LnZ的一个错误及其矫正

在复变函数教学中,初等函数 LnZ 是个难点,这里分析并纠正通用教材《复变函数》(西安交通大学高等数学教研室编,高等教育出版社,1994年第三版)中的一个错误。1、2Lnz≠Lnz Lnz学生常认为:2Lnz=Lnz Lnz,甚至在上述通用教材中也是如此。下面就这个问题分析其产生错误的原因。因为 Lnz 是一个多值函数,所以它的取值可看作一个集合,这样上式左右两边分别代表两个集合。左边的2Lnz 相当于集合 Lnz 中每个元素2倍后所成之集,如:A={1,2,3},2A={2,4,6}。右边相当于集合 Lnz 与集合 Lnz 相“加”所成之集,它是一个集合的每个     

基于位置的认知网络中继选择与功率分配

针对认知网络中,认知源和目的都位于同一个主用户的覆盖区内但距离较远的情形,通过使用主用户频段,采用中继在源和目的间建立多跳路由实现通信。给出一种利用位置信息,以优化跳数和总发射功率为目标的中继选择算法;同时给出一种以最大化系统容量为目标、以总发射功率和接收信干比为约束条件的功率分配算法。仿真结果表明,该文算法能够有效降低系统总发射功率和提高系统容量。     

多小区MIMO网络中一种新的D2 D通信干扰对齐算法

当多小区MIMO（multiple-input multiple-output）网络中引入D2D（device-to-device）技术后形成D2D-MIMO干扰网络,为解决其干扰问题,提出了一种基于天线数奇偶性的发送端数据流分配方案和基于该方案的干扰对齐（interference alignment,IA）算法。该算法通过最小化基站泄露到非目标用户的信号功率来求解蜂窝链路的预编码矩阵,通过最大化蜂窝用户的信干噪比（signal to interference plus noise ratio,SINR）来求取蜂窝链路的干扰抑制矩阵,进而通过线性干扰对齐消除蜂窝内干扰,并推导了系统的最大自由度（degrees of freedom,DOF）。理论分析和仿真表明,相对于现有算法而言,该算法提高了系统的自由度、频谱效率和能量效率,降低了对天线数的要求,增强了系统的灵活性。     

认知多址接入系统中的能量消耗优化研究

考虑认知多址接入系统中的多个次用户与主用户同时共享多个信道的能量消耗问题,次用户能够同时感知和接入多个主用户信道并把对主用户的干扰维持在一定的范围内。为了减少能量消耗,需要对感知时间、信道以及功率进行合理的分配,同时,把干扰功率作为约束条件以保证主用户的服务质量。在基于多用户多信道感知的频谱共享方案中,所建立的初始优化问题为非凸整型组合分式规划问题,为了对感知时间、信道及功率进行联合优化,将其进行凸松弛并进一步转化为一个含参数的线性问题,从而提出一种最小化能量消耗的算法。通过实验仿真讨论次用户数量,信道数量及干扰功率对能量消耗和最优感知时间的影响,同时也验证了分析结果。     

利用信道编码实现时间分集

在无线信道中,衰落是影响系统性能的重要因素,而分集技术是对抗衰落的有效手段。该文提出一种利用信道编码,通过在两个码字间进行简单变换,将每个符号的信息分散到两个码字中,同时也将衰落的影响分散到两个码字中,从而获得分集增益。结果显示这种方法能使信道编码,特别是采用概率译码算法的编码(如LDPC编码),纠随机差错的能力更强,能在不增加发射功率和带宽的情况下获得时间分集增益,带来系统性能的提升。     

LDPC编码与空时编码相结合的编码协作方法

采用多天线技术是对抗无线信道衰落的有效手段,但在无线通信系统的用户终端上实现多天线技术较为困难。在单天线的用户间通过协作,共享天线,可以实现虚拟的多天线。利用LDPC编码码字内码元间的相关性,通过在用户间进行协作,对编码码字的一部分进行空时编码,并由多个用户的天线进行发送,可以实现虚拟的MIMO系统,从而获得分集增益。仿真结果显示,在不增加系统带宽和发射功率的条件下,编码协作能显著地提高快衰落和慢衰落信道下系统的性能。