低分辨率ADC下MIMO-OFDM系统中的广义Turbo信号检测

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针对高分辨率模数转换器(analog-to-digital converter,ADC)接收机给大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统带来的硬件成本昂贵和高功耗问题,研究了低分辨率ADC在毫米波MIMO正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)量化系统中的应用方案.通过将单输入单输出(single input single output,SISO)量化系统中的广义Turbo信号检测算法推广到MIMO-OFDM量化系统,实现了该算法的低复杂度实现方案.在4×32 MIMO-OFDM系统中,当误比特率为10-3时,GTurbo算法与广义近似消息传递(generalized approximate message passing,GAMP)算法相比能得到约3 dB的性能增益.仿真表明,与GAMP算法相比,所提算法更适用于大规模天线阵列系统.
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针对模型参数不准确条件下的全自动着舰控制技术进行了研究,设计了一种基于保辛伪谱算法(symplectic pseudospectral method,SP)和带遗忘因子递推最小二乘法(recursive least squares with forgetting factor,FFRLS)的舰载机着舰自校正模型预测控制方法(self-tuning model predictive control,ST-MPC).针对舰载机的着舰控制模型,在MPC方法的框架下,首先设计了一种基于预测轨迹形状与位置偏差的引导
针对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)离线航迹规划对算法全局搜索能力和鲁棒性的要求,设计一种自适应郊狼算法,从最优化问题角度研究UAV离线航迹规划.建立UAV离线航迹规划的数学模型;在标准郊狼优化算法的基础上设计4种操作算子和一种自适应学习机制,使算法在搜索的过程中,智能选择合适的操作算子,并设计莱维飞行策略提高算法的全局寻优能力;最后对自适应郊狼算法进行函数测试和离线航迹规划仿真.函数测试表明自适应郊狼算法具有较强的全局搜索能力,离线航迹规划仿真表明自适应郊狼优化算法能适应
针对高速机动目标拦截,提出了一种末制导阶段预设性能制导律.首先,建立三维非线性拦截模型,在俯仰和偏航两个平面中,将期望视线角和视线角速率选做状态量设计滑模动态面,在动态面控制的基础上,将滑动模态误差利用误差转换函数转化为预设性能误差方程,设计制导律,驱动滑模变量按预设性能收敛.该制导律能使制导顺利进行,满足终端视线角约束.然后,考虑视线角速率测量误差以及目标信息不确定性,建立有限时间干扰观测器,保证了制导指令的执行.
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