无线通信系统综合抗干扰效能评估

无线通信系统综合抗干扰效能评估是现代通信对抗过程中的重要环节。该文对无线通信对抗双方的博弈机理进行了研究,基于层次分析法,构造了敌对电磁环境下的无线通信系统指标评价体系,提出了一种针对无线通信系统综合抗干扰能力的效能评估模型。通过对多个无线通信要素的归一化处理,利用该模型可对各种对抗环境和研制阶段下的无线通信系统进行综合抗干扰能力评比。进一步的仿真表明,利用该评估模型,结合干扰识别技术,还可有效提高无线通信系统的综合抗干扰能力。

同时同频全双工LTE射频自干扰抑制能力分析及实验验证

同时同频全双工本地发射信号会对本地接收信号产生强自干扰,为了使信号能够通过射频接收通道及模数转换器件,需要在射频前端进行自干扰抑制。在自干扰为直射路径的条件下,该文采用直接射频耦合法,对长期演进(LTE)同时同频全双工自干扰抑制进行实验测试;分析推导了自干扰功率、带宽及线缆、幅度、相位调整误差对射频自干扰抑制能力的影响;得到了射频自干扰抑制能力的闭合表达式。分析表明对于20 MHz带宽,-10 dBm接收功率的LTE射频自干扰信号,理论上能抑制54 dB的射频自干扰,而实验测试结果表明能抑制51.2 dB。

差分跳频通信系统抗部分频带噪声干扰的性能分析

该文介绍了一种新型的短波跳频通信技术??差分跳频。频率转移函数设计和信号的检测方法是差分跳频中的关键技术。针对逐符号检测接收和序列检测线性合并接收两种信号检测接收方法,分别就差分跳频通信系统抗部分频带噪声干扰的性能进行了理论分析,同时做出相应的计算机仿真。结果证实,差分跳频通信技术与序列检测线性合并接收方法的相结合,使通信系统的抗部分频带噪声干扰的性能得到了比较显著的提升。

乘积合并接收的差分跳频通信系统在瑞利衰落信道上抗部分频带干扰的性能分析

该文介绍了一种新型短波跳频通信技术——差分跳频,频率转移函数设计和信号的检测方法是差分跳频中的关键技术。在瑞利衰落信道上,在有部分频带干扰和加性高斯白噪声共存的条件下,采用乘积合并接收的方法,对差分跳频通信系统的误符号性能进行了理论分析,同时做出相应的计算机仿真。结果证实了,在瑞利衰落信道上差分跳频通信系统采用乘积合并接收的方法要比采用线性合并接收的方法具备更好的抗部分频带干扰的性能。

瑞利衰落信道下差分跳频通信系统抗多音干扰的性能分析

信号的检测方法是差分跳频中的一项关键技术。在瑞利衰落信道和多音干扰共存的环境下,针对逐符号检测和按序列检测两种信号检测方法,分别就差分跳频通信系统的误符号性能进行了理论分析,同时做出相应的计算机仿真。结果证实了,差分跳频通信技术和按序列检测方法的结合,使系统在瑞利衰落信道下抗多音干扰的性能得到了比较显著的提升。

全双工通信射频域自干扰抑制量对数字域自干扰抑制能力的影响

同时同频全双工通信的射频域自干扰抑制量增加,导致数字域自干扰信号的信噪比下降,使得数字域自干扰抑制量减少。针对这一现实问题,该文分析了数字域自干扰抑制能力与射频域自干扰抑制量之间的量化关系,在典型数字域估计算法下,给出了具体关系的闭合解。分析与仿真结果表明,全双工通信在执行射频域联合数字域自干扰抑制时,射频域自干扰抑制的增大量总是大于数字域自干扰抑制能力的减小量,当射频域自干扰抑制较小时,数字域自干扰抑制将更有效;过大的射频域自干扰抑制量将造成数字域自干扰抑制性能的损失。

6G移动通信:愿景、关键技术和系统架构

随着各类通信业务的快速发展以及新型应用需求的不断出现,用户应用对网络覆盖、数据传输速率及端到端时延提出更高要求。第6代(sixth generation,6G)移动通信系统将满足完全连接智能数字世界需求,实现网络全覆盖、高度智能化及网络安全性的全面提升。6G将支持多种无线接入技术的深度融合,通过对更高频段的高效利用、对各类创新技术的广泛使用,以及对网络架构演进,全面提升网络性能。在对6G系统进行概述的基础上,对其愿景及性能进行介绍,对各类关键技术,包括空口技术、频谱接入、智能网络管理及数字孪生等进行了详细阐述,给出了关于6G网络架构的设想。

