高斯色噪声背景下,针对多径环境下的多用户波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,提出一种联合处理算法。新算法首先利用四阶累积量估计出各个用户的空间特征,然后利用基于时间平滑的多重信号分类(multiple signal classificatio...
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高斯色噪声背景下,针对多径环境下的多用户波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,提出一种联合处理算法。新算法首先利用四阶累积量估计出各个用户的空间特征,然后利用基于时间平滑的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法实现各用户多径信号的DOA估计。该算法突破了传统空间平滑类算法的局限,对于M元均匀线阵,新算法最多可估计M×(M-1)个DOA,且各DOA与各用户可自动实现配对。计算机仿真结果验证了算法的有效性。
基于最大信道增益的中继选择方法,分析了在不完全信道状态信息(CSI,channel stateinformation)和受主用户干扰情况下认知中继网络的中断概率;进一步提出了在主用户干扰约束和保证认知用户服务质量(QoS,quality of service)条件下最大化...
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基于最大信道增益的中继选择方法,分析了在不完全信道状态信息(CSI,channel stateinformation)和受主用户干扰情况下认知中继网络的中断概率;进一步提出了在主用户干扰约束和保证认知用户服务质量(QoS,quality of service)条件下最大化认知中继网络频谱效率的数学优化模型,利用拉格朗日对偶松弛法获得了该优化问题的解,在保证主用户传输性能不受影响的前提下,提高了认知中继网络的频谱效率。仿真结果表明该文提出的功率分配方案与等功率分配方案相比提高了性能增益。同时表明在非完全信道条件下获得的频谱效率与完全信道条件下的频谱效率近似,但减少了系统信息的反馈量和实现的复杂度,有利于该方案的工程应用。
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