发射功率
- 无人机网络中人工噪声增强的短包隐蔽通信
继的位置及其发射功率来提升系统的安全性能。此外，文献［5］考虑UAV 作为移动基站，以最大化安全速率为设计目标，提出了一种块梯度下降算法联合设计了UAV 的飞行轨迹及其发射功率。文献［6］和［7］考虑UAV 作为友好的干扰机，联合设计了UAV 的飞行轨迹和干扰功率以对窃听者实施强干扰的同时尽量减小对期望接收机的干扰，从而可以有效提升系统的安全速率。而文献［8］考虑了双UAV 的场景，其中一个UAV 作为移动发射机，另一个UAV 作为协作干扰机，提出了惩罚连
信号处理 2022年8期2022-09-16
- 可重构智能表面辅助无线通信的用户分配
, AP)的发射功率。通过半正定松弛(Semi-Definite Relaxing, SDR)以及交替优化的方法，首先解决了2阶锥规划(Second-Order Cone Programming, SOCP)问题，得到了AP的有源波束，然后为获得RIS的无源波束，将RIS无源波束的优化问题转化为传统中继系统的波束优化问题。该研究是基于无限个相移进行的，由于硬件限制，会很难实现。针对上述问题，文献[9,10]在给定用户接受信噪比的约束下，通过联合优化AP的连
电子与信息学报 2022年7期2022-07-27
- 混合频谱共享方式下面向多信道接入的动态频谱分配算法
，但次用户的发射功率需控制在给定的干扰门限之下[4-5]。综合两种频谱共享方式的优点和不足，学者们提出了面向混合频谱共享方式的动态频谱分配策略，使系统可根据次用户的异质性和信道状态，调整频谱共享方式，最大化次用户总吞吐量[6-8]。为了减少信道切换次数和充分利用信道资源，近年来许多研究成果从单信道接入的动态频谱分配场景，扩展到了多信道接入的动态频谱分配场景。文献[9]提出了一种单次用户多信道的感知和分配策略，并通过线性规划得到了最优策略；然而，当信道特性不
通信技术 2021年11期2021-12-14
- 分布式高空气球通信网络功率分配算法*
；另一方面，发射功率过小则可能导致链路的通信质量达不到要求。针对上述问题，文献[2]在综合考虑功率分配、信道分配和路由选择等因素的基础上，提出了一种跨层的优化模型以提高网络的整体性能和生存时间；文献[3]从提高频谱利用效率的角度出发，讨论了分布式ad hoc网络中广泛使用的基于RTS/CTS的接入协议的最佳发射功率；文献[4]从优化ad hoc网络中任务配置的角度出发，探讨了如何降低整个网络的功耗；文献[5]从区分网络节点重要度的角度出发，研究了分层、多簇
电讯技术 2021年8期2021-08-30
- 基于射线跟踪的编组站场景5G覆盖规划方法
INR标准的发射功率，选取各组中总发射功率最低者作为最终方案。现提出针对天线数目、天线角度和发射功率的一系列规划和优化方法，在保证达到标准的情况下兼顾了计算的高效性，有利于铁路5G专网的快速部署。【关键词】 铁路5G专网 射线跟踪 天线数目 天线角度 发射功率Coverage Planning Method of 5G Private Network in Marshalling Station Scene Based on R
中国新通信 2021年6期2021-07-01
- 基于统计信道状态信息的多波束卫星系统安全波束成形设计
提出了卫星总发射功率约束下基于安全速率最大化准则的BF算法；王舒等[18]针对卫星总发射功率受限情况下，单窃听场景中的鲁棒性安全速率最大化问题，利用发射波束成形向量与噪声协方差的联合优化进行安全BF设计。进一步地，考虑到存在多个窃听者的情况，Ma等[19]研究了卫星发射功率受限和安全中断概率约束下的安全速率最大化问题，在已知统计信道状态信息的情况下，使用半定松弛法求得了最优BF权矢量；Lin等[20]研究了针对星地融合系统中存在多个未知窃听者的情况，引入人
工程科学与技术 2021年3期2021-06-10
- 基于用户选择的大规模MIMO能效联合优化算法
联合调整用户发射功率和BS天线数从而优化系统能效，并对比分析了最大比合并接收(Maximum-Ratio Combing，MRC)和迫零(Zero-Forcing，ZF)接收的能效资源分配。文献[3]分析了大规模MIMO下行链路系统中天线数和用户数对能效的影响，但只停留在理论分析上，并没有给出具体算法。文献[4]提出两步迭代算法，首先对于给定的用户集，通过二分搜索和随机选择来确定天线子集；确定天线子集后，通过交叉熵算法获得具有最佳能效的用户子集，通过两次迭
杭州电子科技大学学报(自然科学版) 2020年5期2020-11-11
- X波段收发组件的设计
