窄带物联网信道接收端检测算法的并行化实现

针对窄带物联网物理随机接入信道检测和到达时间估计算法处理数据量大、计算耗时的问题,通过分析接收端检测算法的可并行性和数据相关性,基于可重构阵列处理器提出了一种并行化硬件实现方案。该算法在高层配置参数产生的前导符号和通过前期信道处理后的接收符号具有最大相关性时,将此时的到达时间和残留子载波偏移作为估计指标,通过流水线的方式使用多个轻核处理元（Processor Element,PE）实现并行计算以提高运算效率。实验结果表明,使用6个PE同时调度实现算法的映射,运行了35 985个周期,其性能比单个PE提升36.18%。用可重构多核阵列处理器实现该算法的运行时间相较于用Matlab实现,降低了173.09倍,有效提高了接收端检测算法的运算效率。     

LTE系统中一种改进的天线端口数检测算法

在长期演进(LTE)系统中,发送天线端口数通过循环冗余校验掩码的方式隐含于物理广播信道(PBCH)中,终端在解读PBCH信道获取主信息块(MIB)的同时,需要正确检测PBCH采用的发送天线端口数。传统的检测方法尝试分别用1、2、4等3种发射天线数进行PBCH译码,直至正确译码为止,译码复杂度非常高。基于此,提出一种改进的天线端口数估计算法,提取各天线端口传输的小区参考信号序列做相关,通过相关值与相关系数门限值的比较直接快速获取基站的实际天线端口数。仿真结果表明：该算法相较于传统检测算法和功率检测算法在时间复杂度上分别提升了4个数量级和3倍;在信噪比高于0 dB时,所提检测算法较功率检测算法有4~6 dB的增益。     

多用户检测中盲自适应算法的研究

多用户检测中的盲目适应算法包括上输出能量（ＭＯＥ）算法、Ｓａｔｏ算法、恒模算法（ＣＭＡ）和约束恒模算法（Ｃ－ＣＭＡ）。本文比较了以上算法和均方误差（ＭＳＥ）算法的收敛性能，仿真表明在保证收敛的条件下，ＣＭＡ或Ｃ－ＣＭＡ算法具有收敛速度快、稳态性能好的优点，因此实际系统中可以先脾ＭＯＥ算法，当达到稳态后，转到ＣＭＡ或Ｃ－ＣＭＡ算法上以提高稳态性能，且计算复杂度只有Ｏ（Ｎ）。     

LTE系统中利用信道估计的天线端口数检测算法

长期演进(LTE）系统中使用多输入多输出(MIMO)技术来改善通信质量并提升信道容量。天线端口数通过循环冗余校验（CRC）掩码的方式隐含于物理广播信道（PBCH）中,遍历1、2、4三种天线端口数情况,分别作为PBCH解码配置,以CRC校验通过并且PBCH解码成功作为确定天线端口数的标志,从而造成冗余计算和时延的产生。为此,提出了一种基于信道估计的天线端口数检测算法,利用正交频分复用（OFDM）调制的LTE信号在空口环境中受频偏和时延影响,造成信道估计结果相位的线性累加,再通过线性回归方程的门限匹配,解决天线端口数检测中频偏影响大、计算量过多和盲检等问题。理论分析和仿真结果表明,该算法复杂度低、时延小,且在残余频偏较大时具有较高的正确率。     

一种MB-OFDM系统中改进的盲自适应信道缩短算法

针对MB-OFDM(多频带正交频分复用)系统中Merry算法收敛速度慢的问题,提出一种改进的盲自适应信道缩短算法.利用RLS算法实现均衡器抽头的迭代计算,改善了算法的收敛性和鲁棒性.同时提出一种最优初始化算法,提高了算法的收敛速率.仿真结果表明对于具有很强时变性的超宽带信道,该算法在收敛性和稳健性方面都具有良好的性能.     