差分跳频通信系统抗多音干扰的性能分析

本文介绍了一种新型的短波跳频通信技术——差分跳频,频率转移函数设计和信号的检测方法是差分跳频中的关键技术。在加性高斯白噪声和多音干扰共存的环境下,针对逐符号检测和按序列检测两种信号检测方法,分别就差分跳频通信系统的误符号性能进行了理论分析,同时做出相应的计算机仿真。结果证实了,差分跳频通信技术和按序列检测方法的结合,使通信系统的抗多音干扰的性能得到了比较显著的提升。

水下单光子可见光通信技术研究

针对水下可见光通信(VLC)存在传输距离短的问题,首先分析了水下VLC技术的发展现状,然后依据"收发单元阵列化、探测设备光子化、通信节点网络化和业务类型多元化"的基本思路,提出了未来需要进一步突破的理论瓶颈和关键技术。

干扰对齐通信网络和新接入用户的共存性研究

由于频谱资源的短缺,未来的无线通信网络需要同时与其他无线通信网络共同使用相同频谱。近年来出现的干扰对齐技术有效地解决了同一个干扰网络中不同用户的共存性问题。在已经实施干扰对齐的多天线干扰网络中,为了使新的干扰网络既使用相同的频谱资源又不能影响其他原已对齐的干扰网络,该文提出一种不同网络之间干扰对齐的迭代算法。该算法以消除新网络中的干扰为目标进行优化,使所有用户都能同时进行无干扰的通信。仿真结果表明,当新网络中的发射节点和接收节点都配置充足的天线时,新网络中的用户就可以达到干扰对齐,从而不仅可以进行无干扰的通信,也不会影响旧网络中的用户。无论是新网络中的发射节点的天线不足还是接收节点的天线不足,都会对新网络中的不同用户的无干扰通信产生影响,并且发射节点天线不足带来的影响更大。

瑞利衰落信道下差分跳频通信系统抗部分频带噪声干扰的性能分析

在瑞利衰落信道和部分频带噪声干扰共存的环境下，针对逐符号检测和按序列检测两种信号检测方法，分别就差分跳频通信系统的误符号性能进行了理论分析，同时做出相应的计算机仿真。结果证实，差分跳频通信技术和按序列检测方法的结合，使通信系统的抗部分频带噪声干扰的性能得到了比较显著的提升。

乘积合并接收的差分跳频通信系统在瑞利衰落信道上抗多音干扰的性能分析

在瑞利衰落信道上,在多音干扰和加性高斯白噪声共存的条件下,对采用乘积合并接收(PCR)方法的差分跳频(DFH)通信系统的误符号性能进行了理论分析。为验证理论分析的正确性,进行了相应的计算机仿真,将采用 PCR 方法的误符号性能与采用线性合并接收(LCR)方法的误符号性能作了比较。结果证实,在瑞利衰落信道上,DFH 通信系统采用乘积合并接收的方法要比采用 LCR 方法具有更好的抗多音干扰的性能。

一种MFSK/FFH系统差动抗干扰接收机

在最坏情况多音干扰环境中,一种应用于MFSK/FFH系统的差动干扰抑制(DJR)接收机被提出。该方法无需任何干扰信号副信息,利用接收端对跳频图案和跳频速率的先验知识,通过提前检测跳频频点频谱特征完成对干扰信号的差动抑制。数据分析和仿真表明了该方法有效性。

带宽有限多址接入及其迭代干扰抑制技术研究

研究了一种新的带宽有限多址系统的迭代接收及抗干扰技术。相比于直接序列扩频系统,其优点有:多址接入时不需扩展频谱,且抗截获能力强;通过迭代接收技术,多用户环境下,上下行链路均可达单用户性能。同时,以具有非平稳宽带特性的线性调频人为干扰为模型,提出一种基于分数阶傅立叶变换结合自适应滤波消除干扰的方法,研究系统的抗干扰性,并给出了不同信噪比及干信比下的仿真性能,显示了所提出系统能有效应用到卫星通信中。

