OFDM符号定时同步算法的研究

由于OFDM本身对定时误差比较敏感,因此定时估计是准确实现整个系统同步的关键技术之一。Schemidl＆D.Cox提出的算法是利用前导训练序列做自相关来定时同步,虽然这种算法对符号同步估计很有效,但在多径衰落和信道噪声的影响下同步性能不高。对此提出新的改善算法,设计新的训练序列作为前导字及改进自相关序列,通过MatLab模拟仿真和分析可以看出,改善的算法使同步性能得到明显提高。     

LTE-R应用于铁路通信多径衰落信道下的时频同步研究

LTE-R(Long Term Evolution-Railway,长期演进)作为下一代铁路无移动通信系统,采用OFDM(正交频分复用)的调制方式来提高频谱利用率。铁路无线通信系统易受到多径衰落和突发干扰的影响,严重影响铁路的行车安全和运输效率。因此研究符号定时同步和载波频率同步对铁路无线通信系统具有很重要的意义。采用重复共轭结构训练符号的自适应符号同步算法,首先确定训练符号的符号定时同步、载波频率同步以及信道参数,再经过迭代递推把符号定时同步起始位置调到FFT窗口的理想位置和对载波频偏进行补偿。仿真结果表明,该方法在多径衰落信道下有很好的符号定时同步估计和对载波频偏的补偿,信噪比越高符号定时同步估计精度也越高。     

多小区信道估计技术的研究

在TD-SCDMA系统中提出基于PIC(并行干扰消除)和sIC(串行干扰消除)的多小区信道估计技术,给出在这两种信道估计模式下多小区联合检测的性能.仿真表明,基于PIC和SIC的多小区信道估计技术可以明显提高系统性能,在采用这两种信道估计方式后,即使使用单小区联合检测也能提高系统性能,其中,基于PIC的多小区信道估计技术与多小区联合检测技术相结合,可以获得更大的增益.     

一种基于DCS-KF的高移动稀疏信道估计方法

<正>交频分复用技术已经被广泛用于现行无线通信系统,也是未来移动通信的关键技术。OFDM系统通常采用相干检测的方法,因而信道状态信息估计准确与否直接影响到整个系统通信质量。提出了一种针对高速铁路山区的快时变稀疏环境下OFDM系统信道状态信息估计的新方法。首先采用BEM模型对快时变信道建模,降低待估计参数数量,然后根据多个OFDM符号之间信道响应主径的位置关系,采用DCS理论对多个OFDM符号主径的位置进行联合估计,提高主径估计准确度,最后采用卡尔曼滤波技术估计BEM系数,降低系数估计误差,获得信道响应。理论分析和仿真结果均表明,基于DCS-KF的信道估计方法在主径位置估计准确度和信道估计均方差性能方面均优于传统方法。     

基于扩频序列的高铁无线信道测量仿真系统研究

为了评估不同扩频序列对高铁无线信道测量性能的影响，构建了基于扩频滑动相关的高铁无线信道测量仿真系统。在发射端分别生成Random、m、Kasami、Gold、ZC、Golay等6种扩频序列，通过COST207丘陵场景的标准信道模型传输调制信号，在接收端利用滑动相关算法估计出信道冲击响应。研究结果表明：Golay序列、ZC序列和m序列的自相关特性优于另外3种序列，进行高铁无线信道测量时误差相对较小；接收端利用估计的信道冲击响应可以有效提取信道的多径时延和多普勒扩展特性。仿真结果为构建可工程化应用的高铁无线信道测量系统提供了技术支撑。     

双选择衰落信道下OFDM系统基于梳状导频的变换域频率分集式信道估计

由于高速铁路无线信道表现出频率选择性和时间选择性衰落(双选择性衰落),正交频分复用(OFDM)在该信道上传输,需要实时跟踪估计信道变化,降低估计噪声。由于离散傅里叶变换具有快速算法IFFT/FFT,基于变换域的信道估计技术逐渐受到关注。通常,OFDM系统的梳状导频数多于信道冲击响应长度,导致变换域信道估计方法降噪比较困难。本文提出一种梳状导频变换域频率分集式信道估计方法,它通过联合若干分组的变换域信道估计,明显降低估计噪声,从而降低信道估计的均方误差(MSE)和系统的误码率(BER)。理论分析和仿真结果表明,在时不变信道中,当分集数为L,该方法对MSE的增益是10lg(L);在时变信道中,该方法出现"错误平底",但相对于传统变换域信道估计方法,性能仍有改善。     

