针对正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制系统中均衡器性能不佳及线性滤波器复杂度较高等问题,提出了一种LU(Lower-Upper)分解与迭代最小均方误差(Iterative Minimum Mean Square Error, IMMSE)均衡器结合的OTFS系...针对正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制系统中均衡器性能不佳及线性滤波器复杂度较高等问题,提出了一种LU(Lower-Upper)分解与迭代最小均方误差(Iterative Minimum Mean Square Error, IMMSE)均衡器结合的OTFS系统信号检测算法(LU-IMMSE)。该算法依据时延多普勒域稀疏信道矩阵的特征,采用一种低复杂度的LU分解方法,以避免MMSE均衡器求解矩阵逆的过程,在保证均衡器性能的前提下降低了均衡器复杂度。在OTFS系统中引入一种IMMSE均衡器,通过不断迭代更新发送符号均值和方差这些先验信息来逼近MMSE均衡器最优估计值。LU-IMMSE算法通过调节迭代次数可以有效降低误比特率。在比特信噪比为8 dB时,5次迭代后的LU-IMMSE均衡器误比特率相比传统的MMSE均衡器降低了约11 dB。随着迭代次数的增大,较传统IMMSE算法降低了计算复杂度。在最大时延系数为4、符号数为16的情况下,与直接求逆相比,所提出的低复杂度LU分解方法降低了约91.72%的矩阵求逆计算复杂度。展开更多
为了分析测段数量对相对重力仪性能试验的影响,对2021—2024年4台CG-6型和4台BURRIS型相对重力仪的性能试验数据进行处理,选取2~9段段差计算动态精度和3种仪器组合数的一致性中误差。发现CG-6型、BURRIS型相对重力仪动态精度的均值分别...为了分析测段数量对相对重力仪性能试验的影响,对2021—2024年4台CG-6型和4台BURRIS型相对重力仪的性能试验数据进行处理,选取2~9段段差计算动态精度和3种仪器组合数的一致性中误差。发现CG-6型、BURRIS型相对重力仪动态精度的均值分别为(1~3)×10-8 m/s 2、(4~16)×10-8 m/s 2;3台仪器组合较6台仪器组合的一致性中误差更容易满足限差。剔除读数异常的仪器干扰后进一步分析发现,测段数量与相对重力仪的性能试验结果密切相关。随着测段数量的增加,动态精度和一致性中误差结果会逐渐趋于稳定;当测段数量为5~7段时,各台仪器的动态精度和多台仪器一致性中误差达到峰值,之后逐渐减小或保持稳定。展开更多
针对高速移动场景中正交时频空间(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)系统线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error, LMMSE)检测复杂度过高而难以快速有效实现的问题,利用零填充(Zero Padding, ZP)OTFS系统时域信道矩...针对高速移动场景中正交时频空间(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)系统线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error, LMMSE)检测复杂度过高而难以快速有效实现的问题,利用零填充(Zero Padding, ZP)OTFS系统时域信道矩阵呈块对角稀疏特性提出一种逐块迭代的对称逐次超松弛(Symmetric Successive over Relaxation, SSOR)迭代算法,在降低系统复杂度的同时获得与LMMSE检测近似的性能。仿真结果表明,与逐次超松弛(Successive over Relaxation, SOR)算法相比,所提算法对松弛参数不敏感且具有更快的收敛速度,在迭代次数为10次时误码性能几乎达到LMMSE误码性能,显著降低了检测器的复杂度。展开更多
文摘针对正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制系统中均衡器性能不佳及线性滤波器复杂度较高等问题,提出了一种LU(Lower-Upper)分解与迭代最小均方误差(Iterative Minimum Mean Square Error, IMMSE)均衡器结合的OTFS系统信号检测算法(LU-IMMSE)。该算法依据时延多普勒域稀疏信道矩阵的特征,采用一种低复杂度的LU分解方法,以避免MMSE均衡器求解矩阵逆的过程,在保证均衡器性能的前提下降低了均衡器复杂度。在OTFS系统中引入一种IMMSE均衡器,通过不断迭代更新发送符号均值和方差这些先验信息来逼近MMSE均衡器最优估计值。LU-IMMSE算法通过调节迭代次数可以有效降低误比特率。在比特信噪比为8 dB时,5次迭代后的LU-IMMSE均衡器误比特率相比传统的MMSE均衡器降低了约11 dB。随着迭代次数的增大,较传统IMMSE算法降低了计算复杂度。在最大时延系数为4、符号数为16的情况下,与直接求逆相比,所提出的低复杂度LU分解方法降低了约91.72%的矩阵求逆计算复杂度。
文摘为了分析测段数量对相对重力仪性能试验的影响,对2021—2024年4台CG-6型和4台BURRIS型相对重力仪的性能试验数据进行处理,选取2~9段段差计算动态精度和3种仪器组合数的一致性中误差。发现CG-6型、BURRIS型相对重力仪动态精度的均值分别为(1~3)×10-8 m/s 2、(4~16)×10-8 m/s 2;3台仪器组合较6台仪器组合的一致性中误差更容易满足限差。剔除读数异常的仪器干扰后进一步分析发现,测段数量与相对重力仪的性能试验结果密切相关。随着测段数量的增加,动态精度和一致性中误差结果会逐渐趋于稳定;当测段数量为5~7段时,各台仪器的动态精度和多台仪器一致性中误差达到峰值,之后逐渐减小或保持稳定。
文摘针对高速移动场景中正交时频空间(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)系统线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error, LMMSE)检测复杂度过高而难以快速有效实现的问题,利用零填充(Zero Padding, ZP)OTFS系统时域信道矩阵呈块对角稀疏特性提出一种逐块迭代的对称逐次超松弛(Symmetric Successive over Relaxation, SSOR)迭代算法,在降低系统复杂度的同时获得与LMMSE检测近似的性能。仿真结果表明,与逐次超松弛(Successive over Relaxation, SOR)算法相比,所提算法对松弛参数不敏感且具有更快的收敛速度,在迭代次数为10次时误码性能几乎达到LMMSE误码性能,显著降低了检测器的复杂度。
