耿烜
- 作品数：17 被引量：17H指数：2
- 供职机构：上海海事大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市教育委员会创新基金上海市重大科技攻关项目更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 一种适合DFT扩频广义多载波系统的导频辅助信道估计方案被引量：1
- 2008年
- 提出一种适合离散傅里叶扩频广义度载波系统(DFT-S-GMC)的信道估计方案.首先根据DFT-S-GMC的数据的频域特点,将导频子载波和数据特定映射的子带建立一一对应的关系,然后根据这种对应关系,在频域上直接估计出特定数据子带的信道频率响应,而非特定子带的信道频率响应不做估计.仿真结果表明,所提出的信道估计方案的性能优于传统的信道估计方案,并且节省了导频资源,降低了信道估计的复杂度,是一种适合DFT-S-GMC系统的有效的信道估计方案.
- 耿烜蒋铃鸽
- 关键词：时分复用信道估计
- 基于减格算法的MIMO下行链路预编码系统性能研究
- 在MIMO下行链路预编码系统中,如果对信道矩阵进行减格变换,能够把信道转换成准正交的等价矩阵,相应的预编码矩阵也将具有准正交的性质,从而降低增强噪声,提高系统性能.本文首先简介了三种具有多项式复杂度的减格算法,包括LLL...
- 耿烜蒋铃鸽何晨
- 关键词：信道矩阵
- 文献传递
- 超密集网络基站管理算法研究
- 2017年
- 针对密集网络环境中基站的能耗问题,提出一种基于稳定选择的基站休眠算法,该算法通过遍历小区内所有基站,在保证网络稳定性的前提下关闭某些负载量较低的基站以节省网络能源消耗。当基站进入休眠模式时,会把其原有用户切换到相邻基站提供服务。仿真结果表明,该算法在保证网络稳定性的同时可以有效降低基站能源消耗。
- 石峰耿烜
- 关键词：能源效率
- 基于块对角化的最小均方误差矢量预编码被引量：1
- 2014年
- 针对多用户多输入多输出下行链路系统的预编码问题,提出使用块对角化处理获得具有块对角化结构的等价信道矩阵,并基于等价信道推导收发信号的均方误差,通过最小化均方误差分别求解扰动矢量的两个部分,即扩展星座图的扰动矢量和残余干扰矢量,从而获得发射端信号和预编码矩阵.仿真表明,提出方法的误码率性能优于传统的对角化算法、块对角化迫零准则矢量预编码算法、正则块对角化预编码算法及其改进算法.
- 耿烜孙作雷刘锋何迪
- 关键词：块对角化最小均方误差
- 大规模MIMO系统中低复杂度预编码技术研究
- 2017年
- 基于大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统,提出两类低复杂度预编码算法。首先,通过大规模MIMO系统的渐近正交信道特性近似求逆矩阵,提出了逐次超松弛(Successive Over Relaxation,SOR)预编码算法,能够降低矩阵计算复杂度。其次,在SOR基础上,进一步提出了共轭梯度(Conjugate Gradient,CG)算法,通过引入适当的预处理矩阵对矩阵进行预处理,使其特征值分布更为集中,降低了条件数,加快了算法的收敛速度,从而显著降低了计算复杂度。仿真表明,提出的SOR方法误码率性能优于传统的正则化迫零(Regularization Zero-Forcing,RZF)预编码,而CG算法能够在保证SOR误码率性能的情况下进一步降低计算时间复杂度。
- 郭自强耿烜
- 关键词：多输入多输出共轭梯度法时间复杂度
- 一种针对减格矢量预编码的可调量化误差校正方法
- 2009年
- 基于减格矢量预编码的量化误差问题,提出了一种可调量化误差校正方法.通过大量仿真实验发现,在减格矢量预编码中量化误差数目的概率分布是有规律的,利用实际量化误差数目的概率分布规律,通过设定不同的调节值控制量化误差校正的数目,获得一种可调的误差校正方法.仿真表明,该方法在量化误差校正中,能够取得性能和复杂度的折衷.
