针对均匀线阵的相干信号源波达方向(Direction of Arrival,Do A)估计问题,提出了一种可解相干的波束空间Do A估计算法。该算法利用接收数据的自协方差矩阵构造一个Toeplitz矩阵,使构造的Toeplitz矩阵的秩不受信号相干性的影响。然后将新...
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针对均匀线阵的相干信号源波达方向(Direction of Arrival,Do A)估计问题,提出了一种可解相干的波束空间Do A估计算法。该算法利用接收数据的自协方差矩阵构造一个Toeplitz矩阵,使构造的Toeplitz矩阵的秩不受信号相干性的影响。然后将新的Toeplitz矩阵变换到波束空间,再结合MUSIC子空间算法,并充分利用信号子空间,即可实现对相干信号源的波达方向估计。与阵元空间算法相比,该算法提高了分辨率,有更小的均方根误差,降低了特征分解的计算量。通过仿真实验,对分辨率、解相干能力、均方根误差及仿真时间进行了对比研究,并验证了文章算法的有效性。
阐述了空时分组码的编译码算法并进行性能分析,就其编码能提供分集增益但不能提供编码增益的特点,给出空时分组码级联LDPC(low density parity check code,低密度奇偶校验码)的系统模型。最后利用Matlab对级联LDPC的空时分组码进行仿真...
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阐述了空时分组码的编译码算法并进行性能分析,就其编码能提供分集增益但不能提供编码增益的特点,给出空时分组码级联LDPC(low density parity check code,低密度奇偶校验码)的系统模型。最后利用Matlab对级联LDPC的空时分组码进行仿真,结果表明:级联LDPC码的空时分组码能有效提高编码性能。
介绍了几种面向5G的新型多载波传输技术:滤波器组多载波(FBMC,Filter Bank Multicarrier)、通用滤波多载波(UFMC,Universal Filtered Multicarrier)和广义频分复用(GFDM,Generalized Frequency Division Multiplexing)的基本原理,并从...
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介绍了几种面向5G的新型多载波传输技术:滤波器组多载波(FBMC,Filter Bank Multicarrier)、通用滤波多载波(UFMC,Universal Filtered Multicarrier)和广义频分复用(GFDM,Generalized Frequency Division Multiplexing)的基本原理,并从第五代移动通信系统(5G)支持的应用场景和技术需求的角度对三种多载波传输技术的优缺点进行比较。研究表明三种多载波传输技术的带外泄露较低,FBMC系统不使用CP(CP,Cyclic Prefix),因此具有很高的时频效率,但FBMC系统帧的长度比较长,不适合短包类业务;UFMC对一组连续的子载波滤波,可以支持较短的帧结构,但UFMC不使用CP,复杂度较高;GFDM基于独立的块调制,具有灵活的帧结构,鲁棒性好,复杂度比前两者低,便于实际应用。
针对经典波达方向(direction of arrival,Do A)估计算法复杂度高的问题,讨论了2种快速估计Do A的算法,即:传播算子求根多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法与多级维纳滤波器求根MUSIC算法.传播算子求根MUSIC算法是...
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针对经典波达方向(direction of arrival,Do A)估计算法复杂度高的问题,讨论了2种快速估计Do A的算法,即:传播算子求根多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法与多级维纳滤波器求根MUSIC算法.传播算子求根MUSIC算法是对协方差矩阵分块,得到传播算子构建噪声子空间,结合求根MUSIC算法估计出Do A.多级维纳滤波器不需要估计协方差矩阵,通过滤波器的前向递推,求解维纳-霍夫方程,得到信号子空间,根据正交投影原理,计算出噪声子空间与其共轭转置的乘积,结合求根MUSIC算法估计出Do A.这2种算法都不需对协方差矩阵奇异值分解和谱峰搜索,通过数学分析,复杂度明显降低.
快速求根多重信号分类(Root-Multiple Signal Classification,Root-MUSIC)算法是利用信号源个数构建多项式,估计信源的波达方向(Direction of Arrival,Do A),有阵列孔径的损失。为了提高快速算法的Do A估计性能,提出了改进的Root-MUSIC...
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快速求根多重信号分类(Root-Multiple Signal Classification,Root-MUSIC)算法是利用信号源个数构建多项式,估计信源的波达方向(Direction of Arrival,Do A),有阵列孔径的损失。为了提高快速算法的Do A估计性能,提出了改进的Root-MUSIC算法。改进算法利用阵元个数构建多项式,没有阵列孔径的损失,提高了Do A估计性能。通过对快速算法与改进算法的仿真分析可以证实,改进算法在估计成功率和均方根误差等方面的性能都要远远的优于快速算法。虽然改进算法在复杂度上稍高于快速算法,但是其总的复杂度并不高,改进算法更适于应用。
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