張 立 陳海華 何 明 孫桂玲
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頻率選擇性信道中的多用戶分布式波束形成技術(shù)
張 立 陳海華*何 明 孫桂玲
(南開大學(xué)電子信息與光學(xué)工程學(xué)院 天津 300071)
該文研究頻率選擇性信道中多用戶點(diǎn)對(duì)點(diǎn)分布式中繼網(wǎng)絡(luò)波束形成技術(shù)。為了均衡源節(jié)點(diǎn)與中繼節(jié)點(diǎn)以及中繼節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的頻率選擇性信道,該文提出的波束形成技術(shù)在中繼節(jié)點(diǎn)上采用有限長響應(yīng)濾波器和濾波而后轉(zhuǎn)發(fā)的中繼數(shù)據(jù)傳輸方法,以最小化中繼節(jié)點(diǎn)的發(fā)射總功率為目標(biāo),同時(shí)滿足所有目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的服務(wù)質(zhì)量(QoS)。該波束形成優(yōu)化問題的直接形式由于其非凸性而難以求得最優(yōu)解。該文采用半定松弛(SDP)方法將其近似為凸優(yōu)化問題,進(jìn)而可以用內(nèi)點(diǎn)法高效快速求解。仿真結(jié)果表明,相較于傳統(tǒng)的放大而后轉(zhuǎn)發(fā)的波束形成技術(shù),所提波束形成方法能有效提高頻率選擇性信道中多用戶中繼網(wǎng)絡(luò)的性能。
分布式波束形成;濾波轉(zhuǎn)發(fā);頻率選擇性中繼網(wǎng)絡(luò)
協(xié)作網(wǎng)絡(luò)中的中繼節(jié)點(diǎn)對(duì)接收到的信號(hào)做適當(dāng)?shù)奶幚聿⑥D(zhuǎn)發(fā)給目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。根據(jù)不同的應(yīng)用需求和信道條件,中繼節(jié)點(diǎn)對(duì)所接收到的信號(hào)有多種不同的處理方式。目前應(yīng)用最為廣泛的兩種轉(zhuǎn)發(fā)方式是放大而后轉(zhuǎn)發(fā)(Amplify-and-Forward, AF)和解碼而后轉(zhuǎn)發(fā)(Decode-and-Forward, DF)方式[8]。在AF方式中,中繼節(jié)點(diǎn)將接收到的信號(hào)進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆群拖辔徽{(diào)節(jié),然后轉(zhuǎn)發(fā)給目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。而DF方式相對(duì)于AF方式較為復(fù)雜,中繼節(jié)點(diǎn)對(duì)接收到的信號(hào)先進(jìn)行解碼,然后重新編碼并轉(zhuǎn)發(fā)給目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。鑒于AF方式相對(duì)于其它轉(zhuǎn)發(fā)方式而言算法簡單、運(yùn)算復(fù)雜度低,因而得到了最廣泛的應(yīng)用[18]。
當(dāng)中繼節(jié)點(diǎn)無法獲取信道狀態(tài)信息(Channel State Information, CSI)時(shí),分布式空時(shí)編碼技術(shù)常被用于實(shí)現(xiàn)協(xié)作分集接收[13]。然而,當(dāng)中繼節(jié)點(diǎn)可以獲取CSI時(shí),人們通常可以采用分布式波束形成技術(shù)來達(dá)到更優(yōu)越的性能[18]。最近幾年提出了多種針對(duì)平衰落信道中中繼網(wǎng)絡(luò)的分布式AF波束形成技術(shù)。文獻(xiàn)[14-16][16]中的技術(shù)能最大化接收端的服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service, QoS),同時(shí)滿足中繼節(jié)點(diǎn)的總功率條件或者各中繼節(jié)點(diǎn)的功率限定條件。上述文獻(xiàn)中的分布式波束形成技術(shù)均基于由單個(gè)源、單個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)和多個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的中繼網(wǎng)絡(luò),且假設(shè)各中繼節(jié)點(diǎn)或者目標(biāo)節(jié)點(diǎn)可獲取該網(wǎng)絡(luò)中的瞬時(shí)CSI。