Nakagami-m信道下全双工解码转发中继中断概率分析

研究存在残余自干扰（residual self-interference, RSI）条件下全双工解码转发中继的中断概率性能。在Nakagami-m信道下,推导了多跳解码转发（multi-hop decode-and-forward,MH-DF）策略和选择解码转发（selected decode-and-forward,SDF）策略的端到端中断概率闭合表达式和渐近表达式,分析了两种策略的可达分集度。结果显示,MH-DF策略的可达分集度为0,SDF策略的可达分集度由信道成型因子和中继功率伸缩方案决定。相比于MH-DF策略,SDF策略具有更优的中断概率性能和抗自干扰能力。      

双向中继信道的模拟网络编码最优功率分配

在双向信息非对称条件下,研究了基于模拟网络编码的双向中继信道中的最优功率分配问题。分别给出了中断概率最小化、和速率最大化意义下的最优功率分配闭式数学表达式,并证明了两种约束下最优功率分配问题的统一性。分析表明:现有的基于模拟网络编码的双向中继信道中的最优功率分配方法是本文提出方法在某些条件下的特例。计算机仿真分析证明了提出的最优功率分配方法在中断概率和和速率性能方面均优于平均功率分配方法。      

空时频移键控及其应用

与现有的有空时调制技术相比，空时频移键控具有设计简单、低的解码复杂度、接收端和发送端不需要知道信道状态信息并且可以获得完全分集等优点。首先对空时频移键控进行介绍。并分析了其性能和特点，最后研究了空时频移键控在协作分集中的应用。     

基于非高斯性和广义复杂度寻踪的盲源分离算法

现有的盲源分离算法往往利用信号某一方面的统计特性来分离信号,例如:利用信号的非高斯特性,或者利用信号的时序特性.在实际应用中,信号往往是具有这两种特性信号的混合,采用信号某一方面的特性往往不能够成功的分离出信号.当源信号具有非高斯性和非线性预测特性时,提出了基于非高斯性和广义复杂度寻踪的目标函数,最小化该目标函数,提出了一个梯度下降的盲源分离算法.计算机仿真表明了提出算法的有效性,和现有的盲源分离算法相比,提出算法具有更好的信号分离性能.     

基于指纹匹配的无蜂窝大规模MIMO三维定位方法

本文研究了无蜂窝大规模多输入多输出（Multiple input multiple output, MIMO）系统中基于指纹匹配的无线定位方法。假设服务区域内布设大量接入点（Access point, AP）,每个AP配置水平均匀线性阵列天线（Uniform linear array, ULA）或垂直ULA。利用相互正交的线性阵列天线（Orthogonal uniform linear array, O-ULA）对不同地理位置用户的方位角和俯仰角进行辨识,提取无线信道的角度功率谱矩阵构建方位角和俯仰角指纹库。借助谱聚类算法对指纹数据库进行预处理,然后通过两阶段指纹匹配策略计算指纹相似度并排序,在指纹库中搜索与用户指纹相似度最高的参考点,并利用加权K近邻算法（Weighted K-nearest neighbor, WKNN）估计用户位置。仿真结果表明,所提方案和单天线方案、ULA方案、均匀矩形阵列（Uniform rectangular array, URA）方案相比能够获得更高的三维定位精度。      

多源多目的模型中网络编码的时延性能分析

研究表明基于无线信道的广播特性,网络编码技术能够显著降低多播通信中的传输时延。多源多播模型中,在任一源节点已知其他源节点信息的条件下,现有传输方案能够确保系统时延最小化。本文在其他源节点信息未知时,对现有多源多目的单中继模型应用网络编码后的时延性能进行分析,并将该模型推广到多中继模型,提出了基于网络编码和机会中继选择策略的MR-OPP-NC方案,并在译码转发机制下,利用中断概率量化了应用网络编码前后的时延性能,仿真表明本文所提MR-OPP-NC方案与未使用网络编码的机会中继方案相比较,能获得显著的时延增益。      

基于网络编码的Ⅲ型HARQ无线广播跨层设计

为提高无线广播效率,该文设计一种基于网络编码的Ⅲ型混合自动重传请求(HARQ)机制,同时为执行网络编码重传,提出一种异或型联合策略。其主要思想是通过网络编码(NC),使重传数据包能服务于尽量多的用户,并且每个用户能获得丢失包的软信息,以实施联合网络-信道译码。文章进一步利用机会中继的思想,将所提NC-HARQ Ⅲ型机制扩展到中继广播系统。数值分析和仿真表明,NC-HARQ Ⅲ型机制能显著降低广播系统的平均传输次数,与I型HARQ和NC-HARQ Ⅰ型机制相比,其性能增益应归功于网络编码的潜在优势和联合网络-信道译码技术带来的较低的误包率。     

联合非高斯性和非线性自相关的有噪盲源分离算法

现有的盲源分离算法往往利用信号某一方面的统计特性来分离信号,例如:利用信号的非高斯特性,或者利用信号的时序特性。在实际应用中,信号往往是具有这两种特性信号的混合,采用信号某一方面的特性往往不能够成功的分离出信号。现有的盲源分离算法往往不考虑噪声的影响,但在实际应用中,噪声的影响是不可避免的。当源信号具有非高斯性和非线性自相关特性时,提出了联合非高斯性和非线性自相关特性的有噪盲源分离算法。计算机仿真表明了提出算法的有效性,和现有的基于非高斯性和非线性自相关特性的有噪盲源分离算法相比,提出算法具有更好的信号分离性能。      

复杂地形环境下基于空间指纹的分布式目标定位方法

基于指纹的定位方法是一种有效的定位方法,在复杂的散射环境中具有广泛的应用前景,近年来引起了人们的极大关注.因此,提出了一种基于指纹的分布式大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)定位方法.利用离散傅里叶变换运算,可以提取具有大量角信息的角域信道功率矩阵作为角到达(Ar...     

机会全双工/双向中继策略

传统双向中继（Two-way relaying,TWR）策略在信道和数据速率非对称性条件下性能较差。本文提出一种机会全双工/双向中继策略,提高无线中继系统在信道和数据速率非对称条件下的中断概率性能。以最优中断概率为准则,将机会全双工/双向中继策略建模为传输时间分配问题,给出了机会全双工/双向中继策略最优时间资源和中继功率分配方案。仿真结果表明,与传统的全双工中继（Full-duplex relaying,FDR）和双向中继（TWR）比较,所提策略能够获得更好的中断概率性能。