卫星网络的协作通信技术

分析了用于点对点和点对多点通信链路协同通信技术的使用。通过设计一个简单的中 继模型来分析多节点协作通信方式。运用放大转发、解码转发协作协议,分别计算比较了链 路 的效率和同步性,以通过不同的中继协议来仿真中断概率与频谱效率的理论性能。 仿真分析表明,完全功率分配比平均功率分配方法提高约3 dB的信噪比。     

采用喷泉码的无线协同多跳信息累积广播协议

为提高无线多跳广播的能量效率,提出了采用喷泉码的协同多跳信息累积广播 协议：令注水速率最大的节点进行发送,其发送功率由传输速率和注水速率决定。当有接收 节点成功接收时,再由更新后注水速率最大的节点发送。各发送节点采用不同的喷泉码进行 编码,使接收节点获得复用增益,并且节点可以接收可靠传输范围以外的信息并进行累积直 至成功译码。根据节点是否掌握全局网络信息,给出了集中式信息累积启发算法和分布式信 息累积算法,并且将本协议与现有的能量累积协议进行了比较,仿真结果表明所提协 议在能量效率上有较大的提高。     

协同通信系统中差分调制在Rayleigh衰落信道中的误码性能分析

根据源-中继-目的节点链路的等效信噪比模型,推导了检测传送和选择检测传送两种 协议下目的节点瞬时信噪比的概率密度函数和特征函数,基于此推导了协同DMPSK调制近似 误符号率的闭合表达式。推导结果不含积分表达式,方便计算,为系统设计和功率分配提供 了理论基础。最后通过仿真验证了推导结果的正确性。     

非协同突发信号的检测与解调

根据典型的海事三代卫星通信帧格式,首先采用能量检测算法结合匹配滤波法进行有效的突发信号的检测,然后根据信号检测的结果进行了突发信号的频率估计和初相估计,再采用初相注入结合锁相环的方式实现突发信号的解调。理论推导和计算仿真表明,该方法能够适应较低信噪比、较大频偏和起伏动态的影响,当信噪比大于10 dB时,信号检测概率基本达到100%,解调误码率低于2×10-3。     

基于负荷平衡的混合式中继选择新算法

现有的中继选择算法通常带来中继负荷失衡问题,可能导致中继节点资源的非公平利用。为解决这个问题,首先对中继负荷失衡问题进行了分析,接着使用链路信噪比和中继节点负荷作为模糊控制的输入参量,提出了负荷平衡中继选择（LBRS）算法;其次,针对LBRS算法中存在的低信噪比区域误比特率偏高的问题,进一步提出了LBRS的改进算法,即基于负荷平衡的混合式中继选择（HRS）算法。仿真结果表明,与典型的最优中继选择（BRS）算法比较,HRS算法在平衡中继节点负荷上具有非常显著的优势,在误比特率性能上稍逊,总的来说是一种性能优异的中继选择算法。     

双向多中继协同通信系统的性能分析

针对频率非选择性瑞利衰落信道,研究了双向多中继协同通信模型的系统性能。首先,基于模型的信号传输过程分析了系统的信道容量;然后,根据接收信噪比的累积分布函数推导了系统中断概率的闭合上界表达式;进一步在MPSK调制方式下,通过计算在高信噪比条件下的矩母函数,推导了平均误码率的闭合表达式。仿真结果验证了理论推导的正确性,并且表明双向多中继模型的中断概率和平均误码率两项性能指标都优于双向单中继模型。     

适用于无人搜救机组的新型移动中继通信模型

为了提高无人机远程搜救系统的通信效率和整体搜救成功率,提出了无人搜救机组的新型移动中继通信模型。该模型引入移动中继和协同通信技术,实现无人机组之间以及无人机组与地面基站之间的通信连接、数据传输和信息同步。理论分析和仿真测试表明,该模型提高了无人机组的数据采集效率,减少了无人机组的数据采集时间,提高了控制平台的机动性和搜索效率。     

面向卫星-地面协同通信系统的物理层安全传输设计

为增强多窃听者场景下的卫星-地面协同通信系统数据传输安全性,首先建立以卫星链路物理层安全传输速率最大化为优化准则、地面链路传输质量和信号发送功率为约束条件的卫星-地面协同传输优化问题。由于该优化问题的非凸性,随后通过引入辅助变量,将原问题分解为主、次两个子问题进行迭代求解,其中主问题为一维搜索问题,次问题则需进一步借助半正定松弛和矩阵变换方法转换为等价凸优化问题。最终,提出一种基于物理层安全的卫星-地面协同传输设计方案。计算机仿真结果表明,信号发射功率和卫星天线数的增加可提升系统安全速率,而窃听者数量的增加则会使得系统安全性降低。     

通信信号分析工程应用关键技术

介绍了非 协同方式下工程上通信信号事后分析的总体框架及流程,重点讨论了通信信号分析中的参 数测量、调制识别、细微特征分析、信道盲均衡、解码、跳频分析等关键技术以及工程 应用上的实际问题和解决方法。     

车联网中的协同通信平均传输时间计算

车联网（Internet of Vehicles，IoV）是智能交通和通信领域的热点课题，协同通信算法的研究是IoV通信的重要技术之一。针对IoV环境下因通信拓扑结构快速变化导致数据信号利用单一通信方式难以高效传输的问题，提出IoV环境下协同通信算法，利用车对车（Vehicle-to-Vehicle，V2V）和车对路（Vehicle-to-Infrastructure，V2I）协同通信方法，对目标数据从请求到完成的平均传输时间进行了理论分析和推导。仿真结果表明,该算法的传输效率比基于移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC) 车联网协作传输算法提升40%，比基于分簇V2X车载广播传输算法提升25%；该算法的平均传输时间随着路侧单元(Road Side Unit，RSU)缓存概率从0.5增加至1可提高9%，随着车辆缓存概率从0.5增加至1可提高46%。