配指标，实现发射功率33dBm～35dBm，接收通道增益不小于50dB的高性能X波段收发组件。关键词 X波段;收发组件;发射功率;接收通道增益X band transmit/receive component designYu Ao Liu Weijiathe 55th institute of China electronic science and technology corporation， Nanjing， Jiangsu 210016Abstr
科学与信息化 2020年18期2020-08-03
- 基于微基站发射功率的异构蜂窝网络能效优化
的空间密度、发射功率、支持速率均不相同。基于随机几何的异构网络研究引起了人们的广泛关注。文献［1］为异构网的下行链路分析提出了一个精确的模型，该模型由K层随机部署的基站构成，其中每层在平均传输功率、数据速率和基站密度方面都不同。在该模型的基础上，对多层HetNet 的研究陆续展开［2-5］:层间频谱分配策略、最优网络部署与扩展、小区接入策略分析、多层异构蜂窝网的干扰管理技术等。这些研究结果均是基于均匀泊松点过程（Poisson Point Process，
计算机应用 2020年4期2020-06-01
- 基于博弈论的认知无线网络中一种功率控制算法
降低了用户的发射功率，但是并不能满足所有用户的信干噪比(Signal-to-Interference-Noise Ratio，SINR)阈值，且未充分的考虑到次用户的公平性.文献[6]对NGP-MSFLA算法进行了改进，改进后得算法综合考虑了信干燥比和干扰门限，设计了一种非线性的公平性功率控制算法.文献[7]采用干扰消除技术减少认知网络的中断概率，但该算法设计模型中只允许存在一个次用户，这与多数实际情况不符.上述研究虽然改进了非合作功率控制算法，但认知系统
华中师范大学学报（自然科学版） 2020年2期2020-05-18
- 非理想条件下OFDMA系统物理层安全的资源分配算法
携带比特数和发射功率最优解问题。基于自适应功率分配增益较小的情况，通过进行功率的平均分配来降低算法复杂度，基于吞吐量最大化原则，将剩余未分配的子载波分配给能获得最大传输速率的用户，提升系统的整体吞吐量水平。仿真结果表明：相对于其他传统资源分配算法，这个算法能够保证不同混合用户的最小传输速率要求的同时，有效提升算法的公平性。关键词：OFDMA系统; 资源分配; 发射功率中图分类号： TG409文献标志码： AAbstract：In view of the d
微型电脑应用 2020年3期2020-04-22
- 最小化具有无线携能通信的全双工中继系统发射功率和
文以优化系统发射功率和为目标函数，但不包括优化源节点发射功率。应用SDR 和秩松弛方法将原始难以求解的非凸问题转换为较易于求解的半定规划问题，并应用拉格朗日方法求解的最优解表达式。若半定规划问题存在秩1 解，则原始优化问题的最优解与SDR 问题的最优解等同［12］。通过仿真实验结果表明，与传统的没有采用SWIPT 技术的具有自能量回收的双向传输中继系统相比，本文方案可以获得更有效的系统性能增益。本文使用符号如下：粗体小写和大写字母分别表示向量和矩阵；CM×
计算机应用 2020年2期2020-04-09
- 5G基站辐射对人体有害？
基站的无线电发射功率谱密度典型值约为2瓦/MHz，4G基站的典型值约为4瓦/MHz，3G基站的典型值约为10瓦/MHz，可见与3G/4G基站相比，5G基站的发射功率谱密度其实更低。另外，5G网络所使用的无线电频段更高，衰减更快，所以在与基站同等距离的情况下，5G基站的辐射值要比4G基站低。L流言近日来，有关5G基站辐射远超4G基站，甚至危害身体健康的议论引起了广泛关注。在北京某小区，部分业主因此拒绝增设基站，甚至破坏基站的事件在网上炸开了锅。那么对于5G，
恋爱婚姻家庭 2019年26期2019-09-14
- 小区覆盖电磁辐射安全距离设计指引*
天线端口等效发射功率：式中：Pt：发射功率（W）；Gt：发射天线增益（dBi）；Lf：馈线（头）总损耗（dB），与馈线长度有关；Lb：其他损耗（dB），穿透、多径损耗，此处取0；L：传播损耗（dB）。由式（3）和式（4），得最小空间传播损耗L式中：Pt：发射功率（W）；Gt：发射天线增益（dBi）。按自由空间衰耗，传播损耗L与距离d（km）的关系，其中f（MHz），有：由式（5）和式（6），推导得20×lgd=EIRP-11-10×lgS，其中d（m），即
通信技术 2019年6期2019-06-25
- 机械振动WSNs最小二乘发射功率自适应控制方法*
方法采用最大发射功率，导致传感器节点传输能耗浪费问题[3]，特别是在机械振动监测应用中传输大量振动数据时表现尤为显著，使得无线传感器网络节点固有能量受限问题更加严峻[4-5]。降低发射功率可削弱无线传感器节点数据传输功耗，是降低传感器节点能耗的重要方法[6-7]，因此，如何控制无线传感器节点发射功率是亟需解决的难题。针对无线传感器节点发射功率控制方法，国内外学者进行了相关研究[8-10]。李小敏等[11]提出了根据水稻生长周期、接收信号强度及平均丢包率等因
