在认知无线电场景下,提出一种基于最佳中继选择的认知中继解码转发(decode-and-forward,DF)传输方案,且认知节点(包括源和中继节点)均采用正交频分复用(orthogonal frequency division multiplex,OFDM)调制方式,并在此基础上提出了一种...
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在认知无线电场景下,提出一种基于最佳中继选择的认知中继解码转发(decode-and-forward,DF)传输方案,且认知节点(包括源和中继节点)均采用正交频分复用(orthogonal frequency division multiplex,OFDM)调制方式,并在此基础上提出了一种针对认知源节点和中继节点的联合优化功率分配算法,以使认知用户的信息传输速率达到最大,且同时满足主用户的干扰门限(interference threshold)认知节点的最大和发射功率2个约束条件。理论分析和仿真结果表明:提出的基于最佳中继选择的优化功率分配方案可获得比其他方案更为优越的系统性能。
极化(Polar)编码协作可同时获得编码增益与分集增益,实现可靠通信。为了解决中继能量受限问题,本文研究了基于无线信息与能量同传(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)技术的Polar编码协作系统。首先,建立了基...
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极化(Polar)编码协作可同时获得编码增益与分集增益,实现可靠通信。为了解决中继能量受限问题,本文研究了基于无线信息与能量同传(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)技术的Polar编码协作系统。首先,建立了基于SWIPT的Polar编码协作系统模型。其次,鉴于Polar码的Plotkin构造方法将一个长码分裂成两个短码,非常适用于编码协作场景,使用Plotkin构造方法联合设计信源节点和中继节点Polar码,并在目的节点对其进行联合串行相消(Successive Cancellation,SC)译码。相比传统点对点系统,基于SWIPT的Polar编码协作系统使得系统中断概率大幅度降低;与随机低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)编码协作系统相比,在译码迭代次数低时所提方案误码性能更佳。
该文将压缩感知(CS)中信号的重构问题归结为求解l0-正则化问题,针对l0-正则化问题求解比较困难,提出了快速交替方向乘子法(FADMM)。该算法首先将信号的稀疏域的l0-正则化问题通过变量分裂技术转化为约束优化问题;然后引入乘子函数,采用一步Gauss-Seidel思想,对优化问题中的变量极小化;为了加快算法的收敛速度,对变量进行了二次更新,并更新了乘子;最后进行反正交变换,实现对原始信号的重构。将FADMM应用于含噪声图像的重构,进行了仿真实验及对实验结果进行了分析。实验结果表明:FADMM具有更高的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和更快速的收敛速度。
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