卫星移动通信的现状与发展

介绍了国际上出现的三种星座通信系统,重点分析了几个具有代表性系统的组成、结构、功能及其存在的问题。探讨了卫星移动通信系统的发展趋势,并对发展卫星移动通信做了几点思考。     

基站协作预编码中的用户及天线联合选择

基站协作预编码能支持的用户数往往受到天线数的限制,因此需要对用户进行选择.此外,为了进一步减小对其他用户的干扰,还可以对接收天线进行选择.因此,文中以最大化系统和容量为准则,提出两种基站协作系统中的低复杂度次最优用户及天线联合选择算法.一种是基于容量的算法,另一种是基于范数的算法,这两种算法都利用贪婪的思想在进行用户选...     

一种实用的协作分集时隙结构及其性能分析

设计了一种实用的协作分集时隙结构,在现有系统帧结构的基础上加入了协作通信的控制信息,以完成协作分集的建立和通信,并详细描述了协作通信的工作流程.仿真结果显示,按照这种时隙结构的协作分集方式可以得到预期的空间分集增益.     

认知无线电空闲频谱的联合检测算法

为了提高认知无线电中感知用户对主用户(弱信号)的检测性能,提出了一种多个感知用户合作的分布式优化联合检测算法.该算法在知道主用户信号和噪声的概率分布的条件下,通过最优化理论中的逐步二次规划法,联合求解检测系统的最优融合准则和各感知用户的最优判决门限,使系统联合检测概率取极大值.该算法不受接收机检测方式的限制,数值求解收敛速度快.仿真结果表明,感知用户为5个、融合中心虚警概率为0.1、相关符号累积为255次、不同融合准则下各感知用户信噪比相同时,与最好的固定融合准则检测算法相比,该算法使联合检测概率在高斯白噪声信道和平坦瑞利衰落信道中分别提高了13%和5%.     

一种蜂窝系统基站协作干扰抑制方法

基站协作可有效抑制相邻小区用户间的干扰.设计了一种利用基站协作进行干扰抑制的方法.在所有协作基站中选择一个作为主基站,每个基站使用干扰消除,解调出所有超过信噪比门限的用户信号,并将剩余信号发送给主基站,主基站将来自协作基站的剩余信号与本地的剩余信号合并后再做一次干扰消除.第一次干扰消除有效区分了强弱信号,将弱信号在主基站处的合并可以引入路径分集增益,再次采用干扰消除可有效地检测出较弱的信号,最终达到干扰抑制的目的.     

分布式天线系统和速率分析与最大化

研究分布式天线系统单小区下行传输时的多用户和速率问题,采用复合衰落信道模型,包括路径损耗、阴影衰落和多径衰落.利用基于矩生成函数和高斯-埃尔米特积分的方法推导了多用户遍历和速率的解析表达式,并通过蒙特卡罗仿真验证了解析表达式的正确性.提出一种基于模式搜索的传输模式选择算法以确定最佳传输模式,即分布式天线与移动台之间的配对方式,从而使遍历和速率最大化.提出的传输模式选择算法与基于最小距离的传输模式选择算法相比,可以达到相近的小区平均遍历和速率,而在特定数量分布式天线单元的情况下,前者目标函数的平均计算次数要小于后者.     

资源管理系统轻量级DAO模式的设计与实现

为了反复对出现的设计结构进行识别和抽象,得到一个通用的解决方案,实现模式的可重用性,使系统有良好的伸缩性. 在详细分析持久性存储数据访问方式的基础上,提出了轻量级DAO(Data Access Object)模式.在通用DAO模式的基础上,运用Java的反射机制,对DAO进行了深一步抽象.在满足数据库变迁松耦合问题的同时, 解决了数据库设计发生改变时,DAO重新设计和编写问题, 提高了系统的适应能力. 模式已应用于省级电信传输资源管理系统中,缩减了项目实施周期,提高了系统开发效率.     

多径干扰下一种新的有效的弱GPS信号处理算法

为了提高全球定位系统(GPS)接收机的增益,有必要进行长时间的累积积分.针对累积最重要的限制:导航电文的变化、多谱勒频偏的影响以及非相干累积的平方损失,该文指出在弱信号条件下快速傅立叶变换捕获较传统算法更具有优势.该算法通过采用差分累积,增加累积时间,减轻非相干累积平方带来的增益损失.另外,全比特搜索算法能够估计出导航数据的最佳组合,实现长时间的相干积分.结合这两种算法,提出一套完整的GPS弱信号处理方案.最后进行了Monte-Carlo仿真,仿真试验结果验证了该算法的有效性.     

改进的集中式协作用户选择方法

针对协作分集系统中协作用户选择方法计算复杂度较高的缺点,提出了2种改进的协作用户选择方法--信道最优方法和非互惠信道最优方法.信道最优方法首先为信道最差的用户选择一个与其信道最优的用户作为协作伙伴,两用户互相作为对方的协作伙伴转发对方的信息,并且引入了2个信噪比门限来避免不必要的协作过程;非互惠信道最优方法是为信道最差的用户选择一个信道最优的用户作为协作伙伴,为其转发信息,而该协作伙伴则另外选择一个最优的用户作为自己的协作伙伴.仿真表明,在小区内的用户数达到50以上的时候,这2种协作用户选择方法在能量增益与最差链路优先匹配算法相当的基础上,可以省略复杂度为O(N2)的计算.     

基于一类SVM贝叶斯算法的DS-UWB系统多用户检测研究

在多径多址条件下,用户自身的前后符号之间会产生码间干扰,同时各用户之间会产生多址干扰,从而给用户信号的正确检测带来极大困难。提出了一种基于一类支持向量机贝叶斯分类器的DS-UWB系统多用户检测算法,证明了基于径向基核函数的一类SVM的分类函数归一化为密度函数,并将所得的概率密度函数用于构造贝叶斯分类器。仿真实验表明,在UWB信道环境下本算法的误码率性能明显优于最小均方误差（MMSE）检测和解相关检测等线性检测算法。相比传统SVM算法,本算法所需的核运算量和存储空间要小得多,有效地降低了运算负载,抑制了多址干扰。