振动、测试与诊断 2019年3期2019-06-24
- 空间相关信道下大规模MIMO两跳系统性能分析
率渐进性能和发射功率缩放率；文献[7]则针对大规模MIMO半双工和全双工中继系统，提出了2种导频叠加数据的传输方案，用于降低获取CSI时的系统开销；文献[8-9]针对大规模MIMO单向中继和双向中继系统，研究了能效准则下关于中继天线数、用户对个数以及中继发射功率和节点发射功率的资源分配问题。值得注意的是，现有针对大规模MIMO中继系统的研究，多是基于理想的独立同分布信道条件。众所周知，在中继节点配备大规模天线阵列，由于中继节点尺寸问题，导致相邻天线间距可能
无线电通信技术 2019年3期2019-04-24
- 海上卫星通信最优发射功率算法研究∗
出了一种最优发射功率算法［6］。但该算法过于理想化，未考虑海上通信受到的海面反射等自然因素引起的噪声。本文在此基础上，提出一种适用于透明转发器多载波工作模式的载噪比计算模型，以便于计算不同干扰条件下的最优发射功率，并研究了海上复杂环境下的发射机建议功率范围与最优发射功率，为海上卫星通信的功率控制策略提供技术支持。2 海上卫星通信载噪比计算模型计算最优发射功率首先要计算链路载噪比。因为载噪比作为卫星通信中的一个重要参数，是衡量通信链路性能的唯一指标。载噪比越
舰船电子工程 2018年11期2018-11-26
- 基于发射功率自适应的无人机图传系统节能方法*
图传发射机的发射功率多为恒定，文献[7，8]提出利用发射功率自适应方法可有效降低发射机能耗，发射功率自适应也符合无人机情景感知和智能控制的发展要求[9，10]。本文据此提出利用发射功率自适应方法对无人机图传系统进行能耗优化。1 数学建模无人机图传系统一般由发射机和接收机两部分组成，发射机固定于无人机，由无人机供电，接收机用于地面接收，由地面电源供电。从无人机能耗角度出发，无人机图传系统单指图传系统的发射机部分。发射机的能量消耗主要来自于两部分：基础工作电路
传感器与微系统 2018年11期2018-10-26
- 一种鲁棒的室内定位优化算法*
所有锚节点的发射功率值，且假设所有节点的发射功率相同，很少有文献考虑发射功率未知和发射功率不同的情况。传感节点一般会随机部署在监测区域中，由于网络配置和节点硬件设施的原因，很难精确预知每个节点的发射功率大小。即使在网络部署之初为每个节点都设置相同的发射功率值，但随着节点电量的损耗、新节点的加入，每个节点的发射功率值都会发生变化。本文提出了一种鲁棒的、无需预知发射功率大小的定位优化算法。该算法考虑节点发射功率未知的情况，将发射功率看成一个未知的变量参与到节点
传感器与微系统 2018年9期2018-09-11
- LTE功率控制参数优化
下，最小化其发射功率，从而减少干扰、增加系统容量，并能延长手机的待机时间。1.1 LTE下行功率控制LTE下行采用OFDMA技术，一个小区内的不通用户占用不通的频率资源，并且之间是相互正交的，在本小区内，下行不存在干扰，因而LTE对下行的功率控制并不是迫切需求，同时下行信号在传输过程中，同样会存在路径损耗与阴影衰落的问题，如果使用功率控制方式进行调整，将会影响下行CQI的测量，而UE上报的CQI与基站的下行资源调度之间有密切的联系，所以下行的功率控制将会影
数字通信世界 2018年8期2018-09-03
- 非对称调制的双向全双工车载通信BER性能分析
除,当源节点发射功率增大时,对自身接收信号的干扰也会增强,因此采取合理的残余自干扰信号(residual self-interference,RSI)模型对全双工系统的性能分析至关重要[9]。事实上,发射功率和残余的自干扰之间的确切关系仍然是未知的[9-10]。文献[11-12]将RSI信道设置为准静态加性高斯白噪衰落信道,均值采用实验测量经验值,这种假设易于得到直接的结论。文献[13-15]将RSI信号建模为与中继发射功率、干扰消除技术的消除因子等相关的
系统工程与电子技术 2018年4期2018-04-03
- 基于低功耗的发射功率自适应水稻田WSN监测系统
丢包现象。当发射功率过高时将造成能量的浪费，而发射功率过低时又将影响通信的可靠性。因此，在可靠通信的前提下，降低发射功率[22-23]的节能方式为本文研究目标。ZHAO等[24]根据路径损耗指数和能量控制系数提出分布式自适应传输功率分配策略(LA-TPA)，该策略可有效地构建一个高性能网络拓扑结构，但仅停留在仿真阶段。王慧娇等[25]针对无线传感器网络节点能量有限与能耗不均衡导致网络生命周期提前结束的问题，提出了一种能耗均衡的自适应拓扑博弈算法(ATCG)
