基于压缩感知的MIMO-OFDM系统自适应信道估计

针对超密集组网中导频复用将产生导频干扰,严重影响移动用户下行链路信道估计准确性的问题,提出了一种使用短导频的幂函数稀疏度自适应匹配追踪(Power Sparsity Adaptive Matching Pursuit,PSAMP)算法.该算法由稀疏度预估计和追踪重构两部分构成.首先通过幂函数试探得到一个略小于真实稀疏度的预估值,再通过压缩采样匹配追踪重构信号,改善估计结果;若不能成功重构,则逐渐增加信号原子数量.仿真结果表明,相较于传统自适应压缩感知重建算法,所提的P SAMP算法在高信噪比区域具有更好的信道估计性能.     

小波包分复用系统子载波的构造及调制实现

小波包分复用(WPDM)系统中作为子载波的小波包基函数必须是连续解析的,但实际中很难得到,通常需要对其进行逼近.通过滤波器系数采用迭代卷积的方法来对小波包基函数进行离散逼近,构造出的子载波满足小波包基函数的正交性.同时用此方法实现了多载波调制,并将该系统与正交频分复用(OFDM)系统在多径时延信道下进行了比较.仿真结果表明,WPDM系统在抑制ISI和ICI方面以及对定时偏差的影响上更具优势.     

Application of local polynomial estimation in suppressing strong chaotic noise

In this paper, we propose a new method that combines chaotic series phase space reconstruction and local polynomial estimation to solve the problem of suppressing strong chaotic noise. First, chaotic noise time series are reconstructed to obtain multivariate time series according to Takens delay embedding theorem. Then the chaotic noise is estimated accurately using local polynomial estimation method. After chaotic noise is separated from observation signal, we can get the estimation of the useful signal. This local polynomial estimation method can combine the advantages of local and global law. Finally, it makes the estimation more exactly and we can calculate the formula of mean square error theoretically. The simulation results show that the method is effective for the suppression of strong chaotic noise when the signal to interference ratio is low.     

一种基于电力线通信的OFDM自适应比特与功率分配算法

针对室内电力线信道的基本特性建立了基本的信道模型,并研究了一种功率最小化自适应正交频分复用(Orthogonal Frequency-Division Multiplexing,OFDM)算法,在给定比特率和误码率(Bit Error Rate,BER)的情况下,使发射功率最小。通过仿真结果表明,在每个子信道的平均调制比特数不高(<4)的情况下,功率最小化算法的误码率性能明显好于固定调制。     

一种快速自适应最优小波包基搜索算法

在小波包调制系统中,小波包基的选取对于系统性能有着显著的影响。针对目前BBS算法与BFA算法的缺点,分析了小波包基的构成原则与选取方法,提出了一种基于根节点逐级向下按二进分支路分解,利用度量函数决定父节点与子节点取舍的最优基搜索算法,并解决了约束条件下的最优基输出问题。最后将该算法在4径Rayleigh信道模型下进行了测试,仿真结果表明：在相同条件下,该算法比BBS算法快15%~20%,比BFA算法快10~15倍,且输出的最优基比全分解结构的ICI与ISI联合功率降低约20%。     

面向软件无线电的物理下行共享信道优化与实现

针对软件无线电平台Open Air Interface(OAI)终端侧物理下行共享信道(Physical Downlink Shared Channel, PDSCH)中解扰模块和信道译码模块数据延时大的问题,提出了基于图形处理单元(Graphic Processing Unit, GPU)中统一计算设备架构的PDSCH优化方案,对传输块进行比特级和码块级数据划分,设计了多GPU下的并行解扰和并行信道译码,降低了数据延时,提高了下行峰值速率。实验结果表明,该优化方案基本维持了原有循环冗余校验码错误率,且在不同传输块大小下,解扰模块耗时最大降低92.1%,信道译码模块耗时最大降低83.7%,终端PDSCH耗时最大降低77.8%,下行峰值速率最大提高138.3%,有效提升了OAI平台性能。     

一种基于支撑区间的小波包分复用系统SNR估计方法

对小波包分复用(WPDM)系统结构进行了分析,提出了一种适用于WPDM系统的信噪比(SNR)估计方法.根据系统子载波结构的紧支性,在小波包子载波支撑区间外估计噪声功率,求出各子载波信噪比估计值,最后得到系统的平均信噪比.在时间和频率选择性衰落信道下,仿真结果表明,该方法估计精度高,估计范围广,且估计性能受信道衰落特性影响较小.