摘要：提出一款新颖的W波段八边形基片集成波导(SIW)背腔缝隙天线。相较传统的缝隙天线,具有体积小、易加工、Q值高、成本低等优点,且易于成阵。通过调节天线背腔缝隙的长度、宽度,以及SIW腔体的尺寸优化天线的辐射特性,通过电磁仿真软件HFSS对模型进行仿真优化,确定了天线的最优结构。仿真实验结果表明,所设计的天线相对带宽约4.5%,方向性优良,中心频率点谐振深度<-31 dB,天线最大增益达到5 dBi,满足设计要求,验证了设计的正确性。所设计的SIW背腔缝隙天线拓宽了数字通信的可用频谱,是一种新的尝试,可为以后的研究提供新的参考思路。

摘要：功分器的传输线形式主要有微带线、带状线和波导结构等,其中带状线结构与其他形式传输线的连接是个挑战。针对该挑战,文章提出了一种带状线开口直连微带线的混合传输线一分四功分器,通过对功分器基本原理的分析,结合电磁仿真软件,对功分器进行了建模仿真,并加工实物验证了该设计方法。该功分器在2~6 GHz频段内,输入输出反射系数小于-10 dB,隔离度达到了15 dB,达到了良好的设计效果,并且对功分臂进行弯曲设计,达到了小型化的设计需求,为后期的研究提供了一定的参考价值和指导意义。

摘要：针对相控阵列辅助的无线通信系统中发射波束只依赖角度特性而导致的安全隐患问题,以及传统的迭代算法所带来的高计算复杂度问题,该文提出由深度学习(DL)和随机频率分集阵列(RFDA)辅助带有3维安全区域的安全传输方案。首先,推导在3维空间中带有安全区域的期望用户实现安全通信的传输条件。在此基础上,构建系统安全速率下界最大化问题。随后,提出基于深度学习的神经网络方案来设计最优的波束成形矢量和人工噪声(AN)矢量来降低计算复杂度。仿真结果表明:即便是在窃听者位于安全区域边缘的最差情况下,所提方案仍能够在实现3维安全传输,能够保证安全区域内接收到的信息不被窃听。

摘要：为了弥补由同相/正交(IQ)不平衡造成的正交频分复用(OFDM)系统误码性能损耗,该文提出了一种发射机和接收机IQ不平衡的频域补偿算法。通过设计特殊结构的训练序列实现了信道和IQ不平衡参数的联合估计。充分挖掘了受IQ不平衡影响的时域多径信道特性,以减少所需训练序列数目。通过利用估计结果对IQ不平衡进行补偿获得OFDM信号检测结果。仿真结果表明,该算法只采用2个OFDM训练符号,其误码性能可超过采用32个训练符号的传统算法,并接近已知IQ不平衡参数和信道信息的理想系统。

摘要：提出了一种具有高频带利用率和高重建质量的联合编码调制算法 .采用Turbo码网格编码调制TTCM作为编码调制 (CM)方案 ,按“最小化端到端失真”准则最优化设计信源解码器 ,直接利用TTCM解码输出的软判决值进行信源译码 .仿真表明 ,相对于硬判决分离译码 ,本文算法将重建信号的信噪比提高了约 2dB .

摘要：针对OFDM系统传统的同相、正交支路（IQ）不平衡的时域补偿算法所存在的时延及系统开销问题，提出了一种无反馈的IQ不平衡时域补偿算法，该算法可在接收端对发射机和接收机分别产生的IQ不平衡进行联合补偿。同时设计了特殊结构的训练序列，以实现信道和IQ不平衡参数的联合估计。仿真表明，该算法仅需两个正交频分复用（OFDM）训练符号即可达到较好的系统误码性能，因此是一种高效且无需反馈的OFDM系统发射机／接收机的IQ不平衡补偿算法。

摘要：推导了多星时差频差联合定位体制的定位误差下界(Cramér-Rao lower bound,CRLB),并给出CRLB能达到的最小值及其充要条件,该充要条件可用于设计卫星构型。与采用GDOP(geometric dilution ofprecision)衡量联合定位性能方法相比,CRLB更能精确地反映多星时差频差联合定位的性能。理论分析及仿真实验证明了联合定位比单独利用时差或频差定位可以取得更高的定位精度。

摘要：该文研究了协作通信中分布式空频码系统的信道估计问题。为使信道可辨识,在中继节点处加入了循环卷积滤波器(CCF)。推导了训练模式中导频序列和中继节点处CCF的准最优设计方案,并由此得到了源节点与中继节点之间功率分配的闭合表达式。计算机仿真验证了本文工作的有效性。

摘要：通过联合优化训练符号设计和ML准则,构造了一种基于重叠训练图样的拥有低PAPR的时频信道估计器ML-A+LI.通过理论分析获得:当训练符号矩阵等于归一化Hadamard矩阵且在子载波上等间距的摆放时,ML-A+LI估计器实现等同于正交的ML信道估计器ML-B+LI最优的MSE性能和低复杂度.在M IMO移动信道仿真表明:ML-A+LI和ML-B+LI的BER性能介于LMMSE+LMMSE和LI+LI之间,更接近于LMMSE+LMMSE;当信道变化较慢时,ML-A+LI和ML-B+LI具有相同的BER性能,当信道变化较快时,ML-A+LI比ML-B+LI提供了更优的BER性能.

摘要：为同时提升车辆的计算迁移率和边缘计算服务器的资源利用率,提出了一种基于交通流量预测的车联网边缘计算迁移方案。首先通过设计考虑任务优先级的计算迁移率和资源利用率效用函数,将问题建模为双目标优化问题;然后将问题转化为车辆与边缘计算服务器之间的资源双边拍卖问题,再通过设计交通流量信息感知的报价函数,采用McAfee拍卖算法,进而完成边缘计算迁移。仿真结果表明,通过交通流量预测信息的辅助,所提方案能有效提高车联网的边缘计算迁移率和资源利用率。