农业机械学报 2018年3期2018-04-02
- 基于Exponentiated Weibull 湍流模型的OFDM光链路性能分析
下,误码率随发射功率的变化关系。由图可知,同一湍流强度下,发射功率增大,误码率降低；同一发射功率下,湍流强度增大,误码率增加。在中,弱湍流下,误码率随发射功率的增加有显著的改善,而在强湍流条件下,随着发射功率的增加,误码率改善缓慢。在相同误码率要求下,弱湍流所需发射功率最小。图1 M=4,不同大气湍流强度下,误码率随发射功率变化关系图2 当Cn2=1×10-14时,不同调制阶数下误码率与发射功率的关系4.2 大气湍流联合指向误差影响下平均误码率仿真图3为M
激光与红外 2018年3期2018-03-23
- 射频功率合成的原理
。【关键词】发射功率 分配网络 功率合成在发射机中，要获得较大的发射功率，单个电子器件所能输出的功率无法满足需要，所以在功放单元必须采用功率合成技术。功率合成技术就是利用多个功率放大电路同时对输入信号进行放大，然后设法将各个功放的输出信号相加，这样得到的总输出功率可以远远大于单个功放电路的输出功率。1 功率合成的特性利用功率合成技術可以获得几百瓦甚至上千瓦的高频输出功率。理想的功率合成器不但应具有功率合成的功能，还必须在其输入端使与其相接的前级各率放大器互
电子技术与软件工程 2018年6期2018-02-23
- “辐射”要防，“谣言”也要防
电磁波强弱（发射功率）与手机电量无直接关系，电池只是能量来源，当电量正常时，其发射功率与电池状态无关，当电量不足时，其发射功率更不可能超过电量正常时的水平。手机发射功率取决于工作状态和所在位置的信号状况。一般手机的发射功率待机时比通话时小，信号好时比信号差时小。当手机上显示的信号强度只有“一格”时，其发射功率可能比“满格”时大1000倍。但以全球通手机为例，手机发射功率即使达到最大值（1瓦），也是符合国家相关标准的。我国的手机辐射检测均参照欧洲标准（手机辐
江苏卫生保健 2018年11期2018-02-13
- 放大转发中继器降低发射功率的选择策略研究
导致系统所需发射功率增加的问题，提出了一种中继节点选择策略。该策略以最小化系统中断概率为目标，引入了中继节点的选择门限，并据此逐一令低于门限的中继节点不参与协作，将其资源重新分配给其他节点，从而降低系统整体所需发射功率。中继节点选择策略运算开销小，且选择门限只与中继节点数、平均信道增益以及当前系统信噪比有关，可在传输开始前确定而无需实时更新，从而节省了系统开销。仿真实验表明，在相同的信噪比条件下，该策略在满足一定的中断概率条件下，可以有效降低发射功率。关键
无线互联科技 2017年24期2018-01-22
- 浅谈AC在WLAN系统中的应用
AN；信道；发射功率；逻辑区域doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2017.18.087[中图分类号]TN925 [文献标识码]A [文章编号]1673—0194（2017）18-0140-020引言近3年来，银川总站相继对辖区内的4个前线指挥基地的职工公寓楼，进行了无线网络的覆盖，分别是长庆油田定边生产指挥基地、第五采油厂冯地坑前线指挥部、第六采油厂油房庄前线指挥部、第九采油厂刘峁塬前线指挥部，共覆盖公寓楼30栋，银川总站在油区架设
中国管理信息化 2017年18期2018-01-04
- 计量自动化终端无线通信测试技术的分析
测、无线通信发射功率测试步骤、ZigBee模块与470Hz模块发射功率测试结果比较三个方面展开讨论，从而确定无线通信性能的检测指标，促进我国无线通信领域的良好发展。关键词：无线通信；计量自动化终端；ZigBee无线通信技术随着社会的发展，计量自动化终端的用量正在不断的增加中。虽然计量自动化终端设备已经应用在国家电网公司中，但是无线通信测试技术还存在一定的不足。为了加强计量自动化终端设备运行的可靠性，有必要重视对测试技术的研究，从而提高人们生活质量，促进我国
科技风 2017年23期2017-05-30
- 无线网络节点通信干扰情况分析研究
要分析。二、发射功率的设定常见的网络分簇算法一般将发射节点和接收节点的发射功率和接收功率设成单一的大小。网络中使用这样单一的功率可以有效的保持网络稳定，但是一旦采用大型的分簇算法作为网络通信基础，往往出现簇首节点和簇内节点因传输距离长短不一出现能量浪费或者能量不足的问题。因此结合本文采用的层次型网络算法中簇间传输距离与簇内传输距离满足条件：所有的簇首节点采用较高的发射功率，簇内节点采用较低的发射功率，这样可以有效避免上述问题。但具体的节点发射功率大小由实际
福建质量管理 2017年16期2017-04-06
- 基于功率分配最优中继选择的研究
