崔太平
- 作品数：8 被引量：23H指数：3
- 供职机构：重庆邮电大学通信与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信文化科学更多>>
- 噪声功率不确定下基于能量的频谱检测分析(英文)被引量：2
- 2008年
- 感知无线电是一项有希望提高频谱利用率的技术,在不干扰授权用户的前提下,通过协商或者机会地与授权用户共同占用频谱资源。实现感知无线电技术的关键就是如何可靠地检测授权用户使用的频谱情况。基于能量的频谱检测实现简单,能够快速地检测频谱的占有情况,但是也有很多缺点,比如易受噪声的影响。近几年基于能量的频谱检测得到广泛研究,但是,在噪声功率不确定情况下的频谱检测研究却不多。针对这一问题,从不同的角度分析了在噪声功率不确定情况下的基于能量的频谱检测,分析了最坏情况下的性能。最坏情况下的性能用信噪比、时间带宽积和噪声不确定峰值比的函数表示。从仿真结果中可以看出,即使不确定的噪声功率是一个很小数量,也会造成检测性能的大幅下降,而且在瑞利衰落信道下性能更差。
- 崔太平陈前斌申滨
- 关键词：频谱检测感知无线电
- 留学研究生《无线通信理论与技术》课程线上教学探索
- 2021年
- 《无线通信理论与技术》重点介绍无线通信系统中的基本原理、设计思路和分析方法等,是留学研究生开展无线通信方向科研的必修专业课之一,在信息通信人才的培养环节发挥着极其关键的作用。针对留学生课程的特点,本文重点从线上教学探索的实践进行阐述,包括授课内容和授课方式的改革与探索,通过对部分教学内容实施翻转课堂教学模式,使教学过程以留学生活动和任务为中心,提升留学生课堂的参与度,交流和互动,希望可以更好地提高留学研究生《无线通信理论与技术》课程的教学水平,保证线上教学形式下留学生的教学进度和教学质量。
- 崔太平邓明亮
- 关键词：留学研究生
- 基于加权二部图及贪婪策略的蜂窝网络D2D通信资源分配被引量：7
- 2023年
- D2D(Device-to-Device)通信是解决频谱资源稀缺问题的关键技术之一。该文研究蜂窝网络中“many-tomany”的复杂场景,即单个RB(Resource Block)可以分配给多对D2D用户重用,并且允许单个D2D用户对使用多个RB,其中D2D用户对数量远多于蜂窝用户设备(Cellular User Equipment,CUE)数量和RB数量。考虑CUE对资源使用具有更高优先级,将此优化问题分解为蜂窝用户资源分配和D2D用户资源重用两个阶段。在第1阶段,提出基于公平性的循环二部图匹配(Fairness-based Circular Bipartite Graph Matching,FCBGM)算法,将现有的RB分配给所有CUE,以最大化蜂窝用户和速率。在第2阶段,分别提出基于二部图的资源重用(Bipartite Graph-based Resource Reuse,BGRR)算法和基于贪婪策略的资源重用(Greedy-based Resource Reuse,GRR)算法,目标是将已经分配给CUE的RB再次分配给D2D用户重用,以最大化系统和速率,同时确保CUE的基本速率需求。仿真结果表明,在D2D用户对数量远大于CUE数量和RB数量的情况下,与现有典型算法相比,所提算法能够有效提高系统和速率,增加D2D接入率,同时兼顾用户公平性和服务质量需求。
- 申滨孙万平张楠崔太平
- 关键词：资源分配蜂窝网络
- 基于机器学习主用户发射模式分类的蜂窝认知无线电网络频谱感知被引量：8
- 2021年
- 近年来,基于机器学习(ML)的频谱感知技术为认知无线电系统提供了新型的频谱状态监测解决方案。利用蜂窝认知无线电网络(CCRN)中的次级用户设备(SUE)所能提供的大量频谱观测数据,该文提出了一种基于主用户(PU)传输模式分类的频谱感知方案。首先,基于多种典型的ML算法,对于网络中的多个主用户发射机(PUT)的传输模式进行分类辨识,在网络整体层面上确定所有PUT的联合工作状态。然后,网络中的SUE根据其所处地理位置或者频谱观测数据,判断其在当前已判定的PUT发射模式下接入授权频谱的可能性。由于PUT在网络中的实际位置可能事先已知或者无法提前确定,该文给出了3种不同的处理方法。理论推导与实验结果表明,所提方案与传统的能量检测方案相比,不仅改善了频谱感知性能,还增加了蜂窝认知网络对于授权频谱的动态访问机会。该方案可以作为蜂窝认知无线电网络中的一种高效实用的频谱感知解决方案。
- 申滨王欣陈思吉崔太平
- 关键词：频谱感知支持向量机卷积神经网络
- 基于稀疏感知有序干扰消除的大规模机器类通信系统多用户检测被引量：5
- 2020年