频率选择信道下的空时分组码盲识别

在单接收天线下,针对频率选择性衰落信道下空时分组码（STBC）的盲识别问题,提出了一种基于Kolmogorov-Smirnov(K-S)检测的有效算法。该算法以经验累积分布函数作为特征函数,通过K-S检测经验累积分布函数之间的距离,达到识别空时分组码的目的。在不同调制方式、采样因子和置信区间的条件下分别对算法进行仿真并讨论其性能,结果表明,该算法性能较好,在信噪比大于6 dB时可达到90%以上的正确识别概率,在非合作通信方面具有一定的实用价值。     

多用户MIMO系统广播信道的连续块对角化预编码算法

针对块对角化（BD）算法无法满足各个用户的需要、串行优化（ SO）算法排序复杂、容量较低的问题,提出了一种连续块对角化（SBD）算法。该算法按照 各用户的信道条件、服务质量（QoS）需求给用户定义不同的优先级,并按优先级次序进行 块对角化,后续用户在对高优先级用户及同优先级用户不干扰的条件下采用块对角化法抵消 共信道干扰（CCI）,功率分配方式采用等功率分配。数值仿真表明,该算法在不增加计算 复杂度的前提下 ,基本满足各个用户的需求。     

频率选择性信道下空间相关MIMO的迭代检测技术

给出了一种频率选择性信道下空间相关MIMO的系统模型,其发送端采用准循环系统RA码,接收端采用一种对空间相关和非相关信道均适用的软干扰消除迭代检测算法.该算法首先采用基于最小均方误差检测(MMSE)的滑动窗口模型进行干扰消除,然后采用多天线联合最大似然检测(ML)以得到软信息,再将得到的软信息传递到译码器译码并输出发送比特的软信息作为下一次迭代的先验信息,即完成一次迭代.此模型能够取得比较好的误码率性能(BER),其改进方案既增加了发送端的调制域分集,性能又有提升.作为比较,基于软干扰消除的逐天线MMSE迭代检测的方案(ABA SC/MMSE)性能很差.仿真结果也证明了以上观点.     

自适应编码调制的一种高效半盲检测算法

给出一种基于协议信息的自适应编码调制高效半盲检测算法,该算法同时采用信号多序列抽取和信号多频点滑动匹配两种方法,能够有效克服中频调制信号最佳采样点偏差和频率偏差的影响,可以准确高效地识别出信号类型、信道编码方式、调制类型。实验表明,该算法在低信噪比下就能达到很高的识别率,性能明显优于传统模式识别的检测算法,具有较好的实用前景。     

LTE系统中基于改进样条插值的信道估计方法

上行控制信道（PUCCH）格式1/1a/1b在长期演进（LTE）系统中承载重要的控制信令 ,其信道估计对系统性能有着重要影响。普通循环前缀（CP）时,PUCCH格式1/1a/1b要利用 时隙内3个连续排放的导频进行插值需要考虑二阶插值或者三次样条插值。为了使其在TD-L TE测试仪表系统中得到高效实现,分析了两种插值算法,并提出改进的三次样条插值算法, 即采用逐步外推的插值思想估计时隙内边缘的数据符号,通过离线完成大部分运算,使得信 道估计的实现在减小复杂度的同时还降低了误比特率。     

基于平行因子分解的大规模MIMO盲信道估计

针对单小区大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）系统上行链路,提出了一种基于平行因子（Parallel Factor,PARAFAC）模型的信道估计方法。在基站端,将接收信号构造成PARAFAC模型,利用大规模MIMO系统中信道的渐近正交的性质,提出了一种基于约束二线性迭代最小二乘算法(Constrained Blinear Alternating Least Squares,CBALS),从而实现了盲信道估计。理论分析及仿真结果表明,所提方法与传统最小二乘方法相比,不仅提高了频带利用率而且具有更高的估计精度;与已有的二线性交替最小二乘方法(BALS)相比,所提算法有更快的收敛速度。     

基于奇异值分解的多卫星信号盲检测

针对非合作低信噪比环境下的卫星通信信号检测问题,在信号子空间维数估计的基 础上,提出了一种基于奇异值分解的多卫星信号盲检测方法。该方法充分利用奇异值与特征 值之间的关系,设计检测统计量将多个信号能量集中起来进行考虑,以适应更低的信噪比, 并从理论上对检测性能进行了推导分析。仿真结果表明,该方法简单高效,针对不同的卫星 信号,在虚警概率小于1%、信噪比为-11 dB时,盲检测概率均可达90%以上;同时能够 在低信噪比环境下适应多信号环境,且其计算量相对特征值方法减少了一个数量级,更适合 应用在星载设备上。     

