基于STBC MIMO-OFDM系统特性的并行选择映射算法

正交频分复用(OFDM)技术是第四代移动通信系统的核心技术之一,但是高峰均功率比(PAPR)问题的存在一直是该技术实用化的主要障碍.针对该问题,证明了基于空时分组码的MIMO-OFDM系统中,共轭信号具有相同的峰均功率比特性,提出了基于相同峰均比特性的并行选择映射算法.所提算法不仅保持了已有并行选择映射算法的峰均比降低性能,同时有效地减少了算法复杂度,降低了边带信息的传输量,提高了系统的频带利用率.仿真实验结果证明了所提算法的有效性.     

电动汽车充电规律对配电网影响的分析与建模

结合美国电网实际运行数据和道路交通情报,基于电动汽车类型、配电网裕量、季节时段等多元因素拟合电动汽车充电时间的规律性曲线,并构建电动汽车充电规律对配电网的影响模型.算例表明该模型能够较好地反映电动汽车在不同时段、不同比例的接入对配电网造成的影响,有利于对配电网的投资建设、安全预警和电动汽车的优化调度进行决策.     

基于CACTI的BGP多路径数据监测分析

针对BGP缺乏有效的多路径实现的问题,设计并实现了一个基于CACTI的BGP多路径数据监测分析平台,通过给BGP协议配置多出口鉴别(MED)属性,利用BGP路由表及CACTI流量监测图,在实验平台上实现了对MED策略路由的验证.实验结果表明:监测分析平台不但有利于BGP故障的发现,而且也可以减小新策略的盲目部署对运行中...     

一种改善的MIMO-OFDM系统MAP信道估计

在MIMO-OFDM系统下提出一种最大后验概率(MAP)信道估计算法.该算法利用期望最大化(EM)算法把MIMO信道估计分解为一系列独立的SISO信道问题,降低了MAP算法的计算复杂度.同时,根据在角域内不同发送和接收天线间的信道可近似为空间不相关,利用最有用抽头(MST)技术来减小噪声对估计性能的影响.仿真实验表明,与传统LS和EM算法相比,所提算法在低信噪比下具有较低的估计误差.     

鲁棒约束最小二乘恒模算法

在实际的通信环境中,信号方向向量偏差使得线性约束最小二乘恒模算法的性能急剧下降.针对这一问题,提出了鲁棒约束最小二乘恒模算法.该算法通过在代价函数中增加一个方向向量存在偏差的模值约束条件来提高算法的鲁棒性,并在此约束条件下推导出权重向量的递推公式.另外,采用递推算法计算逆矩阵,大大地降低了计算复杂度.所提算法对信号方向向量偏差具有较强的鲁棒性,从而保证了阵列输出的信干噪比接近最优值.仿真实验结果表明,与传统算法相比,所提鲁棒约束最小二乘恒模算法具有更好的性能,且能适应实际复杂的通信环境.     

鲁棒RLS波束形成算法

分析了多径传播环境下,信号方向向量的偏差和采样样本数目的变化对自适应波束形成算法性能的影响,提出了一种鲁棒RLS波束形成算法·该算法具有收敛速度快,抗扰动性强,误差小的特点·采用鲁棒RLS波束形成算法不但降低了波束形成器对于信号方向向量的偏差的敏感程度,而且可以保证阵列输出的信干噪比(SINR)接近最优值,仿真实验验证了所提算法的有效性·实验结果表明即使在强扰动或偏差存在的情况下,采用鲁棒RLS算法可使系统具有良好的SINR,而且可以改善加权向量的归一化偏差·     

基于实值分解技术的UC-MUSIC算法

针对多径传播环境中的信号波达方向估计问题,提出了一种基于实值分解技术的UC MUSIC(unitarycyclicMUSIC)算法·通过重新构造循环自相关矩阵的数据模型,使其具有厄尔米特特性,再结合空间平滑技术,设计了一种新颖的具有中心厄尔米特(centro Hermitian)特性的循环相关矩阵,较好地解决了多径传播环境中信号高度相关问题;通过实值分解降低了计算量,而且具有信号选择特性·仿真实验结果证明,与CyclicMUSIC算法相比,这种算法不仅适用于独立信号源,而且适用于含有相干信号的多径传播环境,具有计算量小和性能好等特点·     

一种基于Bayesian方法的鲁棒自适应波束形成算法

由于在实际环境中,期望信号的阵列响应与实际阵列响应之间存在偏差,使得现存的一些自适应波束形成算法的性能下降.针对上述问题,基于Bayesian方法提出了鲁棒自适应波束形成算法,并且给出其递推形式.该算法利用接收到的采样信号对实际信号方向向量进行估计,降低了信号到来方向的不确定性,对信号方向向量的偏差具有较强的鲁棒性,从而可以保证输出阵列的信干噪比接近最优值.采用递推方法来计算逆矩阵,大大地降低了计算的复杂度,能够满足实时处理的要求.仿真实验表明,与传统自适应波束形成算法相比,所提鲁棒自适应波束形成算法具有更好的性能.     

基于mRMR-ESN的单变量光伏功率预测

设计了两种预测模型:利用天气变量作为输入的传统多变量预测模型;利用历史功率数据作为输入的新型单变量预测模型.采用最小冗余最大相关(min-redundancy and max-relevance,mRMR)方法分别对两种模型进行特征提取,并选用在时间序列预测方面具有优势的回声状态网络(echo state networ...     

一种信号数目估计的小波包分解优化算法

分析了入射信号数目估计的信息理论准则·针对在低信噪比以及数据快照数目较小的情况下,Akaike信息准则(AIC)和最小描述长度MDL都不能正确估计入射信号数目的问题,提出了采用小波包分解方法对MDL准则进行优化的算法,称之为wpMDL算法·考虑子带分解具有预测偏差小和模式隔离等特点,采用基于一维小波包分解的"伪二维"子带分解算法,不仅有效地改善了MDL准则的估计性能,而且计算量比二维分解降低了·仿真结果验证了提案算法的有效性,无论是对信噪比的变化还是数据快照数目的变化,wpMDL算法都能正确地估计入射信号的数目·