不同调制方式干扰对LTE-M的性能影响分析

LTE(长期演进)技术是城市轨道交通车地无线通信的重要发展方向,分析了LTE-M(城市轨道交通车地综合通信系统)在不同调制方式干扰下的解调传输性能。LTE-M系统采用了高阶QAM(正交幅度调制)基带调制解调技术,通过建立QAM的系统模型,分析了16-QAM信号在信道背景噪声为AWGN(加性高斯白噪声)下的传输性能,并在此基础上推导出不同调制下的干扰对M-QAM(多进制正交幅度调制)的误比特率通用公式。研究16-QAM的传输性能,分析相位差对干扰效能影响程度。仿真结果表明:16-QAM信号的解调传输性能受QPSK(正交相移键控)调制干扰信号影响最大;16-QAM与QPSK调制干扰信号存在相位偏移,相比AWGN干扰,QPSK调制干扰下,16-QAM解调传输性能会变差;干扰信号的不同相位偏移对系统误比特率影响变化较小。     

IEEE802.16-OFDM分组检测和符号同步算法

在OFDM(正交频分复用)系统中,收发双方的分组检测和符号同步是决定系统性能好坏的重要因素之一。本文阐述了IEEE802.16-OFDM帧结构,分析了符号同步对系统性能的影响,对基于ML(最大似然)的同步算法进行了研究。由于经过衰落信道传输后,数据之间的相关性遭到破坏,从而影响ML性能,因此本文根据IEEE802.16的帧结构,提出了一种基于能量代价函数的符号同步算法,在符号同步与非同步时代价函数的值不同,且在符号同步时代价函数取得最小值,所以代价函数J可以用来进行符号同步。理论推导和仿真结果表明,该算法克服了ML算法在衰落信道下性能下降的局限性。     

高速铁路中基于组导频的OFDM系统时变信道估计算法

高速铁路环境下产生的多普勒扩展现象表现为等效信道随时间变化。其破坏了正交频分复用(OFDM)系统的正交性并产生严重的子载波间干扰(ICI)。基于基扩展模型(BEM)的信道估计方法将时变信道估计转化为对基函数系数的估计,并通过导频信号进行系数估计。在高速移动环境下,严重的ICI干扰会导致基函数系数估计误差增大并造成性能恶化。该文在分析ICI功率分布的基础上,提出基于频域组导频分布的时变信道估计算法。仿真结果表明,在高速铁路中,相比较基于梳状导频的传统BEM信道估计算法,该文提出的方法能有效减小ICI,提高时变信道估计算法的性能。     

基于卡尔曼滤波的高速铁路时间同步网时间补偿

LTE-R作为下一代高速铁路无线通信系统，保持时间同步对于高速铁路行车安全至关重要。针对现有时间同步方法仅考虑随机噪声，而忽略LTE-R无线信道多径衰落、多普勒频移等对时钟同步过程的影响，导致主从时钟偏移估计不准确的问题，提出一种基于卡尔曼滤波的高速铁路时间同步网时间补偿方法：建立LTE-R下主从时钟之间相位、频率偏移的状态转移方程；构建引入伯努利随机变量的时钟相位、频率偏移观测方程；利用改进的卡尔曼滤波算法得到最优时钟偏移估计值；使用本方法实现对LTE-R时间同步误差的补偿；通过实验仿真，得到LTE-R下信道多径衰落、多普勒频移、信噪比、列车车速等对高速铁路时间同步的影响，并实现对不同高铁运行场景下时间同步偏差的定量分析。结果表明：本方法能够有效消除LTE-R无线信道时钟偏差，与其他补偿方法相比，具有更好的稳定性和鲁棒性。     