地空衰落信道下JTIDS信号信噪比盲估计

针对地空衰落信道下联合战术信息分发系统（JTIDS）信号信噪比的估计问题,提出了一种适用于单脉冲和双脉冲时隙结构JTIDS信号的接收信噪比盲估计方法。首先,利用信道实时最大时延粗估计值确定无符号间干扰的数据区间;其次,基于JTIDS信号脉冲时隙结构中静默时间的保护间隔特性估计噪声功率;最后,根据选定区间数据的自相关函数估计接收信号的信号功率,从而估计出接收链路的信噪比。仿真实验结果表明,取单时隙样本长度时,在巡航、起降两种空中平台状态下,提出估计方法在较宽信噪比范围内具有良好的均方误差估计性能,可满足JTIDS系统的信噪比估计需求。     

基于CP分解的MIMO-OFDM系统接收信号盲检测

多输入多输出-正交频分复用（MIMO-OFDM）无线通信系统中接收信号从空间、时间、频率的维度形成多因素的阵列信号,传统的矢量或者矩阵代数的建模方法在处理多因素信号问题上显得不足,无法利用多因素间的关系,而张量分析在解决多维阵列信号处理的问题上具有优势。针对MIMO无线通信系统,结合OFDM技术,研究了张量信号的建模及分解方法,并充分利用张量信号的分解唯一性提高无线接收信号的检测能力。提出了基于CP（CANDECOMP/PARAFAC）张量分解方法对未知信道状态（CSI）的MIMO-OFDM系统进行接收端的张量信号建模和盲检测,并通过仿真分析验证了模型的可行性。仿真结果表明,在接收天线数目大于发送天线数目且各径信道独立情况下,基于CP分解的接收信号盲检测算法在误码率为10-4时,随着接收天线数目增加,信噪比可获得约5 dB的增益。     

基于自适应分割算法的多跳频信号盲检测

传统的观点大都将跳频信号盲检测问题视为能量域的门限阈值问题,而从统计域来看,实际接收到的跳频信号是在一些未知时刻突变而在这些时刻之间保持统计平稳性的分段平稳随机信号,那么基于非平稳时间序列的各种突变检测算法就可以引入其中。分析了当前跳频突变通信信号的统计特性,给出了其高阶分段平稳的模型。将Bemaola-Galan（BG）提出的自适应分割算法推导到高阶,并将其成功应用于多个跳频突发信号盲检测和自适应提取中。仿真结果表明,该算法不需要任何先验信息,能够有效检测和提取多个突发通信信号,且性能优于传统的能量检测法。     

(n，1，m)递归系统卷积码的盲识别

递归系统卷积码（RSC码）是Turbo码子编码器常采用的编码形式。针对(n,1,m)递归系统卷积码的盲识别问题,给出了完整的编码参数和生成多项式识别方法。首先,采用矩阵分析法先求得卷积码参数,避免后续识别生成多项式时因参数循环估计带来的额外计算量。然后,根据RSC码的特性推导出生成多项式识别模型,给出了模型的具体求解步骤,并对所采用的Walsh-Hadamard变换算法进行了介绍。最后,运用Matlab平台进行仿真验证。仿真结果表明,该方法容错性能明显优于常规方法,在误码率为10－2条件下成功识别概率能达到90%,对于Turbo码的进一步研究具有重要意义。     

一种OFDM系统信道密钥生成方法

提出了一种在正交频分复用(OFDM)系统中提取信道频率响应(CFR)表征信道特征,经过探测、量化、协商、一致性确认以及隐私放大生成信道密钥的方法。首先,利用OFDM系统多载波的优势,在各个子信道提取信道特征,并进行量化;然后,采用滑窗密钥生成机制以及分段校验,通过一次位置信息交互,高效地完成协商,生成初始信道密钥;最后,利用隐私放大函数生成信道密钥。所提方法通过滑窗生成大量密钥比特,以一轮协商代替多轮协商;只限定初始密钥最大长度,使得初始密钥在长度及信息两个维度保持随机化。