正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制作为极具潜力的调制方案能够显著提升高移动场景下通信系统的鲁棒性。传统的OTFS同步消息传递(Message Passing, MP)检测算法及其变体每次迭代都需要更新并传递所有的信息,从而...正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制作为极具潜力的调制方案能够显著提升高移动场景下通信系统的鲁棒性。传统的OTFS同步消息传递(Message Passing, MP)检测算法及其变体每次迭代都需要更新并传递所有的信息,从而导致收敛速度过慢。针对上述问题,提出基于残差的OTFS异步消息传递算法。该算法利用消息更新前后的差值作为知情调度信息来控制消息传递的顺序,从而实现迭代资源的非均匀分配。仿真结果表明,基于残差的OTFS异步消息传递算法相较于传统的同步消息传递算法,在信噪比为20 dB时,迭代次数减少了45%,误比特性能提高了7 dB。展开更多
为提高非视距场景下超宽带(ultra‑wideband,UWB)定位精度,本文提出一种基于误差因子的改进加权最小二乘(weighted least square,WLS)算法.该算法利用测距值和实时信道冲激响应特征训练1维卷积神经网络,实现误差因子的准确预测;基于预测...为提高非视距场景下超宽带(ultra‑wideband,UWB)定位精度,本文提出一种基于误差因子的改进加权最小二乘(weighted least square,WLS)算法.该算法利用测距值和实时信道冲激响应特征训练1维卷积神经网络,实现误差因子的准确预测;基于预测得到的误差因子设计改进WLS算法的加权矩阵,赋予不同基站合理的权重,以改善非视距场景下UWB定位性能.通过实测采集静态和动态定位数据对改进WLS算法进行性能验证.实验结果表明:视距场景下,改进WLS算法与最小二乘(least square,LS)算法、WLS算法定位性能相近;非视距场景下,改进WLS算法明显优于LS算法、WLS算法,能够有效抑制非视距误差.展开更多
文摘正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制作为极具潜力的调制方案能够显著提升高移动场景下通信系统的鲁棒性。传统的OTFS同步消息传递(Message Passing, MP)检测算法及其变体每次迭代都需要更新并传递所有的信息,从而导致收敛速度过慢。针对上述问题,提出基于残差的OTFS异步消息传递算法。该算法利用消息更新前后的差值作为知情调度信息来控制消息传递的顺序,从而实现迭代资源的非均匀分配。仿真结果表明,基于残差的OTFS异步消息传递算法相较于传统的同步消息传递算法,在信噪比为20 dB时,迭代次数减少了45%,误比特性能提高了7 dB。
文摘为提高非视距场景下超宽带(ultra‑wideband,UWB)定位精度,本文提出一种基于误差因子的改进加权最小二乘(weighted least square,WLS)算法.该算法利用测距值和实时信道冲激响应特征训练1维卷积神经网络,实现误差因子的准确预测;基于预测得到的误差因子设计改进WLS算法的加权矩阵,赋予不同基站合理的权重,以改善非视距场景下UWB定位性能.通过实测采集静态和动态定位数据对改进WLS算法进行性能验证.实验结果表明:视距场景下,改进WLS算法与最小二乘(least square,LS)算法、WLS算法定位性能相近;非视距场景下,改进WLS算法明显优于LS算法、WLS算法,能够有效抑制非视距误差.
