参数化多小波的构造方法及其在NOMA系统中的应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61801093
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0103.通信理论与系统
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

The waveform modulation of NOMA (Non-Orthogonal Multiple Access) technique is a key issue for the fifth generation (5G) communication system. Multiwavelets can simultaneously possess many promising properties such as symmetry, orthogonality and short support. Compared with the traditional Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) , the waveform design based on multiwavelets has high spectral efficiency, lower out-of-band radiation and good robustness,and can be exploited as a new approach for the waveform design of NOMA communication system. This project aims at the multiwavelet construction and its application in the waveform design of NOMA communication system. The main research contents include: 1) The parameterized multiwavelet construction theory and its efficient construction method, which multimavelet multiplicity can be set arbitrarily, are studied. 2)According to the requirement of the typical NOMA communication scenario, the multiwavelet optimization and waveform design method for NOMA communication are investigated. 3) The transceiver model of NOMA communication system and the hardware-in-the-loop simulation and verification platform are successively constructed. The proposed theories and algorithms are verified by experiments. This project can not only effectively develop the theory and implementation method of multiwavelets construction, but also provide a comprehensive technical support for 5G mobile communication system with NOMA technique as its core.
NOMA(非正交多址接入)通信波形技术是5G通信研究的关键问题。多小波具有同时满足对称性、正交性和紧支撑性等特点,基于多小波的波形设计相比传统的正交频分复用技术具有频谱效率高、带外泄漏低、鲁棒性好等优点,为NOMA通信的波形设计提供新的途径。本项目针对多小波构造及其在NOMA通信系统波形设计的应用开展研究,主要研究内容包括1)重数可任意设定的参数化多小波构造理论和其高效构造方法;2)针对NOMA通信系统典型场景应用需求,研究面向NOMA通信的多小波优化设计及波形设计方法;3)搭建NOMA通信系统收发模型和半实物仿真验证试验平台,对相关理论和算法进行仿真和实验验证。本项目研究不仅能够有效完善多小波构造理论和实现方法,而且可以为以NOMA通信技术为核心的下一代移动通信系统的波形设计提供全面技术支撑。