MIMO-OFDM系统中的信道估计算法设计

MIMO-OFDM信道估计算法中,基于相位偏移导频结构的时域最小二乘算法,具有实现过程简便、精度高等特点,但是该算法需要通过复数计算完成。为了降低计算量、节省系统存储空间,对算法进行了两方面的改进:①提出一种由实数构成的新的导频结构;②根据新的导频结构,利用离散哈特莱变换提出新的信道估计算法。由于采用了离散哈特莱变换,算法只需要通过实数计算完成,能够有效降低计算复杂度。与通过复数计算的结果相比,算法没有造成计算精度的下降。采用Matlab软件进行仿真,验证了该导频结构和算法的有效性及可靠性。     

基于序列互相关特性和SVM的入侵检测研究

通过刻画特权进程的系统调用来进行入侵检测已被广泛研究，采用的大多是人工智能方法，如支持向量机、隐马尔可夫模型和神经网络等。针对这种基于人工智能的入侵检测系统，本文提出应用序列互相关特性选择训练数据的方法。序列的互相关特性是刻画序列之间的相互关系的重要手段，使用具有一定特性的序列来训练人工智能模型，可以提高入侵检测的效率。在本文中，使用了支持向量机（SVM）来评价序列的互相关特性在模型训练中的作用。实验仿真说明，这种方法可以有效的提高入侵检测率。     

基于非参数贝叶斯模型的列车卫星定位方法

基于卫星导航的列车测速定位是当前新型列车控制技术领域的研究热点。针对现场运行环境中卫星定位观测特性的不确定性对动态定位解算性能的不利影响,在卫星定位估计解算过程中引入基于Dirichlet过程的非参数贝叶斯模型,在导航卫星观测特性不定且存在性能退化风险的条件下,提出了基于Dirichlet过程混合模型驱动的高斯分布混合更新策略,给出了多滤波器动态联合状态估计计算方案。分别采用仿真数据及现场实测数据进行计算的结果表明,在常规定位估计解算中引入Dirichlet过程混合模型,能够对未知不确定的导航卫星观测特性实现有效适应,提升定位性能对观测条件的容忍能力,降低单一观测分布假设的模型失配和性能劣化风险。     

基于变分自编码器的MVB网络异常检测方法

多功能车辆总线(MVB)用于列车通信网络中各功能设备间的信息传输,其网络异常将严重影响列车运行安全.在对MVB网络常见故障分析的基础上,提出一种基于变分自编码器(VAE)的MVB网络异常检测方法,直接将采集到的MVB信号物理波形作为模型输入,选取VAE重构误差作为MVB网络异常检测依据.为了有效解决实际应用中带标记异常...     

LTE-R系统的双流波束赋形方案设计与研究

在高速铁路快变无线信道条件下,为了提高频谱利用效率,减小同频干扰,利用有效功率最大化准则提出一种新的基于PMI量化的双流波束赋形方案。所提方案构建了适合高速铁路场景下基站八天线下行波束赋形权值码本并设计波束赋形权值快速搜索方案,进而利用TDD系统信道互异性搜索量化赋形权值。仿真结果表明,该方案在大大降低系统双流波束赋形复杂度的同时,相对于传统基于SVD分解算法性能损失不大,可实现LTE-R系统下行快速双流波束赋形。     

一种多通道信息融合的横向减振器性能退化阶段辨别方法

对于转向架这样复杂的系统,分布在系统不同位置的传感器可以实时检测大量数据。这些数据能够反映高速列车运行过程中转向架关键部件的性能退化状态,但单一通道的振动信号存在着信息缺失、信噪比低等缺陷,无法据此实现转向架关键部件性能退化阶段的精确辨识。因此,本文以横向减振器为研究对象,通过对转向架振动数据相关性分析,提出了车体和转向架上多个通道的振动信号共同用于横向减振器性能退化阶段辨识的方法。并通过构建基于CNN的多通道信息融合模型,将多个通道信息进行融合,实现了横向减振器性能退化特征的自适应提取与阶段辨识。将该方法与基于单个通道的方法进行比较,结果表明,该方法能够精确实现横向减振器间隔10%的性能退化阶段辨识。     

城市轨道交通ATO系统性能指标评价

论述列车自动驾驶(automatic train operation,ATO)系统在城市轨道交通中的应用情况,说明其重要性.为了评价不同厂家提供的ATO系统的综合性能,需要建立一个对ATO系统评价的标准.对ATO系统的运行可靠性、运行效率、旅客舒适度、能耗等进行研究,并建立性能评价模型.利用北京地铁亦庄线ATO系统的实...