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针对极化分集多输入多输出系统的传统统计模型存 在着对不同极化方向上的功率变化设置不合理的问题, 提出一种功率矩阵对其进行纠正; 对采用不同分集方式的多输入多输出系统信道建模的原理进行分析, 提出对功率矩阵和相关矩阵进行复合计算的方法, 建立了一种适用于任意分集方式多输入多输出系统的统计信道模型, 该模型能够确切反映出同时受到距离分集和极化分集影响的多输入多输出系统之统计特征. 相似文献
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信道空间衰落相关性(SFC)主要取决于波达信号的功率方位谱(PAS)和多天线阵列收发模式.深入研究了移动通信系统中多天线阵列SFC近似计算法及其复杂性.首先导出在典型PAS为均匀分布、高斯分布以及拉普拉斯分布下的SFC函数的闭合表达式.再研究在波达信号PAS小角度扩展时的近似计算法,建立多输入多输出(MIMO)多天线接收信道模型,深入分析所选择的天线阵列和电波传播参数对MIMO系统信道容量的影响.通过理论计算和仿真实验得出近似计算法在特定条件下具有很好的拟合度,定量分析了近似计算法在对MIMO多天线系统分析时的适用性和计算效率.该算法能极大地减低理论计算复杂性,提高分析和仿真MIMO多天线系统的效率. 相似文献
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针对高空平台不稳定性以及大气湍流对平台光通信性能的影响,提出利用空间分集技术改善高空平台光通信链路性能。在系统采用开关键控(OOK)调制条件下,利用矩母函数特性分别得到采用协作分集技术和多输入多输出(MIMO)技术的高空平台光链路误码率表达式,并求解协作通信系统中继平台的最优位置。仿真结果表明:协作分集技术与光MIMO技术对高空平台光链路性能的改善效果受到跟瞄误差的限制。采用发射选择分集的光MIMO技术对光链路的误码率性能最好。与采用重复码的MIMO方法相比,协作分集技术更适用于跟瞄误差大的通信系统。中继平台的最优位置与中继策略以及跟瞄误差无关。在中继平台最优位置附近,采用协作分集的光链路性能优于采用重复码MIMO光通信链路。 相似文献
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浅水时变多途信道特性分析与模型实验研究 总被引：1，自引：0，他引：1
时变多途水声信道是影响水声通信性能的一个重要因素,深入了解水声信道挣性并对水声信道进行建模具有重要的研究意义。本文在分析传统时变信道模型基础上,从时域角度出发,提出采用AR (ρ)模型对已有的浅水时变多途信道模型中的小尺度衰落分量进行修正。然后基于莲花湖实测信道数据,分析了时变信道各个路径的幅度、时延、时间相干系数、系统传递函数等特性,并对修正模型进行了验证正。从仿真结果来看,修正模型与试验结果拟合的很好。本文从多个方面对水声信道特性进行了分析,有助于对水声信道的深入了解,同时为水声通信系统性能评估提供了一种仿真信道模型。 相似文献
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大气激光通信中多光束传输性能分析和信道建模 总被引：26，自引：6，他引：26
多光束传输技术是克服大气激光通信中大气湍流效应的有效途径之一。首先从理论上分析了大气湍流对多光束大气激光通信系统性能的影响和多光束大气传输的光强起伏特性,然后利用统计分析的方法,建立了一个以传输距离z、光束数目n、发射孔径之间的距离St、接收孔径Dr等为参量的多光束大气传输信道模型。最后,结合相关文献提供的实验结果对该信道模型进行了实验验证和误码性能分析。结果表明,当S1≥√λz或Dr远大于大气湍流相干长度ρo时,随着n的增大,接收光强将趋于对数正态分布．降低了大气激光通信系统的误码率,从而验证了多光束传输对于克服大气湍流影响的有效性。 相似文献
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为提高浅海扩展目标回波检测性能, 基于浅海声信道模型和多亮点模型, 建立了耦合浅海声信道扩展目标回波模型, 并基于副本相关积分(RCI)检测理论对浅海多亮点目标回波RCI检测进行了理论推导。采用带宽分别为50 Hz, 100 Hz, 500 Hz, 1000 Hz的线性调频信号, 仿真分析了不同浅海环境下的RCI检测性能。结果表明, 海深、声呐深度、目标位置和波形带宽都会影响浅海目标回波扩展特性和RCI检测性能, 合适的声呐深度和波形带宽有利于提高浅海扩展目标检测性能。 相似文献
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在采用训练序列的水下稀疏信道估计问题中,由于采样过程的存在产生了测量矩阵的网格,所以当多径时延不恰好位于网格上时,传统的有网格方法就无法准确估计出该多径的位置,在网格间距较大时这个问题更加严重。针对这个问题,本文构建了一个去网格的稀疏信道估计模型,这个估计模型的测量矩阵包含了对网格外偏差进行调整的参数,在此基础上进一步采用相关向量机的方法对这个调整参数进行估计,得到网格外的偏差值。针对两种不同的水下稀疏多径信道模型进行的仿真试验证明,此方法相比其它有网格稀疏信道估计算法,在估计误差和误码率上有提升,在网格间距较大时,优势更加明显。 相似文献
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针对深海远程信道传播衰减大、多途扩展严重的问题,提出一种单输入多输出（SIMO）模型下的水声正交频分复用（OFDM）多波束空间分集均衡方法。建立了深海远程信道下SIMO-OFDM接收信号模型,对宽带波束形成处理后的多个到达角度的波束输出进行独立的多普勒补偿和稀疏信道估计,最后基于最大比合并实现多波束均衡。相对于远程通信中常用的单波束处理方法,所提方法可获得额外的不同到达角度的多径分集增益;且基于阵列波束形成处理可明显提升各个波束输出信噪比,避免了单阵元信噪比过低导致的信道估计误差增大的问题。所提方法的计算复杂度大于单波束均衡,但低于多阵元最大比合并均衡。基于BELLHOP的数值仿真和中国南海实验结果表明,所提方法的误码率性能明显优于单波束均衡和最大比合并均衡,且在100 km的距离上实现了通信速率199 bps的无误码通信。 相似文献