- 在大规模机器类通信(mMTC)系统中,以用户活跃性为先验信息,接收机可以基于稀疏感知最大后验概率(S-MAP)准则来检测多用户信号。为了降低S-MAP检测的计算复杂度,基于干扰消除的思想,该文提出一种改进的活跃性感知有序正交三角分解(IA-SQRD)算法,以适用于mMTC系统上行链路多用户信号检测。IA-SQRD算法将传统的活跃性感知有序正交三角分解(A-SQRD)算法的最终解作为初始解,并额外增加迭代干扰消除操作,以进一步提高检测性能。此外,利用与改进A-SQRD算法相似的思路,该文对稀疏感知串行干扰消除(SA-SIC)、有序正交三角分解(SQRD)及数据相关的排序和正则化(DDS)算法亦进行了改进设计,分别获得了相应的改进型算法,即ISA-SIC、I-SQRD及I-DDS算法。仿真结果表明:相对于A-SQRD算法,在未显著增加计算复杂度的情况下,在系统误比特率(BER)为2.5×10^-2时,该文所提IA-SQRD算法可取得3 dB性能增益;并且,对于不同的活跃概率或扩频序列长度等参数配置下的mMTC系统,IA-SQRD算法相对于其它算法均表现出更优良的多用户检测性能。
- 申滨吴和彪赵书锋崔太平
- 关键词：多用户检测最大后验概率串行干扰消除
- 基于干扰消除辅助稀疏连接神经网络的大规模MIMO信号检测被引量：1
- 2023年
- 近年来,深度学习成为无线通信领域的关键技术之一。在基于深度学习的一系列MIMO信号检测算法中,大多未充分考虑相邻天线之间的干扰消除问题,无法彻底消除多用户干扰对误码率性能的影响。为此,该文提出一种将深度学习与串行干扰消除(SIC)算法进行结合的方法用于大规模MIMO系统上行链路信号检测。首先,通过优化传统的检测网络(DetNet)及改进ScNet检测算法,该文提出一种基于深度神经网络(DNN)的检测算法,称为ImpScNet。在此基础上,进一步将SIC思想应用到深度学习框架结构设计中,提出一种基于深度学习的大规模MIMO多用户SIC检测算法,称为ImpScNet-SIC。此算法在每个检测层上分为两级,其中,第1级由该文提出的ImpScNet算法提供初始解,再将初始解解调至相应的星座点上作为SIC的输入,由此构成该算法的第2级。此外,在SIC中也使用了ImpScNet算法估计传输符号,以便获得最优性能。仿真结果表明,与已有的各种典型代表算法相比,该文所提ImpScNet-SIC检测算法特别适合大规模MIMO信号检测,具有收敛速度快、收敛稳定及复杂度相对较低的优势,并且在10–3误码率上有至少0.5 dB以上的增益。
- 申滨阳建曾相誌崔太平
- 关键词：信号检测多用户干扰串行干扰消除
- 核支持向量的主用户活动场景分类算法
- 2023年
- 针对认知无线电网络中传统频谱感知方法性能不足以及空白频谱利用率较低的问题,提出了一种基于核支持向量的主用户活动场景分类算法,通过判断地理区域内的活动主用户数量及分布情况来提高获得潜在频谱接入机会的可能性。根据核支持向量的边界对主用户活动场景作初分类处理,由此判定当前网络中的活跃主用户发射机的数量。初分类处理既能减少支持向量中矩阵计算量,也能减少人工标记数据所带来的成本。再对每一个初分类处理后的数据进行无监督聚类,从而得到实际对应的主用户活动场景细分类。实验结果表明,所提算法与直接使用核支持向量分类算法相比,不仅改善了频谱感知的性能,同时还大大降低了定标成本及时间成本。
- 张红申滨方广进崔太平
- 关键词：频谱感知
- 一种计算机序列搜索的DMRS序列生成方法
- 2021年
- 在信号传输过程中,高峰均功率比会使功率放大器工作在非线性区域,造成放大后信号失真。对3GPP(3rd generation partnership project)协议中现有物理上行共享信道在采用DFT-S-OFDM(discrete Fourier transform spread orthogonal frequency division multiplexing)波形传输,解调参考信号(demodulation reference signal, DMRS)序列长度小于30时,提出了一种基于计算机进行序列搜索的低峰均功率比基础序列生成方法,且在搜索时将DMRS的覆盖范围和抗干扰能力也作为其中的搜索条件。故该方法在序列搜索时,首先从序列的自身属性考虑,根据序列的自身属性即序列的自相关值和峰值平均功率比(peak-to-average power ratio, PAPR)进行搜索。然后,将序列与其他序列的互相关性作为搜索条件,增强DMRS信号的抗干扰能力。通过在通信系统中的解调性能进行最后的搜索,筛选出解调性能相对较好的序列。相比于现有基础序列,搜索基础序列在PAPR值和自相关性方面存在明显优势,在互相关性和解调性能方面也比现有序列表现更好。
- 周本升崔太平涂艳丽张晨璐李佳林刘是枭
- 关键词：峰值平均功率比自相关互相关
