大规模MIMO系统中基于TFQMR的低复杂度信号检测算法

在大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）系统上行链路检测算法中,最小均方误差（Minimum Mean Square Error,MMSE）算法可取得近似最优的性能,然而MMSE算法涉及高维矩阵求逆问题,其计算复杂度高达O(K3),其中K表示用户数。为此,针对极化信道编码的大规模MIMO系统,基于无转置极小残差（Transpose-Free Quasi-Minimal Residual,TFQMR）方法,提出了一种低复杂度次优信号检测算法。该算法有效地避免了矩阵求逆运算,使其计算复杂度降至约O(K2)。仿真结果表明,基于TFQMR的信号检测算法的误比特率性能与计算复杂度均优于基于Neumann级数展开的信号检测算法;同时,最多经5次迭代该方法可取得接近MMSE检测算法的性能。     

一种降低FBMC-OQAM系统PAPR的低复杂度选择性映射算法

滤波器组多载波（FBMC）是第五代蜂窝网络无线接入技术重点考虑的对象之一，然而其存在较高的峰均功率比（PAPR）。通过分析FBMC-OQAM信号的重叠特性和信号功率分布特点，将传统选择性映射（SLM）方法加以改进，提出了一种比色散选择性映射（DSLM）方法更优的低复杂度色散选择性映射（LD-SLM）方法。LD-SLM方法用备选旋转矢量将当前数据块信号旋转，通过计算在当前信号周期\[T,3T\]区间内信号的PAPR来选取最优旋转矢量，并更新当前数据块信号，接着对下一个数据块信号进行同样的优化，直至所有的数据块都被优化。通过比较算法复杂度可知,LD-SLM算法相比DSLM算法降低了50〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗，仿真实验表明LD-SLM方法能有效降低FBMC-OQAM系统的PAPR。     

满映射Logistic数字混沌序列的产生及性能分析

Logistic映射形式简单,但表现出了复杂的动态性能。以满映射Logistic混沌序列为 对象,讨论了混沌序列数字化的两种方法,推导了数字混沌序列比特位分布概率,计算了截 短数字混沌序列的相关性能。结果表明,在不变分布偶对称的情况下,两种方法得到的数字 化混沌序列都是“0”“1”等概率的,截短序列的自相关函数旁瓣方差和互相关方差均等于 序列长度N的倒数。对数字化Logistic混沌序列进行了数值仿真,所得结果与结论相吻 合;仿真结果还显示,自相关旁瓣和互相关均服从高斯分布。研究结果使得能够从理论上对 一类数字混沌序列的特性进行整体把握,超越了经验性的结论,便于在有关系统中进行应用 分析。     

馈源整体制冷技术在深空测控系统中的应用

深空探测器通信距离遥远,其返回信号微弱,因此要求接收天线具备尽量高的品质因数（G/T）。下行链路设备工作在低温环境中,有利于降低噪声温度,提高系统G/T值。针对35 m深空测控天线,首先分析了Ka频段天线增益、外部和内部噪声;在此基础上提出了Ka频段馈源整体制冷方案,并对馈源不制冷和馈源整体制冷两种方案进行了比对分析;最后总结了超低温馈源设计和制造关键技术。馈源整体制冷系统噪声温度测试结果小于45 K。分析表明采用馈源整体制冷方案能够提升系统G/T值1.03 dB,35 m深空测控天线Ka频段接收能力提高约21%。     

混沌扩频测控系统同步捕获性能分析

混沌序列在扩频测控系统中的应用引起了人们的广泛兴趣,混沌扩频测控系统的捕获性能和跟踪性能是学界关注的重点。由于数字化混沌序列相关函数旁瓣具有随机性,使得扩频系统的信号捕获过程,除了受加性噪声影响之外,又增加了一个影响因素。根据系统捕获原理与混沌码特性,借助于混沌码模糊函数的概念,提出了混沌码相关函数旁瓣随机性影响下检测概率、虚警概率以及捕获时间的计算方法,推导得到了相应的计算公式,探讨了混沌扩频测控系统的信号捕获性能。结果表明,混沌码相关函数随机性的存在使检测概率和虚警概率有所增大,并使捕获时间产生变化;与加性噪声相比,其影响通常较小甚至可以忽略。该结果可以为混沌序列在扩频测控系统中的应用提供理论支持与参考。     

