MIMO技术能够增强认知无线电的感知能力,有效提高其频谱资源利用效率。复杂噪声下空时频参量精确感知及感知信息的充分利用是MIMO认知无线电面临的主要难题之一。本项目(1)基于高阶循环统计量,研究有色、非高斯、加性与乘性噪声共存等复杂噪声下,频率/功率/时间/角度等多个参数联合估计的MIMO认知无线电环境感知算法,提高MIMO认知无线电的感知能力和适应性;(2)充分利用MIMO系统感知的空时频多参量信息,建立MIMO认知无线电系统频率/功率/波束成形/传输速率/空时编码等多变量联合优化的数学模型,确定优化准则,研究最优资源配置方法及次最优算法,并分析系统容量,提高MIMO认知无线电的资源利用率和传输性能。.旨在探索提高MIMO认知无线电性能的新理论、新方法,为认知无线电技术的深入研究与相关标准制定提供理论参考。
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数据更新时间:2023-05-31
农超对接模式中利益分配问题研究
黄河流域水资源利用时空演变特征及驱动要素
基于 Kronecker 压缩感知的宽带 MIMO 雷达高分辨三维成像
伴有轻度认知障碍的帕金森病~(18)F-FDG PET的统计参数图分析
拥堵路网交通流均衡分配模型
基于OFDM的认知无线电系统中采用高级编码下的多播资源分配研究
认知无线电频谱感知误差和参数不确定性下的鲁棒资源分配算法研究
认知无线电MIMO广播信道的功率控制与功率分配算法研究
认知无线电系统中的非凸优化资源分配算法