个数;然后,利用高斯有限混合模型对杂波密度函数进行建模,在EM算法的基础上提出了AEM算法,将AEM算法用于高斯有限混合模型参数的估计,获得了杂波的密度函数;最后,将估计的杂波信息应用于多目标跟踪,对目标状态进行了平滑。仿真结果表明,在杂波强度未知的环境下,所提算法能准确估计出杂波的参数,具有跟踪精度高、目标数目估计准确的优点。