西安邮电大学 通信与信息工程学院，西安 710121
针对大规模多输入多输出系统的各小区复用相同导频序列进行信道估计存在严重导频污染的问题，提出了一种改进的信道估计算法用以减轻导频污染。该方法用随机导频序列替代各小区复用的相同导频序列用于信道估计，由于随机导频具有独立不相关的特性，因而用于信道估计时具有使信道状态信息获取更加准确、导频污染很小的优点。对信道估计均方误差的性能进行了仿真，仿真结果表明，改进的算法可以较明显地减轻导频污染对信道估计的影响。
大规模多输入多输出 相同导频序列 导频污染 随机导频序列 massive MIMO same pilot sequence pilot pollution random pilot sequence
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为了提升蓝牙系统中动态业务的传输性能, 分析了在不同SNR(信噪比)下蓝牙ACL(异步无连接)数据分组对系统吞吐量的影响, 提出一种基于SNR线性预测的自适应分组选择算法。该算法采用基于时间窗的卡尔曼预测未来时隙的SNR, 根据预测的SNR判断下一时隙是否需要切换分组, 以及适合切换的分组类型, 以使吞吐量最优。仿真结果表明, SNR预测能对信道的变化提前做出反应, 并在信道质量不同时获得吞吐量最优。
蓝牙数据传输 信噪比 奇异值分解 卡尔曼预测 Bluetooth data transmission signal-to-noise ratio the eigenvalue decomposition Kalman prediction
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在BBU-RRU(基带单元和射频单元)之间的下行链路中, 噪声对信号的影响比较小, 且信号存储需要大量的空间, 同时OFDM(正交频分复用)信号频域的稀疏特性满足压缩感知理论的要求。基于上述问题, 利用压缩感知理论实现了不同信噪比下OFDM信号的恢复, 并对其进行了性能分析。仿真结果表明, 该方法能节省将近5倍的信号存储所需空间。通过分析不同信噪比下恢复信号的损伤率和误比特率的特征可知, 其满足通信系统正常工作的需求。
正交频分复用信号 压缩感知 稀疏度 损伤率 误比特率 OFDM signal compressed sensing sparsity damage rate bit error rate
