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：为提高窃听网络系统安全性,提出一种基于功率分配的最佳中继及目的节点选择方案.该方案以最大安全传输速率为目标,综合考虑用户主信道和窃听信道质量.首先给出了在总发射功率受限下的任意链路的最佳功率分配方案,并在此基础上设计最优节点选择方案,随后推导了在高信噪比下系统安全中断概率的近似表达式.仿真结果表明：与传统的MAX-MIN选择方案相比,提出的方案显著降低了安全中断概率,具有更高的安全性能.

摘要：为了更有效地对放大转发双向中继信道进行估计,对级联卷积信道的稀疏特性进行了分析,并基于其稀疏性,采用压缩感知技术,通过合理地设计导频将合成级联卷积信道分解成2个独立的级联卷积信道分别进行信道估计。研究分析和仿真结果表明,级联卷积信道具有稀疏性且其稀疏度在一定范围内变化。所提的方案只需在端节点对级联卷积信道进行估计就可以完成双向信息的交换,提高了频谱效率,降低了信道估计误差,并且无需信道稀疏度的先验信息。

摘要：研究了分段线性连续混沌信号驱动的线性卷积系统的盲辨识问题,提出了基于混沌同步的线性卷积系统辨识方法.借助线性矩阵不等式,利用混沌同步系统构造了基于最小二乘的观测器,并设计自适应算法最小化观测器,从而估计出线性卷积系统的参数.以简单的分段线性混沌系统为例,进行了仿真分析.数值仿真结果与理论分析一致,表明了所提出的算法能正确辨识系统,且算法仅需十几次迭代就能收敛.与传统Bussgang算法相比,所提算法具有更好的噪声鲁棒性,在输入信噪比15dB时,输出信噪比较Bussgang算法高约10dB,且在输入信噪比为0dB时仍有5dB的输出信噪比.

摘要：演化性是软件的基本特性之一。软件演化由一系列复杂的变化活动组成。本文从宏观层面入手,以软件体系结构(software architecture,SA)作为软件的蓝图和支撑,设计了复合信息矩阵模型,作为软件体系结构演化波及效应分析的新工具。结合矩阵特性、图论知识和算法设计,新模型可以对一般SA静态和动态演化中的波及图表1效应进行理论分析和量化界定,弥补了现有研究模型需要简化连接器和无法评估连接器影响的不足,从而为SA演化的利用和评价提供了更为全面的依据,并为基于矩阵变化的SA演化计算机自动处理提供了新的理论支持。

摘要：提出了一种基于自适应干扰对齐的认知无线电网络干扰协调新方法。这种方法采用基于离线搜索的干扰对齐模式优化和基于用户业务需求的自适应最佳模式选择,通过收发两端联合设计的干扰对齐算法实现主次用户的动态信道共享;为了简便有效地构造波束成形矩阵和干扰抑制矩阵,还推导出了一种干扰对齐的闭式解,并且证明了其适用条件;还对所提方法的可达自由度做了分析,得到一个下界。采用统计模型进行的仿真结果表明,所提出的自适应方法相对于修正的机会干扰对齐和固定模式的干扰对齐具有明显的自由度优势,因而可以有效提高认知用户的容量。由于所提出的方法运算复杂度不高,可望未来应用于低成本的认知终端。

摘要：针对可见光通信研究主要集中在元件设计、物理层通信等领域,对可见光室内组网的系统规划和设计研究较少这一特点,阐述了可见光通信的技术特点和典型组网架构,结合当前无线通信系统的演进和发展趋势,提出了多小区分层覆盖、控制面与用户面分离、分布式与主从式并存的可见光室内组网策略,并对可见光室内通信系统的光源布局、网络切换、接入控制等关键技术进行了研究和分析。

摘要：研究了室内可见光通信系统分数间隔均衡技术,以降低码间干扰对该通信系统性能的影响。针对室内可见光通信系统的传输特点和信号调制特性,建立了室内可见光通信链路模型;在此基础上,提出了分数间隔均衡方法,并利用最小均方误差准则优化设计均衡器。最后,通过计算机仿真,对提出的分数间隔均衡方法进行了性能评估。实验结果表明,相同误码率条件下,T/2分数间隔均衡器比符号间隔均衡器的性能优1～2dB,能够更有效地抑制由信道多径效应等引起的码间干扰,提高信号传输的可靠性。

摘要：提出了一种基于压缩感知(CS,compressive sensing)理论的不连续子载波正交频分复用(NC-OFDM,non-contiguous orthogonal frequency division multiplexing)系统信道估计新方法,全面研究了认知无线电NC-OFDM系统CS信道估计的理论框架、导频图案的设计、信道估计算法,并依据CS测量矩阵设计理论提出了测量矩阵互相关最小化的导频图案优化准则。仿真结果表明,同已有的NC-OFDM系统信道估计方法相比,CS信道估计能够在多种禁用子载波场景下,使用较少导频获得很好的信道估计性能。

摘要：针对MIMO车联网系统中V2I和V2V共享频谱的情形,提出了一种IRS辅助的联合波束成形设计方法。在保证V2V用户数据速率需求、V2I基站发射功率受限和IRS反射相移模约束等条件下,以最大化V2I用户的信道容量为目标,联合优化基站端发送预编码和IRS端的反射相移矩阵。采用最小均方误差规则、矩阵分析理论和内逼算法把非凸且变量耦合的优化问题转换为解耦后的凸优化问题,并提出一种交替迭代优化算法获得原问题的解。对所提算法的性能进行仿真,分析了IRS反射单元数、IRS部署位置和车速对车联网频谱效率的影响。仿真结果表明,所提算法收敛性较好,若在基站附近部署IRS,利用所提的联合波束成形方法能最大限度地提高车联网频谱效率。