基于循环匹配追踪的稀疏重构时延估计算法

在单样本(SMV)、低信噪比条件下,稀疏重构方法可提升时延估计精度,但现有的重构算法在支撑集元素的选择中存在错选和漏选的情况,从而导致估计精度受限。针对上述问题,该文提出一种基于循环匹配追踪(LMP)的稀疏重构时延估计算法。该方法引入了“循环删除,匹配添加”的思想,有效提升了直达径的估计精度。算法首先建立信道冲激响应稀疏表示模型;然后在获得初始支撑集的前提下,先循环删除支撑集内的元素,再从支撑集补集中依据与当前残差内积值最大来匹配添加新元素,直至残差内积基本不变;最后利用时延值与稀疏支撑集的关系得到了时延的估计值。仿真结果表明,所提算法相比于传统稀疏重构时延估计算法具有更高的估计精度。同时基于USRP平台,利用实际信号对所提算法进行了有效性验证。     

分布式MIMO系统发送天线选择与预编码联合设计

为了抑制多用户分布式多入多出(MIMO)系统中的同道干扰(CCI),使系统同时服务于更多用户,提出一种发送天线选择与预编码的联合设计方法。该方法立足于分布式MIMO系统基站端天线较多的特点,将下行发送天线选择与信漏噪比(SLNR)预编码相结合,通过为用户选择不同天线,从根本上减少CCI;在为每个用户选择天线时,先以信道子矩阵的迹为依据进行端口选择,再采用逐减的方法选择使SLNR损失值最小的天线,以保证每个用户对其他用户的干扰尽量小,从而达到进一步抑制CCI的目的。复杂度分析和仿真结果表明,该方法在具有较低复杂度同时,其容量性能仍可逼近最优算法;较之单纯的SLNR预编码,在相同的容量性能约束下,其能够有效增加系统同时服务的用户数。     

信号排列组合的子空间快速盲信道估计算法

针对传统子空间算法进行MIMO-OFDM信道估计时,存在收敛速度慢、鲁棒性差的问题,提出一种基于收发信号排列组合的改进子空间盲信道估计算法。该算法通过对接收端信号进行有选择地取舍,并利用取舍后接收端数据块的无关联性,对信道矩阵进行类Toeplitz扩展,然后对收发两端信号进行相应的排列组合,增大发送数据块矩阵的秩,从而实现算法的快速收敛。理论分析与仿真结果表明,与传统的子空间算法相比,本文算法在复杂度略有提高的条件下能够实现快速收敛。      

蜂窝系统自适应K近邻干扰对齐算法

干扰对齐算法应用于蜂窝网络时,存在计算复杂度高、系统开销大等缺点,本文基于分簇模型,提出了一种自适应K近邻干扰对齐算法,并给出一种无需收发端迭代的干扰对齐预编码向量求解方法。该算法依据信干比门限自适应选取参与干扰对齐的干扰信号,对预筛选的干扰信号利用优化方法进行干扰对齐,降低了算法的计算复杂度和系统开销。仿真分析表明,通过选取合适的信干比门限,本文所提算法在干扰消除性能相当的情况下,其算法复杂度和系统开销显著降低,提高了干扰对齐算法的适用性。      

多用户分布式MIMO-OFDM系统中天线与子载波分配算法研究

本文针对多用户分布式MIMO-OFDM系统中的资源联合分配问题,提出了一种基于端口选择的天线与子载波分配算法。该算法依据计算复杂度容限设定用户通信静态端口数,以此为每个用户选取信道状况最好的通信端口进行通信,进而通过天线端口与下属用户的相互配合,并行地完成天线与子载波的分配。仿真结果表明,该算法在系统天线数大于用户数的情况下容量性能优于MASA算法,且其端口并行处理机制可以有效提高资源分配效率。     

基于碰撞概率约束的认知系统子信道分配算法

针对如何在保护主用户的同时最大化有效吞吐量的子信道分配问题,考虑由于主用户的重新到来而造成的主次用户碰撞,给出一种基于子信道碰撞概率约束的子信道分配算法。算法通过约束子信道碰撞概率来保护主用户,依据碰撞概率约束估计各子信道可容忍最大传输时长,随后认知用户根据请求业务时长选择合适的子信道接入。仿真结果表明,与不考虑子信道碰撞概率约束的算法相比,该分配算法很好地保护了主用户,且在信道条件较好时,能取得更好的有效吞吐量性能。     

新一代的总线结构——RapidIO

介绍新一代总线结构RapidIO的一般原理、基本特征、并给出该技术的典型应用。     

多跳蜂窝网络中的代理选取问题研究

自组织网和蜂窝网是移动通信系统的重要组成部分,融合两者的多跳蜂窝网络将可能成为未来移动通信系统的重要组成形式之一.文中介绍了多跳蜂窝网络的研究现状,分析了各网络模型的特性,并对现有网络架构进行了类型划分.在此基础上,对多跳蜂窝网络的代理选取问题展开研究,提出了一种代理选取问题的分析模型,并基于该模型的节点通信半径、节点密度和小区半径等参数对代理选取概率的影响进行了仿真分析.     

多用户MIMO网络下基于分簇的非迭代干扰对齐算法

针对多用户多输入多输出(MIMO)干扰网络条件下,干扰对齐算法性能受限的问题,提出一种多用户MIMO网络下基于分簇的非迭代干扰对齐算法。通过一种分层的干扰处理设计,首先在上层依据干信链路耗损比,将来自不同发送端的干扰分为簇内有效干扰和簇间无效干扰;然后在下层利用联合最大化信漏噪比(SLNR)算法与迫零(ZF)算法消除干扰,提升了算法的适用性。仿真结果表明,当用户数量较多时,所提算法与现有算法相比,在高信噪比(SNR)条件下具有更高的系统容量与更低的系统复杂度。     

混合网络研究

自组织网和蜂窝网是移动通信系统的重要组成部分,融合两者的混合网络将可能成为未来移动通信系统的重要组成形式之一.文章介绍了混合网络的研究现状,分析了各网络模型的特性,并对混合网络中的关键技术问题,如框架结构、通信模式选择、信道分配、路由、计费、负载均衡,进行了探讨.文章认为混合网络通过其灵活的网络组建能力,不仅提高了对传统业务的支持,同时也为引入新服务创造了条件.自组织网络和蜂窝网络的融合将为构造下一代移动通信系统奠定基础.