平均信噪比、发射功率的倒数与约束条件组成拉格朗日函数；再对拉格朗日函数求极值，求出能使联合函数最大的功率分配值，然后把功率和信道参数代入被发送信息的系数中，对系数和排序选择出系数最大的中继节点；结合放大转发策略完成通信。理论分析与仿真结果表明，在相同条件下，所提出的方案在中断率方面明显优于随机选择方案、最大和准则方案，此外，中继节点数和数据传输速率也是影响中断率的一个因素。关键词：中继选择；信息系数；发射功率；中断率中图分类号：TN911.25+4；TP2
物联网技术 2017年2期2017-03-15
- 认知无线网络中一种非合作博弈功率控制算法*
用户过度增加发射功率,同时减小了用户间的干扰；其次，证明了该算法纳什均衡的存在性和唯一性；最后，给出了所提算法的流程图。 仿真结果表明，与Nash算法相比，在保证非授权用户服务质量(QoS)前提下，该算法功率消耗明显降低，并且具有较好的抗背景噪声性能；与K-G(Koskie-Gajic)算法相比，该算法保证了所有的用户的信干噪比满足上下限阈值要求，并且提高了系统容量。认知无线电；功率控制；博弈论；信道状态1 引 言认知无线电[1](Cognitive Ra
电讯技术 2016年12期2017-01-03
- 无线传感器网络功率控制算法研究综述
主要在于节点发射功率是否统一，是否可以根据实际改变大小。1.典型的功率控制算法1.1 网络级功率控制算法（1）COMPOW（Common Power）算法采用COMPOW算法的网络节点首先以大小不同的发射功率对网络进行连通并探测网络环境，然后选择适合当前环境的最小的发射功率作为所有节点统一的发射功率。其优点是可以使网络平衡并解决网络不对称引起的隐蔽终端问题等；缺点是不能根据实际情况进行功率的调整，浪费能量。（2）CPC （Common Power Cont
中国新技术新产品 2016年15期2016-12-13
- 基于物理层安全的D2D功率控制和信道接入*
而降低了终端发射功率，因此在一定程度上解决了无线通信系统频谱资源匮乏的问题，同时提高了系统的能量效率[2]。但是，一方面由于要与蜂窝用户共用信道，D2D可能对蜂窝用户的正常通信造成一定的干扰；另一方面，在获得绕过基站直接通信便利的同时，D2D通信的安全性也会受到更大的威胁。目前，针对D2D通信的大部分研究都集中在蜂窝网络中引入D2D通信后的干扰避免、资源分配方面等，而对于D2D使能蜂窝网络的物理层安全问题考虑较少。文献[3]获得了两个网络节点通过D2D直连
通信技术 2016年7期2016-11-30
- 手机电视信号误码率性能分析
了两种条件下发射功率与误码率的关系，给出了曲线结果。根据结果特点，增加发射功率，减小误码率，可有效避免功率的浪费。手机电视；MPSK；误码率；Cost 231-Walfisch-Ikegami模型近年来，手机电视在3G网络中已得到很大发展，随着4G牌照的发放，4G网络正快速地铺向全国，无线网络的数据传输速率已大幅度提高，这对手机电视的发展无疑是很大的机遇。手机电视信号具有无线信号的基本特征，信号在调制后被送入无线信道中，经过路径损耗、噪声干扰等一系列的过程
实验科学与技术 2016年5期2016-11-12
- An Indoor Localization Algorithm with Unknown Transmission Power for Wireless Sensor Network*
经提前预知了发射功率［13］大小，很少有文献考虑发射功率未知的情况。在实际的应用中，由于传感节点一般是随机部署在监测区域内，并不能保证所有的传感节点都提前知道发送节点的传输功率。而且由于传感节点是电池供电的，随着节点的使用，电池的电量会慢慢降低，节点的发射功率也会发生变化。在本文中，考虑发射功率不能提前预知的问题，根据室内环境中RSSI的变化，提出了一种新的鲁棒的室内定位优化算法。用对数-正态衰减模型表示室内信号的传输信道模型，将发射功率看成一个未知的变量
传感技术学报 2016年6期2016-09-09
- DX—200风冷发射机运行中所遇问题及解决方法
数字化技术 发射功率DX-200风冷发射机能够稳定运行的基本条件分为内外两部分，其中，内部条件主要体现在电路设计以及结构、配置上，例如，内部控制功能的电路、具有较大功率的合成电路、内部冷却系统以及故障自行检查系统、自动定位系统。这些内部配置对于DX-200风冷中波发射机来说，基本条件是趋向一致的，只有具备合理的设计或者优化的配置就能将发射机可靠性提高。而外部条件则包括了温度、湿度以及空气清洁度、接地屏障是否稳定、供电系统是否状态良好、馈线能否达到匹配标准、
电子技术与软件工程 2016年7期2016-07-10
- CDMA系统中的一种自适应功率控制算法