一种目标密集环境下的雷达目标与IFF点迹相关算法

提出了一种基于联合概率数据关联（Joint Probability Data Association,JPDA）思想的雷达目标与敌我识别（Identification Friend or Foe,IFF）点迹相关方法,利用雷达目标历史IFF属性及关联概率作为先验信息,结合当前雷达目标航迹和IFF点迹的分布情况,通过基于JPDA的方法计算各雷达目标与IFF点迹的关联概率,最后利用目标识别规则库对目标属性进行判定。几种典型场景下的仿真结果表明,通过对目标的多次询问和相关概率的迭代,所提方法可有效提高目标密集环境下对我方合作目标的正确识别率,同时降低对非合作目标的误识别率。     

小蜂窝网络中基于速度估计的切换触发时间选择方案

在用户对系统带宽以及传输速率要求越来越严格的当下,小蜂窝技术成为解决室内和热点场景覆盖和容量问题的有效途径。为了缓解小蜂窝中切换失败率和乒乓切换率之间的矛盾,首先建立了小蜂窝网络场景下的切换模型,通过采用参考信号接收功率方案对用户终端（UE）的移动轨迹进行跟踪而达到速度估计的目的;之后,推导分析了该模型中切换失败概率、乒乓切换概率与切换触发时间、UE速度的关系;最后,采用遍历算法对切换触发时间进行优化选择。仿真结果表明,所提方案能够将切换失败概率降低到接近于零,同时将乒乓切换率降低了10%,很好地缓解了两者之间的矛盾,更适合于对乒乓切换敏感的高速移动UE。     

基于雨衰雪衰影响的空间信道统计模型

针对某些特殊的移动通信环境中信号的到达角度（TOA）、到达时间（AOA）等信道参数估计的复杂性，提出一种基于散射体均匀分布室外统计信道模型。该模型将树木中的树冠层作为散射体呈均匀分布在移动台与基站周围的椭圆形区域内，通过树冠层在雨雪环境中的相对介电常数来分析降雨降雪量对信号传输带来的影响，可以方便地估计出此室外微小区的空时信道参数，如AOA概率密度分布函数、TOA概率密度分布函数以及到达角度/到达时间（AOA/TOA）联合概率密度分布函数。仿真结果表明，信号的到达时间TOA以及到达角度AOA随着降雨降雪量的增大而增大，尤其当降雪量增大使得树冠层相对介电常数达到4.5时，信号的传输将被阻塞。该模型的信道参数估计结果符合理论与经验，扩展了移动无线通信信道模型的研究与应用。     

基于快速OPAST算法的直扩信号PN码序列估计

在直接序列扩频（DSSS）通信对抗系统中,伪码（PN）序列估计是一个重要的研究课题。针对在某些情况下权值向量不收敛的问题,提出了一种基于快速正交投影逼近子空间跟踪（OPAST）算法和滑动窗技术的直扩信号PN码序列估计算法,对非同步接收DSSS信号按照宽窗口分段,利用快速OPAST算法提取主特征向量,滑动窗技术实现码同步。该算法迭代权值向量具有正交性以及良好的收敛性,同时解决了常见相位模糊问题。算法具有较低复杂度,数据存储量少,易于硬件实现与实时处理。仿真结果表明,在-10 dB的较低信噪比背景环境中,该快速OPAST算法可以正确有效地估计出PN码序列。     

基于低峰均比最优导频序列的MIMO-OFDM信道估计

信道估计是多输入多输出-正交频分复用（MIMO-OFDM）系统接收机进行信号相干解调的关键。针对最优导频序列（OPS）在进行信道估计时存在峰均比（PAPR）较高这一问题,设计了一种低PAPR的OPS用于对MIMO-OFDM系统进行信道估计。在建立系统模型基础上,对MIMO-OFDM系统的OPS进行了设计,并利用部分传输序列（PTS）思想设计出低峰均比最优导频序列（EOPS）;将设计的EOPS用于对MIMO-OFDM系统进行信道估计,并对复杂度较高的步骤进行了算法简化,在此基础上分别对各发射天线上信号PAPR的互补累积分布函数（CCDF）和OPS改进前后的均方误差（MSE）、误码率（BER）性能进行了仿真分析。结果表明,分布在多个OFDM符号上的EOPS能够有效降低系统PAPR;同时,与原来的OPS相比,保持了MSE和BER的最优性能。