结项摘要

非正交多址接入(NOMA)通信波形技术是5G宽带通信研究的核心问题。多小波具备同时满足对称性、正交性和紧支撑性等优异特性,将其引入NOMA通信波形设计可有效提升基函数多样性,相比传统正交频分复用(OFDM)通信技术能够显著提高频谱效率和系统鲁棒性,为NOMA通信波形设计提供了新的途径。.本项目重点围绕参数化多小波构造理论及实现方法、面向NOMA通信系统应用的最优多小波基函数生成、基于多小波的NOMA通信系统波形设计方法等三个方面深入研究。具体研究成果如下:.1)提出了一种重数可任意设定的参数化多小波快速构造方法,并首次给出重数为4的多小波系数矩阵及波形。该构造方法可构造任意重数多小波函数,生成不同时频特性的多小波基函数,进而拓宽多小波函数的应用场景。.2)将多小波分解与重构引入NOMA通信系统的多载波调制中,提出基于多小波的NOMA系统多载波调制框架,并设计了高效算法。相比基于OFDM调制的NOMA系统,采用多小波调制的NOMA系统在抑制峰均功率比性能方面的显著优势,系统容量更大。结合小波分解算法的快速硬件实现,该调制方式可快速应用于构建NOMA通信系统。.3)根据NOMA技术的原理特征,提出一种适用于NOMA系统的多小波脉冲成型波形设计方法。利用多小波基函数差异,有效提升了接收端串行干扰消除(SIC)性能,显著降低了NOMA通信系统误比特率。.4)对多小波基函数的特性进行了综合分析,重点研究了其时频域特性,并将参数化多小波函数应用于通信信号识别的特征提取中,显著提高了系统正确识别率。此外也对参数化多小波未来在故障诊断,图像识别等其他领域应用进行了初步探索。.本项目在进一步完善多小波构造理论和工程实现的同时,提出了一种全新高效的基于参数化多小波的NOMA通信波形设计方法,有效提升了NOMA通信频谱效率和系统容量,也为参数化多小波在其他信号处理领域应用提供支撑。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(3)
Joint Power Allocation and Relay Beamforming Optimization for Weighted Sum-Rate Maximization in NOMA AF Relay System
NOMA AF 中继系统中加权总和速率最大化的联合功率分配和中继波束成形优化
  • DOI:
    10.1109/lcomm.2020.3023160
  • 发表时间:
    2021-01
  • 期刊:
    IEEE Communications Letters
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Kai Yang;Xiao Yan;Qian Wang;Hsiao-Chun Wu;Kaiyu Qin
  • 通讯作者:
    Kaiyu Qin
Joint impact of CEE and IQI on NOMA with full-duplex relaying system
CEE 和 IQI 对全双工中继系统 NOMA 的联合影响
  • DOI:
    10.1007/s11276-021-02708-w
  • 发表时间:
    2021-07
  • 期刊:
    WIRELESS NETWORKS
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Kai Yang;Xiao Yan;Qian Wang;Kaiyu Qin
  • 通讯作者:
    Kaiyu Qin
Robust Modulation Classification Over α-Stable Noise Using Graph-Based Fractional Lower-Order Cyclic Spectrum Analysis
使用基于图形的分数低阶循环频谱分析对 α 稳定噪声进行鲁棒调制分类
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Xiao Yan;Guannan Liu;Hsiao-Chun Wu;Guoyu Zhang;Qian Wang;Yiyan Wu
  • 通讯作者:
    Yiyan Wu
Novel Cooperative Automatic Modulation Classification Using Unmanned Aerial Vehicles
使用无人机的新型协作自动调制分类
  • DOI:
    10.1109/jsen.2021.3123048
  • 发表时间:
    2021-12-15
  • 期刊:
    IEEE SENSORS JOURNAL
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Yan, Xiao;Rao, Xiaoxue;Wu, Yiyan
  • 通讯作者:
    Wu, Yiyan
Novel Efficient Multiwavelet-Based Modulation for Downlink NOMA Systems
用于下行链路 NOMA 系统的新型高效多小波调制
  • DOI:
    10.1109/lwc.2021.3063122
  • 发表时间:
    2021-06
  • 期刊:
    IEEE Wireless Communications Letters
  • 影响因子:
    6.3
  • 作者:
    Wang Qian;Xu Suwen;Yan Xiao;Wu Hsiao-Chun;Wu Yiyan
  • 通讯作者:
    Wu Yiyan

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其他文献

好心不得好报?伦理型领导对新产品开发绩效的影响
  • DOI:
    10.13581/j.cnki.rdm.20180210.006
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    研究与发展管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    于晓宇;王茜;陶奕达;厉杰
  • 通讯作者:
    厉杰
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  • DOI:
    10.13422/j.cnki.syfjx.20210201
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    2021
  • 期刊:
    中国实验方剂学杂志
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    --
  • 作者:
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    崔红花
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  • DOI:
    10.13671/j.hjkxxb.2018.0242
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    2019
  • 期刊:
    环境科学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    林燕芬;段玉森;高宗江;林长青;周守毅;宋钊;陈晓婷;梁国平;王茜;黄侃;黄蕊珠;伏晴艳
  • 通讯作者:
    伏晴艳
nesfatin-1 在胰岛素抵抗骨骼肌细胞中对 PI3K/AKT 信号通路的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    中国老年学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王茜;李明泽;张晗;张琳;章莹;程峣;袁燕;李思成;赵宇;廖鑫;高琳
  • 通讯作者:
    高琳
中国人胎盘组织ABCB1基因多态性与P-gp表达水平的相关性研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    基因组学与应用生物学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李骞;彭颖;王茜;吴迪;黄桦;姚勤;王晶晶;柳汝明;张峻
  • 通讯作者:
    张峻

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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