文獻(xiàn)[17]中的波束形成技術(shù)同樣是基于由單個(gè)源、單個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)和多個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的中繼網(wǎng)絡(luò),不同的是,在文獻(xiàn)[17]中,只有信道二階統(tǒng)計(jì)特征信息是已知的。文獻(xiàn)[18]將文獻(xiàn)[17]中的波束形成技術(shù)擴(kuò)展到多個(gè)源、多個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)和多個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的中繼網(wǎng)絡(luò)。
上述所有波束形成技術(shù)均假設(shè)源節(jié)點(diǎn)至中繼節(jié)點(diǎn)以及中繼節(jié)點(diǎn)至目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的信道均是平衰落信道。然而,在實(shí)際應(yīng)用中由于多徑效應(yīng)的原因頻率選擇性信道也是廣泛存在的。為了克服頻率選擇性衰落和由此引起的碼間串?dāng)_(Inter-Symbol Interference, ISI),文獻(xiàn)[13]研究了分布式空時(shí)編碼的信道均衡技術(shù),而文獻(xiàn)[19]和文獻(xiàn)[20]則提出濾波而后轉(zhuǎn)發(fā)(Filter-and-Forward, FF)的中繼轉(zhuǎn)發(fā)方式,并研究了基于FF的分布式波束形成技術(shù)。FF轉(zhuǎn)發(fā)方式是AF轉(zhuǎn)發(fā)方式在頻率選擇性信道中的一個(gè)擴(kuò)展,其基本原理是在各個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)上采用有限長響應(yīng)(Finite Impulse Response, FIR)濾波器,用以均衡源節(jié)點(diǎn)至中繼節(jié)點(diǎn)以及中繼節(jié)點(diǎn)至目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的頻率選擇性衰落信道。
在本文中,基于FF的波束形成技術(shù)[19][20]被擴(kuò)展到由多個(gè)源節(jié)點(diǎn)、多個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)和多個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的中繼網(wǎng)絡(luò)中。與文獻(xiàn)[19]和文獻(xiàn)[20]中的方法不同的是,本文提出的波束形成技術(shù)不僅要克服由頻率選擇性信道引起的碼間串?dāng)_,同時(shí)還要抑制由多用戶并存引起的用戶間干擾(Multi-User Interference, MUI)。該波束形成方法以滿足目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的服務(wù)質(zhì)量為條件,并最小化中繼節(jié)點(diǎn)發(fā)射總功率,屬于非凸優(yōu)化問題之一,因而難以直接求取最優(yōu)解。利用半定松弛(Semi-Definite Relaxation, SDR)方法,上述非凸優(yōu)化問題可以近似為凸優(yōu)化問題,因而可以用內(nèi)點(diǎn)法高效求得最優(yōu)解。在本文中,信號(hào)與干擾加噪聲比(Signal-to-Interference-plus- Noise Ratio, SINR)將作為衡量服務(wù)質(zhì)量的指標(biāo)。值得注意的是,這里的干擾不僅包含ISI,而且還包含MUI。仿真結(jié)果表明,本文提出的基于FF多用戶點(diǎn)對(duì)點(diǎn)波束形成技術(shù)能顯著提高頻率選擇性信道中無線中繼網(wǎng)絡(luò)的性能。
