****OFDM水声通信自适应调制算法研究

分析预估信道长度对信道估计算法的影响规律,提出了利用水声通信均衡恢复信号统计量对信道估计质量实时评估的方法,通过信道长度自适应修正机制,实现了对未知水声信道高精度、快速估计;针对水声信道造成的OFDM子载波特性差异,基于信道估计结果,提出了在码元总速率、能量约束条件下,各个OFDM子载波局部速率、功率优化分配的自适应调制算法,相比于传统的等功率、速率分配算法,新算法能够显著提升水声通信系统的误码率性能,通过仿真和实地试验,验证了本文研究内容的有效性。     

OFDM水声通信自适应调制算法研究

分析预估信道长度对信道估计算法的影响规律,提出了利用水声通信均衡恢复信号统计量对信道估计质量实时评估的方法,通过信道长度自适应修正机制,实现了对未知水声信道高精度、快速估计;针对水声信道造成的OFDM子载波特性差异,基于信道估计结果,提出了在码元总速率、能量约束条件下,各个OFDM子载波局部速率、功率优化分配的自适应调制算法,相比于传统的等功率、速率分配算法,新算法能够显著提升水声通信系统的误码率性能,通过仿真和实地试验,验证了本文研究内容的有效性。     

基于改进NSGA-II的雷达通信一体化信号功率优化设计

为提高雷达通信一体化功率资源的利用率,提出一种OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing正交频分复用)一体化信号功率控制方法。根据OFDM分集特性,建立雷达互信息及通信容量与子载波功率间的多目标函数。通过改进初始种群生成及自适应选择交叉算子提高NSGA-II(Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm)第二代非支配排序遗传算法）的收敛速度。基于改进算法求解多目标函数的非支配解集,确定下一时刻各子载波功率分配策略。仿真证明,在有限的功率资源下自适应分配子载波功率能够提升一体化系统性能。     

OQAM/OFDM系统中基于压缩感知的离散导频信道估计方法

针对多径信道条件下,偏移正交幅度调制的正交频分复用(OQAM/OFDM)系统中采用导频序列方式进行信道估计时导频开销较大的问题,提出一种基于压缩感知的离散导频信道估计方法。该方法利用无线信道的稀疏特性,建立基于压缩感知的OQAM/OFDM系统信道估计模型,对离散导频结构进行了优化设计,使较少的导频符号随机分布在子载波上,在接收端利用信号恢复算法实现信道估计。该方法能够显著减少导频数量,并实现高精度信道估计性能,通过实验仿真对比验证了所提方法在慢时变和快时变的无线信道条件下的有效性。     

基于近似PDP的LOFDM双散射信道时延扩展估计

功率时延剖面(PDP)可完全刻画无线信道的时间散射特性,同时也是栅格正交频分复用系统(LOFDM)自适应策略的重要信道参考。实际中,由于功率时延剖面的准确估计十分困难,常用时延扩展来描述信道功率时延剖面。文章利用Parseval’s定理和DFT-BEM信道模型实现了双散射信道下时延扩展的有效估计;同时运用抛物线拟合法进一步提高估值算法抗干扰性能。理论分析与计算机仿真表明:提出估计算法具有良好的均方误差性能。     

两跳OFDM译码转发中继系统的功率分配研究

分析了系统总功率约束和各节点独立功率约束条件下的中继信道,提出了以最大化系统容量为准则的两跳中继系统联合子载波配对和功率优化分配算法。算法先进行子载波配对,然后选出一组信道增益最大的子载波进行平均功率分配,最后通过迭代得到功率分配结果。为了进一步降低系统复杂度,我们利用相邻子载波之间的相关性,用若干相邻子载波组成一个等效子信道。仿真结果表明,所提算法可以在大大降低反馈量的情况下达到和注水功率分配几乎相同的系统容量。     

面向浅海水声通信的TB-GOMP信道估计算法

针对广义正交匹配追踪(generalized orthogonal matching pursuit, GOMP)算法复杂度较高、估计误差偏大、所需导频数过多、估计性能过度依赖原子选择数且未充分考虑噪声情况的问题,提出基于原子门限和回溯的广义正交匹配追踪(generalized orthogonal matching pursuit algorithm based on atomic threshold and backtracking, TB-GOMP)算法,并将其应用于水声正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统的压缩感知信道估计框架中。所提算法从多角度对GOMP算法进行改进,首先提出合理的原子门限,对原子精细筛选,利用原子门限不仅可以提高支撑集可靠性,还能通过降低运算复杂度缩短运行时间;其次,引入回溯思想消除算法中包含的误选原子,提高信道估计精度;最后,充分考虑到噪声因素,将迭代停止条件设置为噪声的L₂范数。多组实验结果表明所提算法在噪声环境下能有效估计浅海水声信道,并且在估计精度、...     

