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。     

采用遗传算法的MIMO雷达L型阵列稀布优化

针对多输入多输出（MIMO）雷达阵列稀布导致栅瓣效应的问题,研究了L型阵列方向图综合方法。通过在发射和接收阵列的阵元位置中引入随机扰动,同步优化收发阵列,对MIMO雷达Ｌ型阵列等效构造的虚拟矩形平面阵列进行二维方向图综合,并且对遗传算法的变异算子进行改进,提高全局搜索性,从而有效抑制栅瓣,降低二维合成方向图中方位维和俯仰维的峰值旁瓣电平。仿真实验证明了所提算法的有效性。     

二进制猫群算法在大规模MIMO天线选择中的应用

在多输入多输出（MIMO）系统中,天线选择技术平衡了系统的性能和硬件开销,但大规模MIMO系统收发端天线选择复杂度问题一直没有得到很好的解决。基于信道容量最大化的准则,采用两个二进制编码字符串分别表示发射端和接收端天线被选择的状态,提出将二进制猫群算法（BCSO）应用于多天线选择中,以MIMO系统信道容量公式作为猫群的适应度函数,将收发端天线选择问题转化为猫群的位置寻优过程。建立了基于BCSO的天线选择模型,给出了算法的实现步骤。仿真结果表明所提算法较之于基于矩阵简化的方法、粒子优化算法具有更好的收敛性和较低的计算复杂度,选择后的系统信道容量接近于最优算法,非常适用于联合收发端天线选择的大规模MIMO 系统中。     

多基站协作传输中的宽带OSTFDM-MIMO系统

在多基站协作传输中,由于发射天线分布在不同基站而导致接收信号具有内在的时间异步特性.基于现有MIMO系统同步环境下应用的正交空时分组码,提出了能适应多基站协作环境的一种异步空时分组码构造方法,并给出了相应的宽带OSTFDM-MIMO系统发射端编码结构和接收端译码实现.该系统在多基站协作传输中对信号异步传输具有鲁棒性,较传统的其它系统结构能提供更高的空间分集度和更高的数据传输速率,但同时不会增加系统接收机的译码复杂度.     

平面稀疏阵列天线的约束优化设计

针对有阵元数和阵列口径约束的矩形平面稀疏阵天线的综合问题,提出了一种基于整数编码的差分进化算法。该方法以每个阵元的栅格位置编号作为设计变量,使阵列的稀疏率满足约束条件,避免了优化过程中的不可行解,还减少了优化变量的个数。为了加速优化过程,采用快速傅里叶变化计算阵列的方向图。以改善阵列峰值副瓣电平为目的进行仿真试验,结果表明：优化后的稀疏天线阵峰值旁瓣电平比现有方法相比改善了1.2~1.7 dB,且具有收敛性和稳定性好的优点。     

采用FFT-PSO策略的多约束稀疏阵天线方向图综合

采用稀疏布阵的相控阵测控天线，阵元等幅激励时的阵列峰值副瓣电平无法满足指标要求。在考虑天线增益、半功率波束宽度等指标约束时设计了合适的适应度函数，并基于粒子群算法(PSO)对阵元激励幅度进行优化以降低天线副瓣电平。同时，分析了等间距栅格平面阵列天线方向图与离散傅里叶变换的关系，采用快速傅里叶变换(FFT) 降低了阵列方向图计算复杂度。仿真结果表明，该方法可有效降低峰值副瓣电平和计算复杂度。     

空间信息传输中的多天线技术综述

近年来,空间信息传输中的多天线技术得到了广泛关注和大量研究。首先介绍了多天线技术的信息论基础和演进过程;然后综述了多天线通信和雷达技术的研究进展,包括多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)卫星通信技术、深空天线组阵技术、空间多维协同传输理论与技术、MIMO雷达技术和分布式孔径相参合成雷达技术,分析了其中的关键技术及未来可研究的方向;最后,总结了多天线技术在航天测控领域应用的优势,展望了基于多天线的测控技术。     

CDMA移动通信系统预多波束工作方式

从分析阵列天线的信号环境出发，本文给出了一种实用于ＣＤＭＡ移动通信和 预多波束工作方式，与阵元空间的自适应工作方式相比，顶多波束工作方式尽管有一些性能损失，但对变化环境有很快的响应速度、很好的抗毁性和可实现性，对和有一些性能损失，但对变化环境有很快的响应速度、很好的抗毁性和可实现性，对已有移动通信系统影响也很小。通过智能算法可以改变波束宽度的参数，达到平衡业务、控制切换边界的目标，依靠上行链路的方     

一种优化非均匀阵列天线测向性能的方法

本论文给出了一种新的优化非均匀天线阵列阵元排布的方法阵元微调法。非均匀阵列天线具有许多均匀阵列天线不具备的优点,可以在节省设备量的同时增加天线孔径,但是利用非均匀阵列天线测向时也容易产生估计模糊。解决非均匀阵列天线估计模糊问题的途径之一就是调整天线阵列的排布。计算机仿真证实,经过微调法优化的非均匀阵列的测向性能有很大改善。     

采用改进和声搜索算法的稀布线阵综合方法

针对稀布天线阵列中带有阵元数目、阵列孔径、阵元间距上下限和峰值旁瓣电平抑制的多重约束问题，提出了一种基于改进和声搜索算法的综合方法。通过和声变量与阵元间距的矢量映射，原始的强约束优化问题可以转换为仅含双边约束的优化问题，从而在保持可行解空间不变的同时提高了问题的自由度。为了加速收敛过程，采用动态调整参数策略。仿真结果表明，与现有文献中的算例进行比较，所提出的方法能够得到更低的峰值旁瓣电平，且鲁棒性好，收敛速度快。     