- 耿烜蒋铃鸽何晨
- 关键词：多输入多输出
- 块对角化的最小均方误差几何均值分解矢量预编码被引量：1
- 2013年
- 提出了对多用户多输入多输出下行链路信道进行块对角化处理后,使用最小均方误差准则推导结合几何均值分解的矢量预编码实现方法.首先使用块对角化方法将多用户多天线信道分解为等价的并行子信道,然后基于等价子信道获得收发信号的均方误差,通过最小均方误差准则推导结合几何均值分解的矢量预编码,其扰动矢量包括扩展星座图的扰动矢量和残余干扰矢量,最后根据推导结果给出了最小均方误差解的表达式,并总结出系统实现框图.仿真表明,提出的算法在误码率性能上优于传统的块对角化算法以及其扩展算法.
- 耿烜孙作雷刘锋马英红
- 关键词：多输入多输出系统均方误差块对角化
- 基于Q学习的蚁群优化水声网络协议
- 2023年
- 针对水声通信中数据传输延时高且动态适应性弱的问题,提出了一种基于Q学习优化的蚁群智能水声网络路由协议(Q-learning ant colony optimization, QACO).协议包括路由行为和智能决策部分,在路发现和维护阶段,依靠网络智能蚂蚁进行网络拓扑环境的构建和节点之间的信息交换以及网络的维护.在Q学习阶段,通过定量化节点能量和深度以及网络传输延时学习特征作为折扣因子和学习率,以延长网络的生命周期,降低系统能耗和延时.最后通过水声网络环境进行仿真,实验结果表明QACO在能耗、延迟和网络生命周期方面都优于基于Q学习辅助的蚁群算法(Q-learning aided ant colony routing protocol, QLACO)和基于Q-learning的节能和生命周期感知路由协议(Q-learning-based energy-efficient and lifetime-aware routing protocol, QELAR)和基于深度路由协议(depthbased routing, DBR)算法.
- 廖学文耿烜
- 关键词：Q学习蚁群优化网络自适应多跳路由能耗优化
- 基于块对角化的格基规约GMD矢量预编码被引量：2
- 2013年
- 研究了对多用户多输入多输出下行链路进行块对角化后,使用格基规约算法的几何均值分解矢量预编码的实现方法。根据块对角化思想将多用户多天线信道分解为等价并行子信道,基于等价子信道给出了单个用户的几何均值分解矢量预编码的传输方案,通过使用格基规约算法分别结合连续干扰消除和垂直分层空时编码两种方法,求解矢量预编码中的扰动矢量。仿真表明,提出的方法误码率性能优于块对角化矢量预编码算法2 dB以上,而且能在不降低系统性能的前提下降低计算复杂度。
- 耿烜孙作雷刘锋刘坤
- 关键词：多输入多输出块对角化几何均值分解
- 一种降低复杂度的压缩感知水声信道估计方法被引量：3
- 2021年
- 针对浅海的水声信道稀疏特性,提出了一种降低复杂度的前向回溯正交匹配追踪(RC-LABOMP)信道估计方法。首先计算正交匹配追踪和子空间追踪信道估计算法的两类支撑集,接着根据两类支撑集的交集和并集,预处理先验信息,最后利用先验信息完成前向回溯正交匹配追踪信道估计。该算法经过先验信息的预处理,能够减少原LABOMP算法的迭代次数,同时缩小原子的索引范围,因此能够显著降低原LABOMP算法的计算复杂度。此外,将提出的算法与水声Turbo均衡系统相结合,更适用于水声通信系统。仿真结果表明,所提算法在随机信道和水声信道条件下,具有估计精度高、误码率低的特点,同时能够显著降低LABOMP算法的计算复杂度,是一种适用于浅海水声信道的有效估计方法。
- 于玄耿烜
- 关键词：水声通信信道估计TURBO均衡压缩感知