中：用户i的发射功率用Pi来表示，该发射功率一般情况下不能超过规定的最大发射功率，即Pi≤Pimax；Gki为用户i和基站k之间的链路增益，ηi为接收端的背景噪声功率，我们可以将此噪声功率看作是高斯白噪声；表示用户j对用户i所产生的多址干扰，我们可以认为该变量为一个随机变量，而且服从正态分布。功率控制的目标就是找到一个非负的功率矢量P＝［P1，P2，…PM］T，它满足功率限制条件，且 γi≥γ＊，1≤i≤M，其中，γ＊是所需的信噪比目标值。3 传统功率控制
太原学院学报(自然科学版) 2016年2期2016-05-22
- 基于发射功率自适应调节的无线通信网抗扰研究
156)基于发射功率自适应调节的无线通信网抗扰研究陈焕1,2,汪正祥1,傅忠云3(1.上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海200093;2.上海工业自动化仪表研究院,上海200233;3.南京航空航天大学 金城学院,江苏 南京211156)摘要为解决智能楼宇中ZigBee网络与WiFi网络之间的干扰问题,通过采用TI公司的CC2530芯片,设计了一种发射功率自适应调节的无线传感器网络节点。文中主要采用试验的方法对不同环境下的ZigBee节点之间通信
电子科技 2016年1期2016-02-29
- 二次雷达数字时间灵敏度控制处理的实现*
串扰；虚警；发射功率；接收灵敏度；多目标处理1引言随着飞机密度的日益增加,其造成的混扰、串扰、多径等各种干扰也变得更加复杂。二次监视雷达作为空中交通管制的一种重要手段,对目标的处理容量、处理速度和处理精度提出了更高的要求。接收灵敏度表示接收机接收微弱信号的能力,灵敏度越高就表示接收机接收微弱信号的能力越强,接收范围就越广。一次雷达系统中,可以在接收机中进行时间灵敏度控制(Sensitivity Time Control,STC),先进行射频衰减再进行中频衰
电讯技术 2015年5期2016-01-26
- 基于功率控制的分布式检测融合算法∗
合中心的通信发射功率,使系统的融合性能达到最优[4];Kim和Goodman则在文献[4]的基础上,提出了分布式多元假设检验的功率控制算法[5];文献[7]研究了多传感器融合中的最优功率分配问题,即在满足系统功率约束的条件下,通过优化配置各传感器与融合中心通信时的发射功率,最小化系统融合估计的均方误差(MSE)。上述结果表明,多传感器网络的分布式检测融合性能与网络中传感器的数目、各传感器的发射功率以及信道状态等参数有关。理论上,多传感器网络中所包含的传感器
雷达科学与技术 2016年2期2016-01-10
- 双基地MIMO雷达发射功率聚焦的角度估计算法研究
MIMO雷达发射功率聚焦的角度估计算法研究黄中瑞*张剑云 周青松(电子工程学院 合肥 230037)该文针对传统双基地MIMO雷达发射功率在空间发散的问题，提出一种双基地MIMO雷达发射功率聚焦方法。首先，建立了双基地MIMO雷达发射功率聚焦的优化模型，其优化准则为：在感兴趣空域内严格约束优化波束与期望波束的最大误差小于给定门限的前提下，最小化发射方向图的峰值旁瓣功率。同时，构造特殊发射端波束矩阵，不仅能使等效发射/接收导向矢量具有旋转不变性，并且简化了原
电子与信息学报 2015年10期2015-10-14
- 认知无线网络中一种基于博弈的自适应功率控制算法
地控制用户的发射功率，以满足用户的通信质量需求［6］。文献［7］中，研究了在认知无线电网络中采用联合速率与功率控制对性能的影响，采用的方法为:在尊重主用户到达速率的条件下，调节次用户传输速率来增大并行传输区域。文献［8］中，提出了采用波束成型与功率控制技术来克服感知时间与吞吐量的折中问题，文中采用了修改后的注水算法，并且最小化了对主用户的干扰，克服了感知吞吐量与感知时间的折中问题。文献［9］中，研究了在功率控制与竞争控制下的认知无线电网络中的集中干扰模型，
重庆邮电大学学报(自然科学版) 2014年4期2014-12-14
- 认知无线电中移动认知用户功率控制方法
用户通过降低发射功率避免对授权用户的干扰［7-9］.图1所示的认知无线电通信模型，认知用户工作在下垫式频谱共享模型下，认知用户为可移动用户.图中的a、b、c3个圆分别代表认知用户采用不同的功率控制算法时认知用户发射功率的覆盖范围，PRx为授权用户、CTx为认知用户发射单元、CRx为认知用户接收单元.从图中可以看出，当采用a功率控制算法时不但避免了对授权用户的干扰，同时也降低了系统能耗.当认知用户为移动用户时，减小能耗就能增加移动用户的使用时间，在实际应用中
哈尔滨工业大学学报 2014年1期2014-09-02
- 基于非合作博弈的改进型认知无线电功控算法