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In this paper, we propose a novel broad coverage precoder design for three-dimensional (3D) massive multi-input multi-output (MIMO) equipped with huge uniform planar arrays (UPAs). The desired two-dimensional (2D) angle power spectrum is assumed to be separable. We use the per-antenna constant power constraint and the semi-unitary constraint which are widely used in the literature. For normal broad coverage precoder design, the dimension of the optimization space is the product of the number of antennas at the base station (BS) and the number of transmit streams. With the proposed method, the design of the high-dimensional precoding matrices is reduced to that of a set of low-dimensional orthonormal vectors, and of a pair of low-dimensional vectors. The dimensions of the vectors in the set and the pair are the number of antennas per column and per row of the UPA, respectively. We then use optimization methods to generate the set of orthonormal vectors and the pair of vectors, respectively. Finally, simulation results show that the proposed broad coverage precoding matrices achieve nearly the same performance as the normal broad coverage precoder with much lower computational complexity. 相似文献
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基于UKF的多用户混沌通信 总被引：1，自引：0，他引：1
为克服信道噪声、系统参数误配及多用户干扰对混沌通信系统的影响,本文组合不同的状态空间模型并结合盲提取算法,提出了一种双无先导卡尔曼滤波器 (dual unscented Kalman filter, DUKF),以实现多用户的混沌通信.仿真结果表明,在多输入多输出信道的多用户通信环境下,该算法有较快的收敛速度,并能有效地实现多用户的混沌通信.关键词：混沌通信多输入多输出双无先导卡尔曼滤波器盲提取 相似文献
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We consider the massive Multiple Input Multiple Output (MIMO) channel affected by independent and identically distributed Rayleigh fading, with linear processing at both transmitter and receiver sides to pursue full diversity, and analyze its outage capacity for large number of antennas. We first discuss the classical Single Input Multiple Output (SIMO) diversity channel that encompasses Maximal Ratio Combining (MRC) or Selection Combining (SC). For MRC, a numerical computation and a Gaussian Approximation (GA) are considered, whereas for SC an exact evaluation is presented. The analysis is then straightforwardly extended to the Multiple Input Single Output (MISO) diversity channel that encompasses Maximal Ratio Transmission (MRT) or transmit antenna selection. The general full diversity MIMO channel is finally considered, with optimal linear processing or simple antenna selection at both transmitter and receiver. If the number of antennas is sufficiently large on at least one side, the outage capacity of each considered diversity channel approaches that of a reference Additive White Gaussian Noise (AWGN) channel with properly defined Signal-to-Noise Ratio (SNR), which provides a performance benchmark. This conclusion is valid for large but realistic number of antennas compatible with the assumption of independent fading. 相似文献
