能量收集通信系统中功率和调制方式的在线联合优化策略

针对源节点配备能量收集装置的点对点能量收集无线通信系统,该文以最大化长期平均传输速率为目标,提出一种基于Lyapunov优化框架的在线功率控制和自适应调制联合优化策略.由于能量到达和信道状态的随机性,优化问题是一个随机优化问题.利用Lyapunov优化框架将电池操作和可用能量约束下的长期时间优化问题转化为每时隙以虚队列...     

降低多用户MIMO下行检测复杂性的联合发送技术

该文研究降低多用户MIMO下行链路检测复杂性的联合发送技术。首先给出了多用户MIMO下行链路模型,在此基础上导出了数据检测算法,每个移动台只需一个线性滤波器来完成数据检测,大大地降低了接收机的计算量,然后就TD-SCDMA系统应用环境进行了仿真和分析,结果说明了多用户MIMO联合发送方案的优越性和良好的应用前景。     

一种基于LDPC编码的协作通信方式

采用空间分集的方法可以有效地对抗无线信道中的衰落.由于受到体积、重量、成本等因素的限制,在无线通信系统的用户终端上实现多天线技术较为困难.而在单天线的无线用户间通过协作,共享天线,可以实现虚拟的多天线.低密度奇偶校验(LDPC)编码是一种性能优良的线性分组码,利用其码字内码元间固有的相关性,通过不同的用户发送码字的不同部分,可以实现虚拟的多发送天线,获得发送分集增益,在不增加系统带宽和发射功率、系统复杂度也不会明显增加的情况下能显著地提高系统性能.     

移动终端定位技术及业务提供方法

无线电定位技术有着广泛的应用前景,传统的无线电定位技术主要有根据来波方向和时差定位两种。在移动通信网中通过增加网络功能单元和信令流程可以实现定位业务,但由于移动通信环境的影响,在移动通信网中实现移动终端的精确定位尚有许多技术难点亟待解决。通过移动通信网提供定位业务目前已得到了欧洲电信标准化组织和美国电子行业协会和世界各大通信公司的广泛重视。     

两种改进的LDPC译码算法

低密度校验码是一种基于稀疏校验矩阵的线性码,LDPC的性能接近Shannon限,并具有简单有效的迭代译码算法[1,2]。针对LDPC原始的置信传播迭代译码算法,文中分别从概率似然以及对数似然的角度对该算法进行改进,改进后的这两种译码算法译码更简单,且其运算量大大降低。     

基于无率纠错码和高阶QAM调制的收端速率自适应方案

现有的自适应解调方案中调制阶数最高仅限于16,且方案分析和设计中没有考虑信道编码的译码环节.本文研究适用于高阶QAM的自适应解调算法,并结合无率纠错码提出一种收端速率自适应方案.接收端有多种解调模式,每种解调模式删除一个符号中不同数量的、似然比绝对值最低的几个比特,以提高解调比特的可靠度和平均互信息.从互信息分析的角度,得到在满足要求的译码误码性能时,译码所需要的码字长度的理论结果,进一步给出在译码复杂度约束条件下解调模式的选择方案.以256-QAM调制星座和Raptor码为例对方案进行了仿真,验证了理论分析的正确性和方案的有效性.     

考虑终端安全和资源调度的垂直切换算法

存在恶意终端的超密集异构无线网络中,针对高并发接入请求带来的资源分配效率降低和拥塞问题,该文提出一种考虑终端安全和资源调度的垂直切换算法(CTSRS-VHA)。首先,在网络侧通过基于有限状态机的攻击检测算法,构建终端安全评估模型,计算得到终端安全度。其次,结合网络拥塞度、用户数据传输速率和终端安全度构建了一个多目标优化函数。再次,分析网络与终端之间的综合效益,把多目标优化函数转换成单目标优化函数求解,证明了该解为帕累托最优解。最后,仿真结果及分析表明,该算法能够提高网络的接入安全水平和总吞吐量,降低网络拥塞度和切换失败率。     

新的感知无线电信道模型及其容量分析

将新的感知无线电信道模型将交织型信道模型和干扰型信道模型结合在一起,引入开关的概念,将频谱空洞的检测融合在信道中,形成有部分主用户信息的感知无线电双用户信道模型.在这种新的信道模型中,将主用户和感知用户之间的信道看作是一个压缩信道,引入压缩率,感知用户通过一个压缩信道来感知主用户的部分信息.针对新的感知信道模型,分析并计算了相应信道容量.最后,仿真验证了理论模型的有效性和容量优势.     

代价函数权值可变的速度自适应的异构无线网络垂直切换算法

利用移动车载终端的测速功能,针对移动WiMAX网络支持高速移动的特点,本文提出了一种在异构无线网络中的基于车载终端的代价函数权值可变的速度自适应垂直切换算法.该算法使用速度自适应策略克服了网络发现阶段采用测量网络的接收信号强度这种固定且单一的网络发现方式带来的缺点,提高了候选网络集更新速度,改进了高速移动用户网络发现的...     

几个影响Woven卷积码纠错性能的因素

为了解决性能和设备复杂性的矛盾，普通级联卷积码将两个卷积编码器串联。然而在通信系统的接收端内码解码器会将差错汇集在突发(burst)中使外码解码器不能完全纠正这些错误．Woven卷积码采用特殊的“编织”方式，将内码解码器的错误以某种形式分散开来，这种结构使其获得良好的纠错性能。本文在介绍Woven码的构造和生成矩阵后，对影响Woven码纠错性能的几个因素进行了分析。