针对互耦条件下均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA),该文基于交替迭代提出一种适用于混合信号模型的波达方向(Direction of Arrival,DoA)与互耦误差估计算法。算法首先利用ULA互耦矩阵的带状Toeplitz结构,提出一种基于门限的非相干信源...
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针对互耦条件下均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA),该文基于交替迭代提出一种适用于混合信号模型的波达方向(Direction of Arrival,DoA)与互耦误差估计算法。算法首先利用ULA互耦矩阵的带状Toeplitz结构,提出一种基于门限的非相干信源DoA估计方法,进而实现互耦误差初步估计;在此基础上,以交互迭代方式实现混合信号DoA估计及互耦误差更新。算法最多只需二次交互迭代,就可实现收敛。计算机仿真结果表明:该算法在较少接收快拍数及低信噪比情况下,均具有良好的DoA及互耦误差估计性能。
针对非对称的多用户MIMO双向中继干扰信道,本文提出了一种简化的基于最大信干噪比的干扰对齐算法,给出了信号对齐和干扰抑制可行性条件及其方案,并分析了系统容量和自由度。本文算法的中继节点不必做复杂的信号处理,大大降低了整个系统的信号处理复杂度;同时,本文算法是基于最大信干噪比方案,与现有文献的中继迫零方案比较,大大提高了系统在中低信噪比时的容量;进一步,分析证明了基于本文算法的K用户对双向中继干扰网络的自由度可以达到2sum from i=1 to K d_i。
当前的采能技术已经能够让传感器节点自动从环境中获得适量的能量补给,针对现有自供能无线传感器网络分簇路由算法中未考虑位于不同地理区域的节点所获补给能量大小的不同,而导致能量补给少区域的簇头数过少、簇规模过大,全网能耗不均衡等问题,提出了一种能耗均衡的自供能无线传感器网络分簇路由算法-EBCS(Energy Balanced Clustering with Self-Energized),该算法结合实际能量补给场景对簇头选举机制进行了改进,并采用了一种自适应式簇间通信机制,充分保存与利用补给能量。理论和仿真实验表明:EBCS算法能够较好维持预设的簇头比例,在网络平均剩余能量、当前可用节点数量等性能方面优于另外两种现有算法。
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