临近空间协同Turbo信号接收技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61471152
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0106.空天通信
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Recently, near space communications (e.g.unmanned aerial vehicle airborne communications) have become the hot-spots in the space information science research at home and abroad, due to their potentially huge value in politics, militaries and economies. But they still have several problems as follows. First of all, in the near space communications, the signal reception at low signal-to-noise ratio is very hard. Then,the wireless multipath fading channels are usually very complex. Finally, the estimation and detection of the large range variation of the high dynamic signals are also difficult. According to these problems, this project researches the fundamental theories and key technologies of the sparse graph framework based coordinated Turbo signal reception in near space to solve all these problems in the field of space communications. In theoretic aspects, it mainly investigates the construction and analysis of high performance structured quasi-cyclic accumulate-repeat-accumulate (QCARA) protograph extended low-density parity-check (LDPC) codes, low complexity coordinated decoded synchronization with iterative synchronization and noise parameter estimation, iterative estimation and detection of the parameters from complex wireless multipath fading channels, multi-antenna general single-input multi-output(SIMO) joint coordinate iterative detection and some other related theoretic problems. In practical aspects, it focuses on the efficient software and hardware related simulation and verification platform for the above research theories. The innovation of this project mainly consists in these aspects as follows. The channel codewords are constructed and analyzed by stochastic graph models. By the means of soft probability metric propagation, the stochastic sparse graph based framework of the coordinated decoding and signal detection/demodulation can eleminate the mutual information loss, which mainly occurs in traditional communication and information systems without joint processing, thus it improves the performance of the joint coordination system. Also the efficient mutual information accumulation based coordinated signal processing via multiple relays is applied for better performance. The anticipated fruits of this project will help contribute to the implementation and programming of the near space communication systems in our country.
目前,临近空间通信(如无人机机载通信)因潜在的重大政治、军事、经济等应用价值,已成为国内外空间信息科学研究热点。但其存在低信噪比信号接收困难,低仰角多径衰落信道复杂,大范围高动态信号参数检测不易等问题。针对这些问题,本项目拟在空间通信领域,以稀疏图为信号处理框架,开展临近空间协同Turbo信号接收基础理论与关键技术研究。在理论上研究:高性能累积重复累积结构原模图扩展的低密度奇偶校验码构造与分析;低复杂度迭代同步及噪声参数估计的协同译码同步;复杂无线多径衰落信道参数的迭代估计与检测;多天线广义单输入多输出联合协同信号接收与检测等基础理论问题。在应用上研究上述理论的软硬件仿真验证平台。创新在于:随机图码字构造及随机度分析;基于稀疏图的协同译码检测与解调,以软概率消息传递为手段,消除传统分立处理引起的互信息损失;多中继互信息累积协同信号处理。预期成果有助于促进我国临近空间通信系统的实施和规划。

