非对称信道下双向中继网络中最大化和速率的波束成形设计

双向中继网络的波束成形设计大都基于对称信道的假设。该文考虑非对称信道的情况,通过合理设计波束成形因子,使得系统在中继总功率约束下,其和速率最大化。为解决此非凸的最优化问题,首先提出了一种基于分支定界(branch-and-bound)思想的优化算法,并证明了该算法可获得全局最优解。然后提出了一种次优算法,该算法假设次优解为两个已知向量的线性组合,因而求解次优解只需优化两个实数系数,具有较低的复杂度。仿真表明,分支定界算法性能优于现有其他算法;次优算法相对于分支定界算法有一定的性能损失,但是在节点数较小或中继节点平均功率较低时,次优算法优于其他现有算法。     

高信噪比大指向误差环境中的波束形成

基于协方差矩阵加权的波束形成方法(SMI)在计算加权向量时引进干扰和噪声的影响,投影方法在计算加权向量时引进干扰信号的影响,这些都造成了波束形成效果的不理想。在有用信号的信噪比较高且出现较大的指向误差时,SMI和投影方法失效。本文针对上述问题提出了利用信号周期平稳性,采用周期波束形成方法来解决上述问题。模拟实验验证了本文的方法。     

点云投影结合轻量化卷积神经网络实现三维成像声呐快速目标分类*

三维成像声呐的成像结果是三维点云,基于点云的三维成像声呐目标分类方法具有网络结构复杂,计算量大的特点,针对这一问题本文提出了一种将三维成像声呐成像结果从三维点云投影至二维图像的方法,并且使用轻量化卷积神经网络实现了三维成像声呐快速目标分类。该方法首先对三维成像声呐波束形成后的波束域数据进行最大值滤波和阈值滤波,降低点云数据维度;接着,依据三维成像声呐的波束方向,将点云投影为深度图和强度图,分别保存点云的位置信息和强度信息;然后,利用深度图和强度图分别作为第一个通道和第二个通道构建混合通道图,将混合通道图作为目标分类网络的输入,从而将三维点云的目标分类问题转换为二维图像的目标分类问题;最后使用MobileNetV2网络实现了三维成像声呐快速目标分类。实验结果表明,通过本文提出的投影方法可以用二维图像分类网络完成三维成像声呐点云的目标分类任务;而且混合通道图比单独的强度图和深度图收敛速度更快,结合目标识别网络可以25fps实时的进行目标分类,在真实数据集上分类精度达到了91.13%。     

一种改进的奇异值分解语音增强方法

该文将多麦克语音增强方法用于单麦克语音增强,给出了一种改进的奇异值分解语音增强方法。该方法首先对输入矩阵进行雅克比奇异值分解,用得到的奇异值矢量构造语音增强滤波器;然后用输入矩阵与滤波器权矢量相乘来构造各路信号;最后采用麦克风阵列波束形成的方法,得到增强后的语音信号。仿真结果表明,该方法能有效地去除加性噪声,并且改善了语音质量。     

相位中心偏差对机载阵列天线下视3D-SAR成像影响分析

阵列下视3D-SAR采用阵列天线实现3维分辨成像,阵列天线包含的大量阵元天线不可避免地会存在相位中心偏差,这会在回波信号中引入相位误差,影响阵列下视3D-SAR 3维成像。该文首先建立了相位中心偏差分析模型,然后在此基础上采用随机过程正交展开法,基于标准勒让德正交基将相位中心偏差带来的回波相位误差展开为正交多项式,分析了其对图像主副瓣性能及对比度的影响,并给出了统计规律上的积分旁瓣比与相位中心偏差方差的关系。最后通过仿真结果验证了理论分析的有效性。     

数控传声器阵列反卷积法对飞机噪音的应用与实验研究

本文主要讨论传声器阵列反卷积法对于飞机发动机噪音测量的实际应用及反卷积法对于飞机过顶测噪的数值模拟。传统"波束成型法"的成像是点源与点分布函数卷积的结果,只有在满足瑞利限制的前提下可以分辨多个相距较近的声源。本文介绍了一种简称反卷积法的传声器阵列新方法,它是将原有的Beamforming结果作为已知条件,从中提取有用的声源信息,去除掉旁瓣的干扰,使得处理出来的声源幅值与位置更加准确。观察运动声源会产生多普勒效应,特别是在频域中处理声信号时会使发声源产生频率偏移,因此在反卷积法使用前引入平均多普勒频移因子,它使得运用反卷积法在频域中预测飞机进场噪音成为可能。     

Spatial Reuse Algorithm Using Interference Graph in Millimeter Wave Beamforming Systems

This paper proposes a graph‐theatrical approach to optimize spatial reuse by adopting a technique that quantizes the channel information into single bit sub‐messages. First, we introduce an interference graph to model the network topology. Based on the interference graph, the computational requirements of the algorithm that computes the optimal spatial reuse factor of each user are reduced to quasilinear time complexity, ideal for practical implementation. We perform a resource allocation procedure that can maximize the efficiency of spatial reuse. The proposed spatial reuse scheme provides advantages in beamforming systems, where in the interference with neighbor nodes can be mitigated by using directional beams. Based on results of system level measurements performed to illustrate the physical interference from practical millimeter wave wireless links, we conclude that the potential of the proposed algorithm is both feasible and promising.     

基于LMS算法的波束形成天线通道幅相校正

本文针对波束形成天线通道幅相校正问题,提出了一种基于LMS算法的校正方法并利用matlab进行仿真验证。从仿真结果看出当自适应滤波器的权系数收敛后,该方法具有较好的幅相校正效果。     

基于遗传算法的圆形天线阵波束成形算法

将基于GA(遗传算法)的波束成形算法应用于二维圆形天线阵,研究了算法在解决抑制多个窄角度强干扰问题时的性能;同时提出了一种改进的二进制编码方法,该方法引入了若干参数用以方便地控制解的精度和搜索空间。仿真结果表明,算法可以使得天线阵在主波束对准有用信号的同时,有效地抑制多个强干扰。文中建立的模型适用于卫星通信抗空间恶意干扰问题。     

一种用于CDMA系统的智能天线波束形成方法

在智能天线的实际应用中，波束形成所需的时间及其复杂度是决定其能否实施的主要因素。本文分析了CDMA通信系统的特点，提出了一种新的用于CDMA系统的波束形成方法。该方法带来的好处是放宽了对时间的要求和降低了系统的复杂度，权值的稳定性也得到了提高。该方法下的系统性能仿真结果表明，与全向天线相比，系统的信干比和误比特率得到很大改善。文章最后研究了不同参考信号下系统的性能，结果表明，在强干扰情况下，用判决信号作参考信号时系统性能将下降，应避免使用。