利用信道状态信息的室内定位技术

多径效应导致基于信号接收强度（RSSI）的室内定位方法精度不高，采用更细粒度的物理层信道状态信息（CSI）可以区分不同路径，提高定位精度。在已有基于CSI室内定位方法的基础上，通过改进对数距离路径损耗模型，得到CSI与传输距离的关系，并结合目标位置所测得的CSI值回归出目标与发射端的距离，最后通过三边定位法预测出目标的位置坐标。实验表明，相比基于RSSI的定位方法以及已有的基于CSI的定位方法，所提方法2 m以内的误差概率提高了将近40%和20%，有效提高了定位精度。     

一种带辅助译码比特的Polar码译码方法

在传统的Polar码译码的基础上，引入辅助译码比特，构造了一个辅助的Polar码字以提高译码性能。辅助比特由信道选择辅助窗口内的信息位决定。接收端如译码失败，将进行二次译码尝试。译码方案分两阶段进行：基于相同结构的扩展生成矩阵，将辅助译码比特译出；结合译出的辅助比特，对原码字进行译码，提高译码成功率。仿真结果显示，使用所提方法进行译码，其译码性能明显优于普通串行抵消译码方法；与两种传统的自动重传请求方案相比，能分别获得1 dB和1.9 dB的性能增益。     

大规模MIMO系统中基于CNN的延迟CSI反馈改进算法

在大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）系统中，基站根据用户反馈的信道状态信息进行自适应编码调制以提高频谱效率，因此需要将用户侧估计到的信道状态信息反馈到基站。由于反馈过程存在的延迟会降低系统性能，因此在考虑延迟的情况下，对基于深度学习的信道状态信息自编码器CsiNet进行改进，使用下行信道的延迟状态信息作为信道状态信息自编码器的期望输出信号来对自编码器进行训练，减少了反馈延迟误差的影响。仿真结果表明，在延迟为1时隙时，所提方案的归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)仅为自回归-主成分分析方案、基于压缩感知的方案和基于卷积神经网络的CsiNet方案的1/8~1/7，并且随着时隙增加，NMSE性能提升越明显。     

一种深度残差网络构建的5G无线智能传播模型

为建立更为准确的全覆盖、全应用、全频谱的5G无线信道模型，提出通过认知无线电与深度神经网络相结合的方法研究无线电波传播特性。根据传统无线传播模型并考虑到不同传播环境，根据信道大尺度衰落特性（包括路径损耗、阴影衰落和小尺度衰落特性）的统计结果，通过BP算法提取特征，并应用FeatureTools进行深度特征综合建立特征方程，计算特征变量与传播损耗的相关系数，进行相关系数的置信区间及变量独立性检验，最终筛选出22个特征并排序。基于深度残差网络建立传播路径损耗的回归模型，结合批正则化过拟合测算平均接收功率，为建立更精确的无线信道模型提供了量化依据，并最终在测试数据集上取得均方根误差8.36（本地）和10.03（云端）的成绩，对工程实践具有较强的参考价值。     

信道化接收机中微波放大技术的研究

介绍了信道化接收机实现的方案和工作原理，并对其接收系统中重要部件——宽频带放大器做了重点介绍，针对低噪声和宽频带2个主要指标，采用平衡式放大器进行设计，最后给出了仿真结果。     

适用于Rayleigh衰落信道的一种新型MMSE接收机

智能天线中一般的MMSE接收机缺乏有效跟踪Rayleigh衰落信道变化的机制。在分析了MMSE接收机在Rayleigh信道中的特点之后，提出了一种新型的MMSE接收机。计算机仿真结果表明，此接收机性能较好，适用于Rayleigh衰落信道。     

信道估计偏差对空时编码的OFDM系统性能的影响

本文研究了采用空时编码的OFDM系统的性能，通过Monte Carlo仿真分析了系统性能和信道估计偏差对系统的影响。     

数字中频接收机的设计与实现

数字中频接收机(DIFR)是对中频信号直接采样，其信道化功能由数字正交下变频器和数字滤波器来实现。因此，DIFR适用于接收和处理多载波、多模式信号，可解决很多种信号之间的互通互连问题。本文基于DIFR对动态范围、带宽、自动增益控制和高速信号采集等技术需求，优化设计了一种大动态宽带DIFR，给出了该系统的实现方案、各部分的参数分配及系统设计指标；给出了一种新型的数字自动增益控制(DAGC)实现电路，并提出了其控制算法。