基于多智能体深度强化学习的D2D通信资源联合分配方法

设备对设备(D2D)通信作为一种短距离通信技术,能够极大地减轻蜂窝基站的负载压力和提高频谱利用率。然而将D2D直接部署在授权频段或者免授权频段必然导致与现有用户的严重干扰。当前联合部署在授权和免授权频段的D2D通信的资源分配通常被建模为混合整数非线性约束的组合优化问题,传统优化方法难以解决。针对这个挑战性问题,该文提出一种基于多智能体深度强化学习的D2D通信资源联合分配方法。在该算法中,将蜂窝网络中的每个D2D发射端作为智能体,智能体能够通过深度强化学习方法智能地选择接入免授权信道或者最优的授权信道并发射功率。通过选择使用免授权信道的D2D对(基于“先听后说”机制)向蜂窝基站的信息反馈,蜂窝基站能够在非协作的情况下获得WiFi网络吞吐量信息,使得算法能够在异构环境中执行并能够确保WiFi用户的QoS。与多智能体深度Q网络(MADQN)、多智能体Q学习(MAQL)和随机算法相比,所提算法在保证WiFi用户和蜂窝用户的QoS的情况下能够获得最大的吞吐量。

变换域通信系统中的信道估计技术

针对基于OFDM的变换域通信系统在低信噪比时由于噪声的影响很难获得准确的信道估计问题,采用时域和离散傅里叶逆变换(IDFT)域级联降噪的方法降低导频信号的噪声来提高信道估计的准确性。时域利用慢衰落信道环境下信道系数变换缓慢的特点,提出了时间滑动平均、时间遗忘、时间平均与时间遗忘结合等几种降噪方法;IDFT变换域利用多径时延集中在整个时隙的前一段的特点降低噪声。仿真结果表明,该方法在慢衰落信道环境下是有效的。

时间异步全双工数字域分段卷积自干扰抑制技术

同时同频全双工(CCFD)多载波信号时间异步场景下,有用信号(SoI)与自干扰信号(SI)多径最大时差超出循环前缀长度(CP),有用信号与自干扰信号子载波不正交,造成频域自干扰抑制性能严重下降。针对上述问题,该文提出一种时间异步数字域分段卷积的自干扰抑制方法,建立了自干扰分段、频域重建、叠加抵消的自干扰抑制过程,提升了时间异步场景下自干扰抑制性能。理论和仿真结果表明,在异步场景下,采用分段卷积的自干扰抑制方法可以直接在频域重建自干扰,达到与同步场景相当的干扰抑制性能。

复杂多径信道下的OFDM抗干扰同步算法

时间、频率同步是正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统的关键技术之一。针对存在干扰的复杂多径信道场景,本文提出了在一个OFDM符号内利用两个重复的恒包络零自相关序列进行时间频率同步的新方法。该方法通过在频域生成训练序列并进行时域加窗,减小干扰的影响;通过设置相对门限值和多个相关峰联合判决,提高定时同步性能;利用相关值进行频偏估计,减小干扰对频率同步的影响。仿真表明,该方法能够有效地提高系统的同步精度与抗干扰能力,适用于存在干扰的复杂多径信道环境。

基于不完美CSI的认知反向散射通信吞吐量最大化算法

为了提高频谱传输效率和抑制信道不确定性影响,该文提出一种基于不完美信道状态信息的认知反向散射通信吞吐量最大化算法。首先,考虑主基站最大发射功率、传输时间、用户服务质量、有界信道不确定性等约束,建立了联合优化主基站波束、传输时间、反射系数的多变量耦合的非线性鲁棒吞吐量最大化模型。其次,利用最坏准则、S-Procedure、连续凸近似和交替优化方法,将原问题转换为凸优化问题,并提出一种基于迭代的鲁棒资源分配算法。仿真结果表明,与非鲁棒算法对比,所提算法具有较好的吞吐量和鲁棒性,且中断概率减小2.39%。

基于LSTM网络和特征融合的通信干扰识别

针对现有通信干扰信号识别方法识别效果不佳的问题,提出了一种基于长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和特征融合的通信干扰识别方法。该方法利用LSTM网络提取干扰信号的特征,通过LSTM强大的序列特征提取能力提升干扰信号特征提取的性能;通过提取信号的时域和频域特征后进行特征融合,使用全连接分类器对干扰信号进行分类识别,提升特征提取的完整性和干扰识别的性能。仿真表明,所提方法的干扰识别性能相比于现有的基于卷积神经网络的干扰识别方法提升了6 dB,可用于通信干扰信号类型的识别。