如圖1所示,本文研究的頻率選擇性信道無線半雙工中繼網(wǎng)絡(luò)由對(duì)源、目標(biāo)節(jié)點(diǎn)和個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)組成,所有節(jié)點(diǎn)均只配備1個(gè)天線。我們?cè)O(shè)定第個(gè)源節(jié)點(diǎn)要向第個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)傳送數(shù)據(jù),并且假設(shè)所有節(jié)點(diǎn)均工作于同一頻段中。由圖1可以看出,該系統(tǒng)有多個(gè)分布式輸入節(jié)點(diǎn),多個(gè)分布式輸出節(jié)點(diǎn),因而也可以看成一個(gè)分布式多入多出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)系統(tǒng)。與文獻(xiàn)[14,16][16][18][20]類似,我們假設(shè)源節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間沒有直接有效鏈路且各節(jié)點(diǎn)處于完全同步狀態(tài)。從源節(jié)點(diǎn)向目標(biāo)節(jié)點(diǎn)傳送數(shù)據(jù)的過程分為2個(gè)階段。在第1個(gè)階段中,所有源節(jié)點(diǎn)向所有中繼節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)。各個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)均配備FIR濾波器,因而各中繼節(jié)點(diǎn)接收到的信號(hào)在發(fā)射之前均由FIR濾波器進(jìn)行信號(hào)處理。在第2個(gè)階段中,各中繼節(jié)點(diǎn)向所有目標(biāo)節(jié)點(diǎn)發(fā)送濾波后的信號(hào)。
圖1 系統(tǒng)模型
則式(2)可寫成更緊湊的形式:
為了均衡源節(jié)點(diǎn)與中繼節(jié)點(diǎn)及中繼節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的頻率選擇性信道,本文采用FF轉(zhuǎn)發(fā)方式[19,20][20]。各中繼節(jié)點(diǎn)接收到的信號(hào)經(jīng)過FIR濾波器之后,由中繼節(jié)點(diǎn)向各目標(biāo)節(jié)點(diǎn)發(fā)送,該發(fā)射信號(hào)向量可寫成
在本文中,為了均衡發(fā)射節(jié)點(diǎn)與中繼節(jié)點(diǎn)和中繼節(jié)點(diǎn)與接收節(jié)點(diǎn)之間的頻率選擇性信道衰落,同時(shí)也為了抑制用戶間干擾,在中繼節(jié)點(diǎn)上采用了FIR濾波器。主要原因是由于從結(jié)構(gòu)上來說,F(xiàn)IR濾波器是最簡單的線性橫向均衡器,是實(shí)現(xiàn)線性和非線性均衡最常用濾波器結(jié)構(gòu)[21]。線性橫向?yàn)V波器根據(jù)有無使用反饋抽頭,可以分為FIR和IIR結(jié)構(gòu)。當(dāng)強(qiáng)脈沖信號(hào)緊跟在回聲脈沖信號(hào)之后出現(xiàn)時(shí),IIR濾波器容易出現(xiàn)不穩(wěn)定現(xiàn)象,因而很少被使用。另一種實(shí)現(xiàn)線性均衡的濾波器結(jié)構(gòu)是格型濾波器,其具有數(shù)值穩(wěn)定性高和收斂速度快的優(yōu)點(diǎn)。此外,格型濾波器的特殊結(jié)構(gòu)允許均衡器動(dòng)態(tài)選取最有效長度。然而,相較于FIR濾波器來說,格型濾波器的結(jié)構(gòu)要復(fù)雜得多。綜合上述FIR濾波器與格型濾波器的優(yōu)缺點(diǎn),本文采用FIR濾波器作為信道均衡器。把式(3)代入式(4)中,可以得到
引入下列符號(hào):
則式(5)可以寫成
號(hào)可表示為
令
其中
其中
本節(jié)考慮在滿足所有目標(biāo)節(jié)點(diǎn)服務(wù)質(zhì)量的前提下,通過最小化中繼節(jié)點(diǎn)發(fā)射總功率來尋求最優(yōu)的中繼節(jié)點(diǎn)FIR濾波器。該問題可用式(14)描述。
其中
利用式(13),可以得到
一般來說,式(24)中的問題是非凸優(yōu)化問題,因而很難在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)找到最優(yōu)解。我們將利用半正定松弛(SDR)方法放松式(24)中的條件,使其近似為一個(gè)凸優(yōu)化問題。令,則式(24)中的問題等價(jià)為