基于判别分析阈值滤波协作通信系统信道估计

在基于正交频分复用技术的放大转发协作通信系统中,针对传统信道估计算法估计精度差的问题,提出一种基于判别分析阈值滤波离散傅立叶变换信道估计算法。该算法首先通过设置改进的阈值门限初步获得信道有效抽头,然后利用马氏距离判别分析对已检测出的信道抽头修正。仿真结果表明:和传统方法相比,提出方法有效地滤除了信道估计中的噪声,改善了信道估计精度和误码率性能。     

正交频分复用/偏移正交振幅调制半盲信道估计

非合作通信背景下,针对传统干扰近似法(IAM)进行正交频分复用(OFDM)/偏移正交振幅调制(OQAM)系统信道估计需要导频符号值作为先验信息的问题,提出一种基于OQAM符号特征的IAM(OCBIAM)估计算法。该算法利用IAM导频结构和OQAM实符号的有限集特征,将信道衰落系数幅度和相位分开估计,在仅获得导频位置而未知导频符号值的条件下实现了OFDM/OQAM系统半盲信道估计。并且证明了OCB-IAM算法由于利用接收符号的二阶统计量将高斯白噪声变为非随机的单音干扰,从而在中低信噪比条件下具有优于IAM算法的估计性能。仿真实验验证了理论推导的正确性和OCB-IAM算法的可靠性。     

Ka频段自适应Turbo-OFDM技术

分析了Ka频段卫星通信信道的性能,建立了Ka频段自适应Turbo编码正交频分复用系统模型,提出了一种简洁的自适应Turbo-OFDM调制控制和编码控制算法,该算法可以兼顾系统性能和编码速率,得到较高的吞吐量和较低的误码率.仿真结果表明,采用自适应控制的Turbo-OFDM系统与没有采用自适应的系统相比较,在误码率为10...     

基于深度神经网络的OFDM系统IQ不平衡补偿技术

正交频分复用(OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术,并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而在实际系统中,振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase,IQ)不平衡,从而破坏子载波的正交性,严重影响OFDM系统的性能。本文研究了IQ不平衡对OFDM系统的影响,提出了基于并联深度神经网络的IQ不平衡补偿技术。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点,直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列,并利用IQ不平衡的干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化神经网络,加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明,该算法能有效地补偿IQ不平衡失真,并且在幅度和相位失真的补偿上,其性能都优于传统的导频的最小二乘（LS）估计补偿IQ不平衡的算法,证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。     

多输入多输出系统的自适应传输策略研究

本文研究了单用户MIMO系统中自适应传输策略问题,在完全信道状态信息假设前提下,结合预编码优化设计,提出了一种基于注水方法的联合自适应比特和功率分配算法。算法优化目标是在平均功率约束条件下最大化系统传输速率。相比于空间分集和空分复用方案,所提算法获得了很好的链路性能和传输速率的折衷。仿真结果表明,算法具有较快的收敛速率,显著提高了频谱效率和系统性能。     

OFDM系统中深度神经网络指导的IQ不平衡补偿算法

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术,并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而,在实际系统中,振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase,IQ)不平衡,从而破坏子载波的正交性,严重影响OFDM系统的性能。通过研究IQ不平衡对OFDM系统的影响,提出了一种并联深度神经网络架构下的IQ不平衡补偿算法。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点,直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列,并利用干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化模型驱动的神经网络,加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明,该算法能有效地补偿IQ不平衡失真,并且在幅度和相位失真的补偿上,其性能都优于传统的基于导频的最小二乘补偿算法,证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。     