来降低用户的发射功率，但无法保证用户的目标信干噪比。David-Goodman等人首先将博弈论应用到CDMA无线网络功率控制中[6]，提出了一个非合作功率控制博弈模型（NPG），并证明了其纳什均衡的存在。因为此均衡解并不一定最优；他们又提出了一种基于代价的非合作功率控制博弈模型（NPGP）[7]，用户的收益得到帕累托改善，但在一定程度上会影响用户间的公平性。基于此模型，后来的许多学者提出了许多针对认知无线电的功率控制算法。注意，与传统的CDMA网络不同的，
计算机工程与应用 2014年18期2014-07-19
- H3C逐包功率控制技术助力学校节能减排
射频口的最大发射功率是25dBm，这时整个射频卡的功耗是4W。采用“逐包功率控制”功能后，在较理想的无线环境下，射频口的发射功率会保持在15dBm左右，这时射频卡的功耗是1.3W，相比最大功率时有67.5%的功耗降低。如果换算成用电量，每个射频卡每天能节省0.0648度电。也就是说，当有16个射频卡同时工作时，每天就能节省1度电。现在的AP设备大多是双频设备，那么使用“逐包功率控制”功能后，理想情况下每8个AP每天就能节省1度电。再以H3C打造的目前全球最
中国教育信息化·基础教育 2014年2期2014-05-28
- H 3C逐包功率控制技术助力学校节能减排
射频口的最大发射功率是25dBm，这时整个射频卡的功耗是4W。采用“逐包功率控制”功能后，在较理想的无线环境下，射频口的发射功率会保持在15dBm左右，这时射频卡的功耗是1.3W，相比最大功率时有67.5%的功耗降低。如果换算成用电量，每个射频卡每天能节省0.0648度电。也就是说，当有16个射频卡同时工作时，每天就能节省1度电。现在的AP设备大多是双频设备，那么使用“逐包功率控制”功能后，理想情况下每8个AP每天就能节省1度电。再以H3C打造的目前全球最
中国教育信息化 2014年4期2014-03-22
- CDMA多用户双向中继系统中一种新的功率控制算法
效降低用户的发射功率.当用户对数目较大时，本文提出的功率控制算法与文献[8]中的算法相比，能够有效降低用户对平均发射功率.1 系统模型考虑图1所示的多用户双向中继系统模型，系统中有K个用户对和一个中继节点，bi,j表示用户节点(i∈[1,K]为用户对标号，j∈[1,2]为用户对中用户标号)，R表示中继节点.假设所有用户和中继的工作方式均为半双工且安装1根天线，用户之间没有直接链路，中继端采用MMSE接收机.图1 系统模型Figur e 1 System m
应用科学学报 2014年1期2014-02-21
- 移动通信交叉调制对RSSI值的影响
它的下行频段发射功率来观察。从逻辑上讲，如果减少发射功率后使RSSI有明显改善的，可以确认为天馈系统质量问题；减少发射功率后RSSI无明显改善的，也不能完全排除不是天馈系统质量问题。虽然“减功率”只是一种充分非必要条件，但由于它可以在远程实现操作，几乎不花费任何人工成本，特别是在实际工作中比较有效，作为一种定位手段，很有应用价值。下面举几个实际例子。1. RSSI值正常时一个RSSI值正常的扇区，如松风大厦基站的0扇区有4个载频，分别是0，1，10，11号
数字通信世界 2013年3期2013-12-23
- 河南油田CDMA无线网络优化简述
；信号覆盖；发射功率在油区CDMA无线网络系统主要服务于通信线路无法铺设的区域，偏远的前线石油开采部门。随着人们对通信质量要求的提高，通信技术的进一步发展，采取一些网络优化措施，可提升系统资源的利用率，改进网络服务质量，并且节省企业的投资成本。1.CDMA简介CDMA （Code Division Multiple Access） 又称码分多址，是在无线通讯上使用的技术。CDMA450工作在450MHz，以CDMA2000为核心。该技术本身具有频率低、覆盖
科学时代·上半月 2013年2期2013-04-15
- 一种基于非合作博弈的无线传感器网络功率控制算法*
过动态调整其发射功率，在保证网络拓扑结构不变、双向连通或者多连通的前提下，使网络中节点的能量消耗最小，从而延长整个网络的生存时间［1］。文献［2］为分析无线网络的功率控制问题，提出了基于线性成本函数的非合作功率控制博弈模型。文献［3］给出了一种无线自组织网中基于线性成本函数的功率控制博弈算法。但采用线性成本函数作为代价函数，使得节点为追求收益而不断增大发射功率，从而加剧节点间分组碰撞概率［4］。在保证无线传感器网络的连通性前提下，将容量最大化和网络半径最小
传感器与微系统 2012年4期2012-12-07
- 基于感知无线电非合作博弈功率控制算法的研究★
授权用户)的发射功率是造成其他用户干扰的主要原因, 因此功率控制是感知无线电系统的关键技术之一。David Goodman等人[2]提出一种非合作博弈功率控制( non-cooperative power control game )的模型，并证明其存在纳什均衡。但均衡解并不一定最优，进而研究了基于代价函数和非线性代价函数的博弈功率控制算法[3]。博弈论[4]是一种用于分析决策过程中参与者交互作用的数学工具，并为参与者制定利益最大化决策。早期主要应用在经济