一种最小冗余线阵的目标DOA估计方法

针对目标波达方向(DOA)估计的子空间类算法工程实现上的问题,提出了一种次最小冗余线阵的目标DOA估计方法。该方法应用孔径合成理论和最小冗余线阵理论,在保证阵列孔径等价的前提下,从工程应用的实际问题出发,对次最小冗余线阵的阵元配置进行研究。在分析MUSIC及MMUSIC算法的基础上,对次最小冗余线阵进行仿真。通过与相同孔径的均匀线阵和最小冗余线阵对比表明,次最小冗余线阵与相同孔径的均匀线阵性能相仿,并有更小的计算复杂度,比最小冗余线阵有更大的阵元灵活性,可以解决一般最小冗余线阵不能解决的相干信源的DOA估计问题。     

集中式MIMO雷达与相控阵雷达干扰抑制性能对比

针对传统相控阵雷达与集中式多输入多输出(MIMO)雷达的干扰抑制性能优劣问题,对集中式MIMO雷达与相控阵雷达的信干噪比和改善因子进行了对比分析,从理论上研究了两种体制雷达的干扰抑制能力并进行了数字仿真。仿真结果表明,与传统相控阵雷达相比,集中式MIMO雷达通过提升信干噪比输出增强了干扰抑制能力。     

MIMO信号检测中软信息计算的简化方法

编码的多入多出（MIMO）迭代接收技术，是一种高频谱利用率、高性能的接收技术。本文对这种迭代接收机进行了分析。为便于硬件实现，利用QAM调制的特性，对MIMO信号检测中的软信息计算提出了简化方法。仿真结果表明，简化方法对系统性能影响很小。     

基于格规约辅助的MIMO系统GMD-TH预编码方案

现有的GMD-TH(Geometric Mean Decomposition-Tomlison Harashima)预编码方案在发射 端未对获得MIMO（Multiple-Input-Multiple-Output）信道增益矩阵优化,因而 其误码率和分集增益无法获得令人满意的效果。为此,在原有MIMO系统GMD-TH预编码的基础 上,提出一种基于格规约辅助的GMD-TH预编码方案。该方案采用基于格规约的算法对信道 矩阵进行优化,经过优化的信道矩阵其列向量之间具有更好的正交性并且向量的长度更短, 并且采用优化的信道矩阵提高了GMD-TH预编码MIMO系统的分集增益。仿真结果表明：相比于 传统的线性预编码方案,该预编码方案有效地提高了MIMO分集增益,相同误码率下,信噪 比降低3 dB以上,具有实用价值。     

MIMO-OFDM系统同步技术研究进展

多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）系统对定时偏移和频率偏差极其敏感,并且对时间同步精度要求极高。分析比较了29种具有代表性的MIMO-OFDM系统同步算法的优缺点,指出针对数据辅助类的同步方法,采用共轭、取反等特性构造优良正交性的训练序列是提高时间同步性能的关键,可在时域进行频偏估计和降低参数维数来降低系统计算复杂度;针对非数据辅助类的同步方法,构造计算复杂度较低的代价函数是提高频率同步性能的关键,这些都是MIMO-OFDM系统同步方法值得研究的方向。     

Khatri-Rao积变换下的离格信号DOA估计

当存在离格信号时,基于稀疏表示的波达角（DOA）估计算法性能损失严重。为解决这个问题,在对接收数据协方差矩阵进行Khatri-Rao积变换的基础上,推导了离格信号网格偏离量与紧邻信号原子系数之间的关系,提出了一种单一离格信号DOA估计方法。为提高对邻近离格信号DOA的估计性能,利用矩阵的广义逆性质提出了基于多原子系数的联合估计方法。仿真实验表明,单一离格信号DOA估计方法在低信噪比下有较好的性能,联合估计方法在高信噪比条件下对邻近离格信号DOA有较高的估计精度,同时所提算法估计性能几乎不受网格划分间距的影响,可以通过增大网格间距降低算法运算量。相关研究对阵列天线DOA估计具有一定的参考价值。     

基于虚拟阵列的非圆信号DOA估计

针对传统的子空间类波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计算法只适用于入射信号个数少于天线数的局限性，利用现代通信系统中常用的非圆信号实值特性，提出了一种虚拟阵列多重信号分类法（Virtual Array Based Multiple Signal Classification,VA-MUSIC）。该方法通过对阵列输出信号进行共轭重构和合并，获得虚拟阵列来增加阵列的有效孔径。更进一步，结合空间平滑技术有效地解决了相干信号的DOA估计问题。与传统的MUSIC算法相比，新算法不仅可以增加最大可估计信源数，而且在DOA估计精度、信号源角分辨能力等方面均有明显的优势。计算机仿真验证了该算法的有效性和优越性。     

“北斗”信号重构的导向矢量实时校正

针对导航应用中阵列天线导向矢量误差导致波束合成器性能恶化甚至失效的问题,提出了一种“北斗”信号重构的导向矢量实时校正算法。该算法利用重构的本地“北斗”参考信号与阵列天线接收信号进行相关解扩处理,然后利用信号子空间与信号正交补空间正交的特性,构造代价函数对各卫星方向的阵列导向矢量进行校正。仿真结果表明,经过校正的导向矢量相位误差从-100°~100°降低到-10°~10°范围内,幅度误差从-10~10 dB降低到-4~2 dB范围内;另外,导向矢量校正后,卫星信号波达方向估计误差在0.2°以内,估计精度大大提高。