散射通信中OFDM/OQAM的ICI和ISI分析

散射通信以其特有性能在无线通信领域发挥着重要作用,但存在传播损耗大、多径传输和衰落问题,基于交错正交幅度调制的正交频分复用系统(OFDM/OQAM)无需循环前缀,既具有传统正交频分复用系统(OFDM)抗多径干扰的优势,又利用滤波器组消除多径信道之间的符号间干扰(ISI)和载波间干扰(ICI),而无需保护间隔,提高了频谱利用率。建立了对流层散射信道抽头延迟线信道模型,分析了ICI和ISI的数学统计特性,将OFDM/OQAM系统与CP-OFDM/QAM系统进行对比。仿真分析表明:散射信道下OFDM/OQAM系统较传统的OFDM系统抑制ICI和ISI具有明显优势,误码率(BER)明显降低,为实现散射信道的高速率、大容量可靠通信提供了的方向指导。     

WDM—PONs系统中AMOOFDM信号的多信道传输研究

为了提高波分复用无源光网络信道的传输能力,提出了自适应调制光正交频分复用的多信道传输方法．首先,在单模光纤连接上采用直接调制激光器和直接检测技术,给出了传输系统的模型;其次,给出了波分复用信道比特位加载算法;最后,用实例分析了40（或80）km直接调制与检测单模光纤连接系统及传统单一调制系统的传输性能．结果表明：自适应调制信号传输能力得到提高,同时最佳动态光发射功率范围和削峰比范围分别提高5dB和3dB．     

相位调制水声通信同步算法

水声信道中存在大量的脉冲噪声和多普勒频移效应,这会给通信同步带来困难,造成水声通信系统最佳采样位置发生较大偏移,严重影响后续通信算法的处理效果。从复杂水声信道中实现较精确通信同步的目的出发,借助相位调制水声通信系统的特点,综合利用线性调频序列和m序列各自的优势,提出了一种由帧同步、位同步双重机制共同组成的水声通信同步算法,经过仿真、湖试及江试,证明了该算法的有效性。     

协同OFDM放大前传空时编码系统中的功率分配

针对由源节点和单个中继节点形成的协同正交频分复用( OFDM) Alamouti空时块码系统,分析了放大前传(AF)模式下的系统容量,给出了解析表达式.考虑节点功率独立约束的应用场景,提出了分步迭代的功率分配算法( SIPAA)来提高系统容量.该算法的核心思想是在每次迭代中,分步对源和中继节点分别进行注水功率分配,注水...     

TCM在基于OFDM的水声通信系统中的应用研究

信道带宽窄、强多途、强噪声干扰一直是水下信息高速、可靠传输的主要障碍,文中提出用网格编码调制技术(trellis-coded modulation,TCM)与正交频分复用技术(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)相结合的传输体制可有效解决水下高速数据传输的带宽效率和可靠性问题。详细介绍了TCM、TCM-8PSK的原理及在基于OFDM的水声通信系统中的应用,理论分析和计算机仿真结果表明,使用该传输体制的水声通信系统能在不损失数据速率也不增加带宽的情况下能使编码增益提高3 dB左右,水声通信系统的性能得到明显改善。     

CFO条件下的OFDM子载波调制样式识别方法

提出了一种基于信号幅度分布特征与多次方谱线特征相结合的调制样式识别算法。该算法主要基于正交解调后的正交频分复用子载波信号的幅度分布特征,采用直方图统计的方法实现多进制相移键控和多进制正交幅度调制识别,用多方次谱特征实现多进制相移键控类的调制识别。相比基于经典的高阶累积量的调制识别算法,具有更好的载波频率残留偏差适应能力,在载波频率偏差条件下,提高了调制识别率;相比循环平稳方法,具有更好的信噪比适应能力。仿真实验结果表明了该方法的有效性,相同的识别率下能适应更低的信噪比。     

多车通信系统中的同频电子干扰消除优化方法

在多接口多信道车联网多车通信系统中,由于车辆的自组织特性和路网网格的不均衡性,产生同频电子干扰,对电子干扰的滤波消除能提高多车通信的信道均衡性,降低误码率。传统方法采用自适应陷波方法实现同频电子干扰消除,无法在突变的载波频率下消除同频电子干扰,导致性能差的问题。提出一种基于自适应线谱增强的多车通信系统中的同频电子干扰消除优化方法。首先构建多车通信系统,引入一种信噪干扰比的观点,对同频电子干扰进行信号模型构建,根据信号比容易分离的特点,使得模型可分离性变强,结合变步长自适应线谱增强方法,实现信号的分离过滤。仿真实验结果表明,进行同频电子干扰消除抑制处理后的功率谱收敛到信号的真实频率附近,多车通信信号能从背景色噪声中有效检测出来,降低了多车通信系统的误码率,展示了较好的信道均衡和改善能力,性能优越。