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基于少模光纤的模分复用系统多输入多输出均衡与解调 总被引：2，自引：0，他引：2
针对光纤模分复用传输系统中模式耦合串扰问题, 设计并制备了一种新型少模光纤, 其较高的模式差分群延时保证各模式信道独立传输.在此基础上, 提出一种级联多输入多输出(MIMO)延时均衡算法, 进一步减少源于模式复用器和解复用器的模式串扰, 提高基于少模光纤的模分复用传输系统的传输距离和传输容量.与传统MIMO均衡算法相比, 级联MIMO延时均衡算法在没有显著增加计算复杂度的条件下, 能够应用于模式差分群延时很大的模分复用传输系统.对单信道传输速率为 40 Gbps的四相相移键控两模复用传输系统进行仿真, 经40 km少模光纤传输后, 采用级联MIMO均衡算法较普通MIMO均衡算法有1.7 dB的质量因子的提升. 仿真结果证明, 使用少模光纤和级联MIMO延时均衡算法能够有效地消除模分复用信号间的串扰, 有望在下一代大容量光纤传输系统中获得 推广应用.关键词：模分复用少模光纤模式差分群延时多输入多输出均衡 相似文献
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在大气信道激光传输中,大气湍流对系统性能会产生较大影响,主要体现为降低传输速率和增加误码率。在具有信道互易性的双向激光传输链路中,两终端光斑信号强度的变化相关,可以在终端提取信道状态信息,以对信道影响进行补偿,从而提高传输速率。本文首先在弱湍流条件下,根据Rytov近似理论推导了平面波双向传输链路接收到的光斑信号的相关系数与传输路径的关系,并给出解析式。结果表明,两终端接收的光斑信号的光通量具有相关性,且相关系数与传输路径有关。进一步搭建了双向收发共轴激光传输系统,并进行了外场试验,试验结果不仅验证了双向大气信道激光传输链路具有互易性,且两接收端光斑信号光强的实时变化趋势相同。本文结论对实现大气信道高速率、低误码率激光传输具有重要意义。 相似文献
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Demodulation of data transmitted over time-varying channels with a free running hidden Markov state, like the phase noise channel or the fading channel, requires that the receiver tracks the hidden channel state. The tracking technique adopted in the paper is based on non-data-aided sequential importance sampling, also known as particle filtering.The paper proposes a new particle filtering framework for data communication receivers based on an importance distribution such that each individual particle becomes a decision-directed Kalman filter relying upon its local symbol-by-symbol hard decisions. In this framework, different particles are left free to take different sequences of decisions. This leaves to the receiver the possibility of exploring different sequences of transmitted modulation symbols. The weight of the particle will be high for those particles that took in the past the correct sequence of decisions, while will be low for those particles that took wrong decisions. In the resampling procedure, particles with high weight will survive, while particles with low weight will be terminated, leaving space to the birth of new particles resampled from the surviving ones.The crucial point in importance sampling is the choice of the importance distribution and the main novelty of the paper is the proposal of an importance distribution such that the particles of the particle filter become decision-directed Kalman filters. One important benefit brought by our proposed method is that, being non-data-aided, it does not need pilot symbols, thus allowing to preserve the transmission rate. A significant application example, presented and developed in the paper, is constituted by MIMO systems affected by phase noise, where the channel state vector consists of many parameters. 相似文献
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