CDMA寻呼信道的容量分析

本文介绍了一种估算CDMA IS-95寻呼信道容量的方法,可用于指导无线网络的设计和规划.     

SISO-FBMC系统中基于迭代的IAM信道估计

在滤波器多载波系统(Filter Bank Multi-Carrier,FBMC)中,干扰估计的方法(Interference Approximation Method,IAM)将干扰信号视作导频信号的一部分,从而提高导频的等效功率,达到更好的信道估计效果.实际上,数据部分的干扰信号也可以用作等效的导频功率.基于这个思...     

浅析中波广播发射信道噪声的影响

中波广播发射质量直接关系到广播信息的覆盖范围,在新时代下对其提出更高的要求。但在中波广播发展过程中,会不可避免地出现信道噪声,对于信号传输质量和效率都会产生较大的影响。因此,相关部门及人员应当重视对信道噪声的处理,尽可能保障中波广播发射质量良好。本文主要对信道噪声进行概述,分析产生的原理及具体原因,探究其对于中波广播发射产生的影响,并提出有效的解决措施,旨在为有效控制信道噪声产生提供借鉴和参考。     

基于深度学习的无人机空地信道估计方法

针对无人机下行数据链路容易受到复杂地面环境影响而产生信道估计精度不足的问题,提出了一种多神经网络结合使用的信道估计算法。在对无人机三种飞行阶段分析基础上,先采用三径模型进行信道建模,用OFDM系统对空地数据链建模生成样本数据;其次通过最小二乘算法对导频信息预处理,以DNN网络进行去噪处理,BiLSTM网络进行双向估计,再以DNN网络进行降维处理,实现对信道的估计。仿真结果表明,与传统算法和现有深度学习算法相比,所提出的算法在均方误差和误码率指标性能上均具有较大的提升。     

基于Gamma-Gamma湍流信道下的卷积码性能研究

为了研究不同码型的卷积码在水下湍流信道中的误码率(BER)性能,采用接受-拒绝采样模拟湍流信道乘性干扰,并选择二进制相移键控(BPSK)调制方式,建立Gamma-Gamma湍流信道通信系统仿真模型。仿真结果表明：在不同强度的湍流信道中,采用卷积码编码均能提升系统的BER性能;卷积码的码率越小,系统BER性能提升越显著;随着信噪比(SNR)增大,记忆深度越长,系统BER下降速度越快;采用软译码比采用硬译码时增益至少提升2.82 d B;卷积码的解码不仅受当前信息的影响,还与之前的码元信息有关。     

船舶舱室环境中无线信道全波建模与分析方法

为保证船舶舱室的通信质量,研究无线电波的传播特性显得尤为重要。本文将金属共形技术引入时域有限差分法,用于曲形舱室结构的电磁传播特性和信道建模分析。具体地,通过修正共形网格处磁场迭代方程的系数,减少FDTD方法在计算曲形物体时存在的阶梯近似误差。通过与CST软件场仿真结果对比,验证了该方法的正确性。接着,将该方法用于模拟大型船舶舱室环境中的超短波无线信道,并通过CLEAN算法对时域信号进行数据后处理,得到了舱室下多径分量的功率分布及簇的数目。仿真结果表明,该方法不用增大网格的剖分精度,仍可获得较高的计算精度,适用于不规则大型物体目标的电磁求解。     

无人机辅助的6G智能网络

为了满足日益增长的通信业务需求,国内外学者已经开始投入对6G的研究.6G网络能够为用户提供更广泛的通信覆盖和更快速可靠的通信服务,同时也对灾区应急和无人区通信等方面的网络覆盖带来了挑战.无人机通信能为6G网络提供经济、可靠、灵活的补充方案,但也对6G网络的部署和资源管控提出了更高的要求.本文从6G网络的愿景和需求出发,...     

面向OTFS的时延-多普勒域信道估计方法综述

为了在高移动性场景中提供稳定可靠的通信服务,6G系统可考虑基于时延–多普勒（DD）域的正交时频空间（OTFS）作为其调制方案。OTFS通过将发送符号映射到DD域,再将其二维变换到时间–频率（TF）域,使所有发送符号具备获取时频全分集的潜力,有效提高了双选择性信道下的通信性能。由于DD域等效信道具有很多良好性质,现有OTFS信道估计方法大多在DD域完成。考虑实现思路的差异和算法应用场景的区别,已有面向OTFS的DD域信道估计方法被划分为3类并进行综述。最后总结分析了当前DD域信道估计方法的挑战及潜在解决思路。     

区块链网络隐蔽信道研究进展

数字货币伴生的区块链技术具有去中心化、匿名性、强稳健性和抗篡改性等特点,是构建隐蔽通信信道的天然载体。首先介绍了网络隐蔽信道的定义和发展历史,区块链技术的架构,以及传统的网络隐蔽信道并引出了区块链网络隐蔽信道的优势;然后按照交易地址、签名算法、智能合约和P2P广播机制对区块链网络隐蔽信道进行分类,并从隐蔽性、传输效率和通信成本3个方面分析了其优缺点;最后提出了区块链网络隐蔽信道仍存在的问题并给出了未来研究方向。     

基于嵌入训练阵列的OTFS信道估计

正交时频空（Orthogonal Time Frequency Space,OTFS）调制在快时变高多普勒信道中展现出良好的频谱利用率和显著的误码率性能优势。然而,传统的OTFS信道估计方法频谱效率较低,且无法应用于低轨卫星等具有高多普勒频偏的通信场景中。文章提出了基于嵌入训练（Training Embedded,TE）阵列的信道估计方法,利用训练阵列的完美自相关特性进行准确的信道估计,并提高了频谱效率。同时,针对低轨卫星通信高多普勒频偏的特性,本文利用快速傅里叶变换对路径的整数倍频偏进行估计,补偿并消除列相关相位偏移干扰,提升了低轨卫星通信场景下信道估计的准确度。仿真结果表明,所提方法在地面、低轨通信场景中均具有较高信道估计精度和频谱效率。