一种改进的电力线通信系统脉冲噪声抑制方法

为了抑制脉冲噪声对电力线正交频分复用(OFDM)通信系统的影响,最常用的方法之一是在接收端OFDM解调器之前前置一个置零非线性单元,即传统置零法。然而,由于引入了非线性失真,其性能并不理想。针对传统置零法引起的非线性失真问题,提出了一种基于迭代消除非线性失真的改进置零法。首先,对接收到的时域OFDM信号进行脉冲噪声检测和置零处理;然后,在频域利用已检测的符号来重构时域置零处理引入的非线性失真,并通过迭代提高重构的准确性;最后,从频域接收信号中减去重构的非线性失真。仿真结果表明,所提改进算法与传统置零法相比,有非常大的性能提升,增强了电力线OFDM通信系统对脉冲噪声的抵抗能力。

电力线OFDM/OQAM通信系统信道相位预处理均衡算法

针对电力线通信(PLC)正交频分复用(OFDM)系统存在频率掩码和频谱资源利用率低等问题,提出将正交频分复用/偏移正交幅度调制(OFDM/OQAM)技术应用到PLC系统中。该技术通过选用频率选择性较好的滤波器来抑制带外干扰,且不需要循环前缀,但是OFDM/OQAM系统在PLC频域复数信道下会产生严重的自干扰,传统的均衡算法并不能有效地消除OFDM/OQAM系统的固有干扰。针对这种情况提出了一种基于信道相位预处理的均衡算法。该算法的思想是让接收信号乘以一个信道相位调整因子,使等效信道的虚部尽量小,以此来减小接收信号中的干扰分量。仿真结果表明,与传统的均衡算法相比,所提算法在误比特率为1.0×10^(-6)时可以获得0.5 d B的性能提升。

基于加权消息传递的SCMA多用户检测算法

针对稀疏码多址接入(sparse code multiple access,SCMA)技术中,消息传递算法(message passing algorithm,MPA)收敛速度较慢导致复杂度较高的问题,提出一种基于加权消息传递的SCMA多用户信号检测改进算法。在原始MPA的基础上,通过引入权重因子改变每个叠加星座点的初始概率,使靠近接收信号的星座点可以获得更大的初始概率,加快迭代过程的收敛速度。仿真结果表明,与原始MPA算法相比,改进算法在误比特率(bit error rate,BER)和复杂度之间达到了较理想的平衡。

基于信噪比排序的MIMO-OFDM信号检测方法

在多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统信号检测中,基于虚实分解的宽度优先检测算法(QR decomposition associated with the M-algorithm to MLD,QRD-M)通过QR分解和对每层星座点的筛选,实现了较低复杂度的检测,具有很好的应用前景。但该算法随收发天线数和调制阶数的增加而难以实现性能与复杂度的折衷。针对此缺点,提出了一种基于信噪比排序的信号检测改进方法。该方法在传统QRD-M算法的基础上,通过对不同接收天线进行信噪比(signal-noise ratio,SNR)排序,从信噪比最大的天线开始检测,避免了误差传播现象,从而加速树搜索过程,再结合动态门限树搜索,不断缩小搜索半径,直至找到最小累计度量值所在分支。仿真结果表明,与传统QRD-MLD算法相比,基于性噪比排序的动态门限信号检测算法能以较低的复杂度获得接近于最大似然检测的性能。

PLC脉冲噪声下的选择性合并算法

电力线信道中存在着幅值波动很大的脉冲噪声,这种噪声会扩散到频域所有的子载波上,严重影响接收端数据符号的判决。针对此问题提出了一种选择性合并算法,通过检测脉冲噪声出现的符号位置,只对没有受到脉冲干扰的符号进行合并。该算法利用了电力线系统的分集拷贝特性,虽然牺牲了一些分集增益,但性能上却有明显提升。仿真结果表明,即使在脉冲环境极其恶劣的情况下,所提合并算法也能达到很好的性能。