电子测试 2012年11期2012-09-12
- WCDMA上下行链路不平衡问题研究
行专用信道码发射功率达到最大仍不能满足下行业务的BLER要求）。上下行链路不平衡的覆盖问题容易导致接入失败、掉话等。1.2 上下行链路不平衡的判定方法在实际网络优化中，可通过数据来判定上下行链路不平衡。首先分析上下行链路不平衡的2种情况。a）下行覆盖良好而上行受限，即下行的各项指标均在正常值范围内，上行的指标异常。UE侧RSCP正常，UE TX Power偏大；基站侧基站发射功率正常，接收SIR偏低。b）上行覆盖良好而下行受限，即上行的各项指标均在正常值范
邮电设计技术 2012年1期2012-07-31
- 随机功率控制在分簇结构无线传感器网络中的应用*
况，以适当的发射功率发送来减少不必要的能量消耗，而且可降低信号传输过程中的相互干扰[1]。参考文献[2]提出了一种节点发射功率随机分布在某个功率区间的无线自组织网功率控制方法，使得在获得与固定功率控制相当的成功传输概率时可节省网络能量消耗以延长网络生存周期。参考文献[3]分析了随机功率控制方法对无线自组织网的性能影响，并验证了该方法在高节点密度的网络中可提高网络的连接性并缓解节点碰撞问题。在分簇结构无线传感器网络中节点密度较大，往往会有多个传感器节点感知同
电子技术应用 2012年3期2012-07-03
- 基于用户位置的TD－LTE上行功率控制研究
置、数目以及发射功率都是随机变化的，因此上行小区间干扰情况比较复杂。小区边缘用户离基站较远，信号衰耗比较严重，一般会采用较大的发射功率，这会产生较强的干扰，降低系统容量。如何平衡边缘用户的通信质量和整个系统的性能，是一个值得研究的问题，而上行功率控制能比较好地权衡两者之间的关系［2］。本文在3GPP 36.213协议中上行功率控制的基础之上，对其应用情况进行了更加细致的划分，并考虑临小区的路径损耗和干扰信息对本小区用户功率控制决策的影响。1 不同用户位置的
电视技术 2012年1期2012-06-06
- 超宽带对卫星地球站的电磁干扰分析
0 MHz，发射功率较低，因而可满足与多数无线电系统兼容性要求，但是由于卫星地球站接收系统的噪声功率水平更低，仅为每兆赫兹－120 dBmW，即使超宽带发射功率为每兆赫兹－43.1 dBmW，仍然容易对其产生干扰。目前许多文献［1－4］都研究了UWB与 WiMaX，IMT-2000 FDD，UMTS，IEEE 802.11a WLAN等系统的兼容性问题，且均进行了前瞻性分析。本文重点分析UWB在工作频段以及10.6 GHz以上的带外辐射频段对典型卫星地球站
河北科技大学学报 2011年1期2011-12-26
- 基于最小综合发射功率的路由算法的研究
点与节点间的发射功率和节点到基站的发射功率通过一个α控制参量结合起来得到的最小功率.通过调节α,可以让整个系统的总的发射功率达到最小,从而降低系统的总干扰,对于干扰受限蜂窝系统可达到提高系统容量的目的;同时,调节α还可以控制节点间的发射功率,从而控制节点间的相互干扰.1 网络系统模型在该系统模型中,移动终端除了具备用户终端功能外,还具备了中继转发功能.若节点在基站覆盖盲区时,就利用MANET网络的多跳转发机制进行通信.如图1所示,移动终端A检测其与基站信号
湖南工程学院学报（自然科学版） 2010年3期2010-07-09
- 应对CDMA系统有界干扰的鲁棒自适应功率控制
户在每一步的发射功率进行更新来达到期望的信噪比。最后，用广义最小方差算法来得到用户在每一步的发射功率的迭代公式。1 系统模型假设1个系统由K个基站和M个移动台组成[3]，以其中的1个基站作为目标基站。在基站k接收到用户i的信息比特能量(Eb)与干扰功率谱密度(M0)之比(信噪比)为：2 鲁棒自适应功率控制算法定义：向量 p={pi}，η={ηi/Gki}；矩阵 H={Hij}，其中，Hij=Gkj/Gki，i≠j。 当 i=j时，Hii=0，则式(1)可写
网络安全与数据管理 2010年3期2010-05-18
- 浅谈UMTS网优策略与方法
络规划优化；发射功率；通话质量；UMTS；远近效应中图分类号：TN929文献标识码：A文章编号：1009-2374(2009)17-0013-02一、GSM网络规划目前，GSM频率规划采用的频率复用方式有4*3、3*3、MRP等多种。但不论采用何种方式进行频率规划，一般都需要遵循如下原则：(1)同基站内不允许存在同频频点；(2)同一小区广播控制信道(BCCH)和TCH的频率间隔最好在400kHz以上；(3)没有采用跳频时，同一小区的TCH的频率间隔最好在4
中国高新技术企业 2009年17期2009-01-06