【摘 要】
:
毫米波通信技术能够克服无线通信时存在的各种问题,这是因为其波长短、频带宽。作为5G通信中的关键技术之一,毫米波通信有着广泛的应用前景,但是传输距离短的问题限制其发展。而中继系统能扩大小区覆盖范围,延长通信传输距离,提高系统信道容量,因此也成为热门研究方向之一。毫米波通信技术结合中继系统能解决存在的传输距离短的问题。获得精确信道状态信息能大幅度提升系统性能。在毫米波中继系统中,信道已变得愈发复杂,基
论文部分内容阅读
毫米波通信技术能够克服无线通信时存在的各种问题,这是因为其波长短、频带宽。作为5G通信中的关键技术之一,毫米波通信有着广泛的应用前景,但是传输距离短的问题限制其发展。而中继系统能扩大小区覆盖范围,延长通信传输距离,提高系统信道容量,因此也成为热门研究方向之一。毫米波通信技术结合中继系统能解决存在的传输距离短的问题。获得精确信道状态信息能大幅度提升系统性能。在毫米波中继系统中,信道已变得愈发复杂,基于此情况,本文主要研究与设计毫米波中继系统中信道估计算法,并对其进行理论和仿真研究,本文研究包括如下三个方面:1、针对毫米波单向双跳中继系统中的信道估计问题,提出了基于张量链分解模型的信道估计方法,将接收信号建模为高阶张量模型,并行估计两跳链路的信道状态信息。仿真结果表明所提信道估计方法在降低计算复杂度的同时也提升了信道估计的性能。2、针对毫米波单向多跳中继系统中的信道估计问题,提出了基于PARATUCK分解模型的信道估计方法,该方法能够并行估计基站端-中继、中继-中继、中继-用户端的信道矩阵,所提方法降低了信道估计时的导频开销。3、针对毫米波双向中继系统中的信道估计问题,提出了基于嵌套PARAFAC分解模型的信道估计方法,采用双步Bi-ALS算法并行估计分段信道状态信息。该方法降低了导频设计要求,仿真结果表明所提信道估计方法能较好地估计信道状态信息。
其他文献
伴随人工智能技术与深度学习的发展,作为人机交互领域研究的一个重要部分,情感识别逐渐成为研究的热点。由于面部表情、语音等信号具有主观特性。脑电、外周等生理信号也从医学领域被引入到情感识别的研究中。单模态的情感识别领域已经取得了许多的研究成就,但是单模态中包含的信息往往是不完整的,会影响情感识别的效果。多模态识别逐渐被研究者所重视,并在表情、语音、文本、生理等信号上展开了广泛的研究,利用多个模态间的信
随着多媒体移动通信设备的不断普及,终端数量呈爆发式增长,由此增加了蜂窝小区间的干扰,这对数据通信服务质量提出了较大的挑战。一方面,在高速移动场景下的移动通信中,接收端移动速度较快,上一时刻的波束分配方案在下一时刻可能不再适用,但如果每次都重新计算波束分配方案无疑会增加系统开销,浪费计算资源,同时带来较大延迟。但另一方面,固定几个小区内的交通模式在一天中的固定时间段内又是高度相似的,可以加以利用。毫
高速发展的物联网等新兴技术给人类生活和工作带来巨大便捷的同时,也对新一代无线通信提出了更高的要求。包括5G在内的未来移动网络业务能力的提升将在三个维度上同时进行:资源利用率、系统吞吐量以及挖掘新的频谱资源。为了应对这些挑战,新型的多址接入技术——非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)以及认知无线电技术(Cognitive Radio,CR)受到了广
当今,生物识别系统已经成为主流的密钥解锁方式,但现阶段存在的生物识别系统如:指纹、面部识别、声音等生物识别系统,都能被不法分子破解、有机可乘。本文对脑电信号的激励、特征和分类进行了研究,采用脑电信号作为识别身份密钥,对新型生物安全识别系统进行探索研究。首先研究了身份识别脑电信号的产生方法。针对现有实验激励源单一、效果欠佳,使用选定实验刺激素材,随机展示素材激励,固定时间间隔来刺激产生P300信号,
随着移动通信技术的快速发展,用户终端需要面对比过去更多样、更复杂的应用需求。与此同时,用户终端数量的快速增长,使得传统的“云计算+固定基站”的网络覆盖模式难以承载巨大规模的应用需求。无人机,由于机动性强、操控性好、相较传统基站部署成本更低等优势,能够快速响应不同的通信覆盖需求。基于移动边缘计算的思想,学界提出了利用无人机搭载边缘服务器辅助用户终端进行任务计算,以满足用户的应用需求。目前,相关研究工
车联网作为5G移动通信的代表性应用场景之一,随着信息技术的发展以及新的业务需求,产生了大量对计算与存储资源高需求的车载应用。然而,在目前的车载通信环境中,传统的任务迁移与资源分配算法难以满足实时路况、智能识别等新型车载应用的低时延、高可靠需求。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)可以在智能交通等新型应用场景的网络边缘侧部署大量高性能服务器,车辆终端将任务卸载至MEC边
波达方向估计(Direction-of-Arrival,DOA)是阵列信号处理领域的一个重要分支,它是指利用阵列天线接收信号,并通过统计信号处理技术和各类优化方法对接收信号进行处理,以能够估计出入射信号的来向信息,在雷达、声呐、导航和无线通信等领域有着广泛的应用。传统的子空间类方法其高分辨率的前提是能够将导向矢量的结构具体构造出来,换言之,这类方法对阵列误差敏感。在实际阵列中,由于环境和物理器件等
通过研究将双频天线与自平衡磁偶极子天线原理和扇形贴片天线的多模谐振理论相结合,不仅有效地拓宽波束宽度还展宽了阻抗带宽,形成了“多腔多模”的设计方法。本文基于自平衡理论和扇形贴片天线的多模谐振理论,提出了一种E面宽波束双频段稳定增益的双频层叠天线,主要研究的内容包括:1.首先根据平衡馈电背景,阐述了其产生的影响和传统的解决办法。然后从自平衡原理出发,引出了扇形磁偶极子天线在引入四分之一波长的长方形寄
随着计算机技术的高速发展,有限元数值分析方法已经成为电磁计算、射频天线和生物热效应分析的重要工具。本文将从有限元分析方法出发,不仅分析微带贴片天线的电磁辐射特性,而且分析天线对于人脑的生物热效应。通过麦克斯韦方程组和传热方程相耦合,实现对天线与人脑相互作用的电磁热多物理耦合仿真。首先,在采用有限元法分析天线电磁辐射特性和人脑热分布特性时,第一步,基于有限元方法给出物体的电场或者温度的表征形式;第二