LDPC码的自适应补偿最小和译码算法

LDPC码置信传播算法由于复杂度过高而无法实际应用,最小和算法虽然能降低复杂度但却带来了较大的性能损失。补偿最小和算法通过在最小和算法中引入固定修正因子,在几乎不增加算法复杂度的条件下获得接近置信传播算法的性能。为了进一步提升补偿最小和算法的性能,给出了补偿最小和算法的自适应修正因子的计算方法并结合层译码调度策略,提出层自适应补偿最小和算法。仿真表明,所提算法具有更优的性能和更快的收敛速度。

一种咬尾双二进制Turbo码并行译码方案

针对双二进制Turbo译码使用并行、滑动窗联合译码技术时,其咬尾的编码构造和窗分割导致边界状态值难以获取的问题,提出了一种新咬尾Turbo码并行、滑动窗译码方案——扩展交叠方案。该方案采用了边界状态盲估计和滑动窗状态回溯两种新译码技术。相比于传统的边界状态度量传播方法(又称迭代法),新方法一方面提高了边界状态度量的准确性,从而加快了译码收敛速度,一定程度上减小了高信噪比下的性能损失;另一方面避免了存储前一次译码的迭代度量值,更有利于硬件设计。仿真表明,新方案在64左右的中等窗长下即可消除并行和滑动窗影响,逼近原始无并行无滑动窗译码的性能,且窗长越小,其相较传统迭代法带来的译码性能增益就越明显。该方案具有较好的实用性和应用价值,可以满足5G的高速率、低时延和低存储的数据传输要求。

含脉冲噪声的洛伦兹双阈值余量追踪信号重构

在压缩感知(CS)技术中,基于最小洛伦兹范数的重构算法在脉冲噪声环境下具有较强的鲁棒性。但是,洛伦兹硬阈值追踪(LHTP)算法采用残差的负梯度更新信号的估计量,从中引入了噪声的影响。基于此,提出了洛伦兹双阈值余量追踪(LDTRP)算法,通过迭代估计的重构误差来修正信号的估计量,并利用残差设置新的野点阈值。实验结果表明,无论信号是否受到噪声影响,LDTRP算法均能获得更好的信号重构质量。另外,在含有脉冲噪声的环境中,相比洛伦兹迭代硬阈值(LIHT)算法与LHTP算法,所提算法降低了对脉冲数量以及脉冲功率变化的敏感度,提高了重构性能。

基于二阶扩展卡尔曼滤波理论的毫米波波束跟踪算法

毫米波(mm wave)通信中波束覆盖方向性给高速移动的终端设备(如高速车辆,火车和无人机)带来了巨大挑战。现有基于扩展卡尔曼滤波理论(extended Kalman filter theory,EKF)的波束跟踪算法存在估计精度较低的问题,为此,采用二阶扩展卡尔曼滤波理论(second-order extended Kalman filter theory,SOEKF)作为波束跟踪算法,并辅以一种低复杂度的波束切换方案,随后基于时变信道演化模型构建状态向量和量测方程,在数值仿真中给出了信噪比,阵列大小,AoA/AoD(angles of arrival/angles of departure)的变化速度对算法性能的影响。仿真结果表明,所采用的SOEKF算法相较于同类算法具有更高的估计精度,同时保持了较低的复杂度,更适合快速变化的信道环境。

演进与挑战的5G技术路线

日益增长的数据流量及智能终端的普及,第5代移动通信系统(5G)的概念被提出来。可以肯定的是5G将是现存的移动通信系统的融合。与4G相比,5G将提供更高的系统容量和更快的峰值速率。基于此,在分析5G演进的过程可能采用的如:5G非正交波束复形(5GNOW),软件定义无线电(SDR)等提升系统容量技术,M2M(machine to machine)技术等关键技术基础上,从接入网,核心网两大块提出了一种5G网络架构,该架构具有低延时,易于管理,高速率的特点,同时分析了该架构和关键技术未来研究可能的挑战。