结项摘要

目前,临近空间通信因潜在的重大政治、军事、经济等应用价值,已成为国内外空间信息科学研究热点。但其存在低信噪比信号接收困难,低仰角多径衰落信道复杂,大范围高动态信号参数检测不易等问题。针对这些问题,本项目在空间通信领域,以稀疏图为信号处理框架,开展了临近空间协同Turbo信号接收的基础理论与关键技术研究。理论成果如下:(1)联合编码构造:修正EXIT图与扩展渐进图外消息度的ARA结构原模图高编码增益G-LDPC码构造;可重构围长优化可变码率LDPC码空间通信应用;准循环QC-LDPC预编码喷泉码及联合稀疏码分多址接入等编码调制构造;(2)协同译码解调:高动态微弱卫星信号的多环嵌套锁频-锁相环载波捕获与跟踪;接近Cramer-Rao理论界的低复杂度MAP定时恢复;高效LDPC译码硬判决辅助联合多用户迭代VBLAST检测; 极低SNR下LDPC编码QPSK系统的迭代载波恢复;修正ISM频域的高效宽带卫星波束成形;(3)迭代稀疏检测:多任务贝叶斯压缩感知的高灵敏度宽带频谱检测;协作认知网络误码率约束的联合能耗优化与中继频谱协同检测;高速两级并行CMA-LMS自适应均衡与联合微弱稀疏信号接收;判决聚合模式模糊集GPS微弱信号检测与抗干扰;中椭圆轨道卫星多普勒频移快速估计;稀疏OFDM信道估计的改进同伦法检测;循环PN相关时域同步OFDM频偏估计检测;(4)广义协同接收:改进的低阶量化转发机制下的优化中继选择与功率分配优化;多中继AF协作网络中继链路筛选排除法的优化选择;基于门限决策的选择译码转发SDF中继选择策略;混合译码放大转发的增强选择策略;功率优化单中继LAR协议优化。在应用研究方面,重点研究了临近空间Turbo接收系统编译码构造与性能仿真,协同Turbo接收性能验证等核心算法软件仿真平台和基于FPGA的高速光无线传输等迭代接收自主无线电硬件仿真验证平台,研制了临近空间通信自主无线电软硬件仿真验证平台,且申请了较多关键算法专利,并获得了较好经济效益及相关科技进步奖励。该项目研究成果将有助于我国临近空间通信理论与技术发展,并对我国空间探测与通信规划和实施有积极促进作用。

项目成果

期刊论文数量(36)
专著数量(3)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(2)
专利数量(12)
稀疏OFDM信道估计的同伦算法
  • DOI:
    10.13954/j.cnki.hdu.2017.05.004
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    杭州电子科技大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钱方;包建荣;许晓荣;姜斌
  • 通讯作者:
    姜斌
电子信息类专业协同创新实践培养模式探讨
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    实验室研究与探索
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    包建荣;姜斌;许晓荣
  • 通讯作者:
    许晓荣
LDPC译码硬判决辅助迭代VBLAST检测
  • DOI:
    10.13245/j.hust.151012
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    华中科技大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    包建荣;高西奇;姜斌;唐向宏
  • 通讯作者:
    唐向宏
Optimized Construction of Protograph G-LDPC Codes by Modified EXIT chart and MACE for New-Generation Wireless Communications
新一代无线通信中改进的EXIT图和MACE优化原型G-LDPC码构造
  • DOI:
    10.1109/access.2018.2873058
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Jianrong Bao;Bin Jiang;Chao Liu
  • 通讯作者:
    Chao Liu
A Primary User Emulation Attack Countermeasure Strategy and Energy-Efficiency Analysis in Cognitive Radio Networks
认知无线电网络中的主要用户仿真攻击对策及能效分析
  • DOI:
    10.12720/jcm.12.1.1-7
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Communications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yunchuan Wang;Xiaorong Xu;Weiwei Wu;Jianrong Bao
  • 通讯作者:
    Jianrong Bao

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

无线多中继系统中判决门限辅助的快速Z转发协作
  • DOI:
    10.11999/jeit200183
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    包建荣;林昀轩;刘超;姜斌;朱芳;何剑海
  • 通讯作者:
    何剑海
基于消息振荡及校验更新的改进BP译码算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机应用研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    包建荣;刘建豪;赵泽茂
  • 通讯作者:
    赵泽茂
低成本功能可扩展虚拟示波器研制及验证
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    实验室研究与探索
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姜斌;李丰璞;包建荣;刘超;郭春生
  • 通讯作者:
    郭春生
改进的惯性运动传感器步态识别
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    实验室研究与探索
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐狄涛;姜斌;包建荣;刘超;朱芳;何剑海
  • 通讯作者:
    何剑海
基于软件定义网络的拓扑比较工具设计与实现
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    实验技术与管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘超;包建荣;李杰;栾慎吉;杜允
  • 通讯作者:
    杜允

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

包建荣的其他基金

基于移动卫星星座系统的海洋通信关键技术研究
  • 批准号:
    U1809201
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    198.0 万元
  • 项目类别:
    联合基金项目
基于因子图的协同深空通信接收机理论与应用研究
  • 批准号:
    61001133
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    20.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

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

        graph TD
          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]
      
关闭
close
客服二维码