针对星地一体化网络中5G上行信号干扰卫星地球站的问题,提出了基于随机几何理论的干扰建模与性能分析方法。定义了干扰环境中星地下行链路的性能衡量指标,即星地成功通信概率,并数学推导了Lutz信道模型下的星地成功通信概率闭式解。结合实际系统参数对所提干扰分析方法进行了数值仿真,由此定量分析了干扰卫星地球站接收机性能的影响因子。仿真结果表明,干扰源密度和信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)阈值是制约干扰环境中星地下行链路通信性能的关键因素。研究成果为星地一体化网络的干扰协调提供了理论基础。
为了提高无人机基站(unmanned aerial vehicle base stations,UAV-BS)为地面多用户服务时的数据速率,提出一种基于决斗深度神经网络(dueling deep Q-network,Dueling-DQN)的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)算法。采用决...
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为了提高无人机基站(unmanned aerial vehicle base stations,UAV-BS)为地面多用户服务时的数据速率,提出一种基于决斗深度神经网络(dueling deep Q-network,Dueling-DQN)的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)算法。采用决斗网络(dueling network,DN)结构以克服动态环境的部分可观测问题,联合优化了UAV-BS的位置和下行链路功率分配,在更符合实际的空地概率信道模型中检验了Dueling-DQN算法的性能。结果表明,相较于对比算法,所提出的Dueling-DQN算法可以提供更高的数据速率和服务公平性,且随着地面用户数量的增大,算法的优势更加明显。Dueling-DQN算法可有效解决复杂非凸性问题,为UAV-BS的资源分配问题提供理论参考。
针对正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)通信系统信号检测复杂度高的问题,提出一种改进的高斯近似消息传递(Gaussian Approximate Message Passing,GA-MP)检测算法。依据最大后验概率检测准则,对发送信号及隐变量进行逐...
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针对正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)通信系统信号检测复杂度高的问题,提出一种改进的高斯近似消息传递(Gaussian Approximate Message Passing,GA-MP)检测算法。依据最大后验概率检测准则,对发送信号及隐变量进行逐符号高斯近似,基于置信传播算法与联合因子图进行消息传递,用边缘后验概率替代GA-MP中的外部信息以减少运算量,结合阻尼因子提升收敛速度,同时引入概率阈值减少后续更新的节点数,从而使运算复杂度得到有效降低。实验结果表明,改进后的GA-MP算法在保证误码率性能的前提下具有更低的复杂度。
受多径传输环境的影响,在智能天线测向研究中,必须考虑相干信源的存在。针对相干信源的波达方向(Direction of Arrival,DoA)估计问题,提出了一种基于虚拟阵列平移的改进MUSIC算法。仿真结果表明:在相干信源入射角度差异很小(约5°)...
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受多径传输环境的影响,在智能天线测向研究中,必须考虑相干信源的存在。针对相干信源的波达方向(Direction of Arrival,DoA)估计问题,提出了一种基于虚拟阵列平移的改进MUSIC算法。仿真结果表明:在相干信源入射角度差异很小(约5°)的情况下,该算法依然能准确地估计;同时,该算法不损失阵列孔径,最多可估计出M-1(M为阵元数)个相干信源;此外,该算法具有同时适用于相干信源和非相干信源目标方位估计的优点。
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