无线异类数据网服务质量体系结构解决方案

设计了一套具有高性能的适合于移动数据网（超2．5G）和无线本地区域网（WLAN）组成的综合数据网的网络体系结构，提供基于预留端到端的QoS模型，使用带宽适应算法支持端到端的QOS，提高了系统资源的利用率，减少了呼叫拥塞概率和交接丢包概率，解决了2个系统QoS类不匹配等问题，平衡了2个系统的传输能力。     

无线异类数据网服务质量体系结构解决方案 

设计了一套具有高性能的适合于移动数据网(超2.5G)和无线本地区域网(WLAN)组成的综合数据网的网络体系结构。提供基于预留端到端的QoS模型，使用带宽适应算法支持端到端的QoS，提高了系统资源的利用率，减少了呼叫拥塞概率和交接丢包概率，解决了2个系统QoS类不匹配等问题，平衡了2个系统的传输能力。     

一种改善基于协同中继的蜂窝网性能的中继选择方案

为减少系统反馈数量,提出一种基于门限的中继选择方案.每个中继根据测得的瞬时信道信息与门限比较,判断其可用性,并由基站为每个终端从多个可用中继中确定一个最佳中继.仿真结果表明,该方案可与蜂窝网中所用的中继选择方案获得近似相等的容量,但其复杂度大大降低.该方案可获得的容量明显优于随机选择方案和直传方案.     

以群组方式实现互动手机电视

为以更高的效率提供互动式手机电视业务,基于诺基亚的IP数据广播结构,提出了一种使用DVB-H网和蜂窝网相结合的群组式方案.该方案使用蜂窝网作为回程信道,搜集点播选择信息,将点播同一内容的若干用户划为一组,点播内容通过DVB-H网递送.仿真结果表明,相对于一对一的流媒体提供方式,该方案可获得高得多的网络容量和小得多的用户平均等待时间,并具有价格优势.     

基于3G的自组织网络组播路由协议研究

当前,基于3G的移动自组网组播路由技术是研究的一个热点。本文描述Ad hoc组播路由协议的特点及应用,讨论了设计该种组播路由协议所面临的问题,同时总结了未来的研究方向。     

改进的蜂窝网室内定位匹配算法

针对无线信道的动态衰落特性,基于蜂窝网的室内定位存在较大误差,提出一种改进的蜂窝网室内定位匹配算法——基于主成分分析法(principal component analysis,PCA)的子空间匹配算法,不仅保证系统实时性,而且有效地剔除大误差点,提高定位精度.该算法利用无线蜂窝信号非视距传播造成的位置特性构建离线指纹数据库,根据在线接收信号从离线指纹库中提取子指纹库,利用PCA算法对在线实测数据及子指纹库进行有效地降维,构建子空间,并结合加权K近邻匹配算法(weighted K nearest neighborhood,WKNN)估计出多个位置坐标,利用3σ准则对这些位置做筛选,输出最终定位结果.实验结果表明,基于PCA的子空间匹配算法在保证定位实时性的前提下,能有效剔除大误差点,提高整体定位性能.     

大规模 MIMO 蜂窝网与 D2D 混合网络物理层安全性能研究

随着量子计算机等计算设备的飞速发展,传统的加密技术正面临着挑战;由于物理层安全充分利用了无线信道的特性,其被认为是一种有效的解决方案.为此,提出了一种安全的混合网络模型,其中,端到端(device-to-de-vice,D2D)网络覆盖于大规模多入多出(multiple-input multiple-output,MIMO)宏蜂窝之上,被动的恶意窃听者(eavesdropper,Eve)能够窃听所有的无线信道;同时,为了提高能量效率,D2D发射机不仅可以从专用的PB(powerbeacon)收集能量,还可以从附近的射频干扰信号中收集能量.对此混合网络模型,假设所有网络元素的位置都服从独立泊松点过程,利用随机几何,得到了任一D2D发射机采集足够能量的概率;基于此概率,获得了蜂窝网用户和D2D用户的各态历经速率和安全中断概率.结果表明,由于D2D发射机可以从周围的射频干扰信号中采集能量,系统的能量效率得到显著提升,同时将专用PB的信号视作一种人工噪声,有效地提高了网络的安全性能.     

基于数据驱动的无线链路管理策略

现有3G/4G蜂窝组网系统对于数据链路的建立、配置和释放都采用握手交互机制,存在问题:1流程繁琐且伴随大量异常处理;2当链路管理同步失败后数据将无法恢复。针对此问题,提出一种基于数据驱动的无线链路管理策略,一旦数据传输模块通过数据感知到工作状态不同步的时候,会主动向主控模块发起查询进行同步,恢复正常的数据传输。最后通过数学分析模式,验证本策略在数据链路管理上的有效性和可靠性。     

基于UKF的车辆GPS/蜂窝网无缝定位算法

当车辆运行在存在遮挡和多路径的复杂环境下时,车载GPS接收机由于无法接收到足够数量的GPS定位卫星将导致车辆无法准确定位。GPS/蜂窝网无缝定位技术将蜂窝基站视作伪卫星,将蜂窝基站观测值与GPS观测值结合进行融合解算有效解决了该问题。针对目前融合解算算法所采用的EKF解算算法存在高阶项截断误差和Jacobian矩阵难计算的缺点,本文将不敏卡尔曼滤波(UKF)引入到基于GPS和蜂窝网的无缝定位算法中。UKF算法是一种基于UT变换的非线性的滤波方法,避免了因进行强行线性化带来的误差影响。通过在高斯信道、静止和运动场景下,对两种混合定位算法性能进行对比分析,实验结果表明:将UKF算法用于GPS和蜂窝网络的混合定位中时,在不同的定位环境下,其定位均方根误差(RMSE)相较EKF算法降低了20%~70%。     

蜂窝网中一种非视距传播的定位技术

非视距传播(NLOS)是蜂窝网定位误差的最主要来源.在定位参数中引入伸缩因子,采用反复叠代的方法,可以减少非视距传播的影响.仿真性能测试表明该方法不需要任何信道环境先验信息且收敛速度快,得到的定位精度接近于利用信道先验信息的平滑和重构技术而得到的精度,适用于未来蜂窝网的定位业务.