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多载波码分多址系统的单抽头码元级频域均衡算法和扩频序列设计被引量：1: 2011年; 在多载波码分多址(MC-CDMA)系统中,码元级频域均衡器(FDE)的性能优于码片级FDE,但其代价是非常高的复杂度。我们的研究表明,扩频序列具有两个基本作用:区分数据流提供复用增益和扩展频谱提供分集增益。由于扩频序列的这两个作用常常耦合在一起,导致了码元级FDE的高复杂度。本文通过将扩频序列解耦为一个码矩阵和一个扩频矩阵,并对扩频矩阵进行优化,得到低复杂度单抽头码元级FDE和提供最大分集增益的扩频矩阵。理论分析与仿真表明,当采用最优扩频矩阵时,所提出的码元级FDE能够以相同的复杂度获得比码片级FDE更高的性能,并且当扩频因子超过可分辨多径个数时还能达到匹配滤波界。; 刘婷婷杨晨阳; 关键词：多载波码分多址扩频

多载波码分多址两跳放大转发中继系统的能量效率与频谱效率关系被引量：2: 2013年; 本文研究了多载波码分多址两跳放大转发中继系统的能量效率与频谱效率关系,利用随机矩阵理论的渐近分析推导了系统分别采用协作式和分布式放大转发中继时,系统能量效率与频谱效率关系的显式表达式。分析了不同系统参数对能量效率的影响。此外,还分析了系统要使频谱效率最优和能量效率最优时使用系统资源的区别。最后,通过仿真验证了理论分析的有效性。结果表明,能量效率与负载因子和中继个数的关系不是单调的,存在一个使能量效率最优的负载因子和中继个数,此外,使能量效率最优的负载因子和中继个数总小于或等于使频谱效率最优的负载因子和中继个数。; 刘婷婷杨晨阳; 关键词：能量效率频谱效率多载波码分多址

基于改进神经网络的无线网络流量预测被引量：4: 2016年; 考虑到无线网络流量具有极强的分散性、随机性以及混沌等特性,使用传统的ARIMA预测模型和BP神经网络模型难以对其进行精确的预测等,该文使用粒子群优化算法对BP神经网络预测模型进行优化以解决BP神经网络容易陷入局部最小值以及训练收敛速率低等问题,引入遗传算法中的自适应变异因子来以一定概率初始化部分变量解决粒子群优化算法会出现陷入局部最优解以及早熟收敛等问题。最后使用经典的CRAWDAD数据库中的无线网络流量数据对该文预测方法性能进行测试,使用稳定小波变换方法将无线网络流量数据分解,得到由1个近似分量以及3个细节分量组成的数据流。测试结果表明,该预测算法在预测性能上要优于ARIMA预测模型和BP神经网络模型。; 卢敦陆张歆奕; 关键词：粒子群优化算法 BP神经网络

无线网络能效–服务质量的基本关系及应用: 2017年; 提升通信系统能效必须以满足各类业务的服务质量为前提,因此研究能效与服务质量的关系是优化高能效无线网络的一个基本问题.本文对过去5年来我们在超蜂窝网络架构下对能效与服务质量需求的基本关系及其在弹性接入机制优化方面的应用进行了总结.由于延时界是服务质量的一个代表指标,首先介绍在能效与延时界需求关系方面的研究进展.研究发现,如果基站的总功耗(包括发射功率和电路功耗)随着平均数据率线性增加,那么能效–延时关系存在非折中区域.而后,概括如何针对不同类型的业务进行高能效资源分配,包括传统实时和非实时业务,以及超可靠低延时业务.对于实时业务,要达到最优的能效延时关系,系统需要根据队列长度调整资源配置.对于延时容忍性较强的非实时业务,利用预测信息进行资源规划和提前推送成为可能.结果表明,利用移动用户的轨迹以及用户对内容的偏好都能大大提升系统能效.对于服务质量需求极高的超可靠低时延业务,初步探讨了在保证其服务质量的前提下使系统能效最大所需要的系统资源.; 佘昌洋杨晨阳; 关键词：能效服务质量资源分配无线通信

Massive MIMO异构网的高能效资源分配被引量：5: 2017年; 为满足第五代移动通信系统高频谱效率和高能量效率的需求,提出一种工作在不同频段下行两层异构网中的高能量效率资源分配方法,考虑用户数据率需求和基站最大发射功率。天线和传输带宽是影响系统能量效率的关键因素。通过研究宏基站和小基站的天线资源和带宽分配发现:当系统天线数很大时,发射功耗的影响可以忽略不计;给定带宽分配因子时,达到宏基站或微基站最大发射功率的天线分配因子几乎可以达到最高能效;给定天线分配因子时,系统平均总功耗是关于带宽分配因子的下凸函数,存在全局最优带宽分配因子使能效最高。仿真结果表明,与给定带宽和天线资源的异构网和小小区网络相比,所提出的异构网可以显著提高系统能量效率,而且在大量用户、高数据率需求时能效提升更明显。; 刘文佳杨晨阳李琪; 关键词：异构网能量效率

面向下行多天线传输的能效最优上行训练被引量：1: 2013年; 针对时分双工(TDD,Time Division Duplex)多天线系统的下行传输,研究了以能量效率(EE,Energy Efficiency)最大为准则的上行训练设计问题.证明了存在信道估计误差时系统EE和频谱效率(SE,Spectrum Efficiency)上界是上行训练长度的凹函数,分析了信噪比和电路功耗等因素对两种准则下最优训练长度的影响.分析和仿真结果表明,当信噪比很高时,基于EE最优的设计将退化成基于SE最优的设计;而一般情况下,与最大化SE的训练设计相比,最大化EE要求系统配置更长的训练.; 刘鑫韩圣千徐志昆杨晨阳; 关键词：能量效率频谱效率时分双工

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国家自然科学基金(61120106002)