問題式(26)是一個(gè)凸優(yōu)化問題[22],可以用內(nèi)點(diǎn)法高效快速求解[23],其運(yùn)算復(fù)雜度為[24]。正如上文提到,式(26)是把式(25)中關(guān)于的秩為1的條件去掉而得到的,該方法即為通常所述的SDR方法。由式(24)和式(25)可以看出,條件和是與等價(jià)的兩個(gè)條件。當(dāng)我們?nèi)サ袅诉@個(gè)非凸條件時(shí),優(yōu)化問題的可行解集合就被擴(kuò)大了。該可行解集合除了式(25)中秩為1的可行解外,還包含了秩不為1的其它解,因而式(26)的最小目標(biāo)函數(shù)值是式(25)的目標(biāo)函數(shù)值的下限,這也是“松弛(relaxation)”這個(gè)詞的來源所在。由于可行解集合的放大,一般來講,問題式(26)的最優(yōu)解通常不具有秩為1的特性。然而對(duì)于來說,問題式(24)其實(shí)是以最小化二階函數(shù)為目標(biāo),同時(shí)滿足兩個(gè)二階不等式,此類問題存在狹義對(duì)偶(strong duality)因而式(26)中矩陣解的秩為1[25]。如果式(26)最優(yōu)解的秩為1,則的主特征向量(最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量)即為原問題式(24)的最優(yōu)解,否則我們將采用隨機(jī)化方法[26,27],[27]利用求取問題式(24)的近似最優(yōu)解。具體來講,我們可以采用以下幾種隨機(jī)化方法來根據(jù)最優(yōu)解來生成一系列候選向量,并根據(jù)式(24)挑選其中一個(gè)作為最優(yōu)解。在第1種隨機(jī)化方法中,我們首先對(duì)進(jìn)行特征分解,即,然后令,其中是復(fù)平面單位圓上均勻分布的隨機(jī)變量,即的第個(gè)元素為,而是在上獨(dú)立均勻分布的隨機(jī)變量。該方法可以保證。在第2種隨機(jī)化方法中,我們選擇,該方法可以保證。第3種隨機(jī)化方法中,我們令,其中的各元素是均值為0,方差為1且相互獨(dú)立的循環(huán)對(duì)稱高斯復(fù)隨機(jī)變量。該方法可以使。在仿真過程中,我們根據(jù)上述3種方法生成大量并從中找出一個(gè)最優(yōu)解。
在本文的仿真實(shí)驗(yàn)里,我們應(yīng)用Matlab和Monte Carlo仿真方法對(duì)所提出的波束形成技術(shù)性能進(jìn)行驗(yàn)證。以中繼節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為例,并設(shè)定類靜態(tài)(quasi-static)頻率選擇性信道長度,且各信道沖激響應(yīng)系數(shù)的均值為0的復(fù)高斯隨機(jī)變量,其指數(shù)功率時(shí)延分布為[21]
圖3所示曲線是在不同SINR要求下,中繼發(fā)射總功率隨濾波器長度變化的情況。同樣地,我們可以看出FF波束形成方法節(jié)省了大量的發(fā)射功率并且很大地?cái)U(kuò)展了可解范圍。值得注意的是,隨著濾波器長度的增加,中繼發(fā)射總功率是單調(diào)遞減的。另外,大量仿真結(jié)果表明,問題式(26)的解的秩總是為1,因而在本例中無需隨機(jī)化的過程且問題式(26)中最優(yōu)解的主特征向量即是問題式(24)的最優(yōu)解。從圖3中可以看出,本文提出的FF中繼波束形成方法(對(duì)應(yīng)于圖中)相較于傳統(tǒng)AF中繼波束形成方法(對(duì)應(yīng)于圖中)在性能上有很大的提高,具體表現(xiàn)為中繼發(fā)射總功率隨著濾波器長度的增加而降低。另外,從圖3中可以看出,隨著濾波器長度的增加,優(yōu)化問題式(24)的可解區(qū)間隨之變大,即滿足用戶QoS需求的能力增加。理論上來說,要完全均衡兩個(gè)階段中的頻率選擇性信道,中繼濾波器長度需滿足的的條件,由圖3可以看出,當(dāng)中繼濾波器長度為8和9時(shí),性能已經(jīng)變化不大了,因此考慮到計(jì)算復(fù)雜度和系統(tǒng)硬件成本,我們可以取。
圖2 中繼發(fā)射總功率隨SINR變化的情況??????????圖3 中繼發(fā)射總功率隨濾波器長度變化的情況
本文針對(duì)頻率選擇性信道中多用戶點(diǎn)對(duì)點(diǎn)中繼網(wǎng)絡(luò)提出了一種分布式波束形成技術(shù)。文中采用濾波而后轉(zhuǎn)發(fā)的中繼數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)方式來均衡源節(jié)點(diǎn)與中繼節(jié)點(diǎn)以及中繼節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的頻率選擇性信道。該波束形成方法以最小化中繼節(jié)點(diǎn)發(fā)射總功率為目標(biāo),同時(shí)滿足目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的服務(wù)質(zhì)量。本文采取半正定松弛方法將上述非凸優(yōu)化問題近似為半定規(guī)劃問題,因而可用內(nèi)點(diǎn)法高效求解。仿真結(jié)果表明,在頻率選擇性信道中,本文提出的FF波束形成方法能有效提高網(wǎng)絡(luò)性能。
[1] Wang Hui-ming, Luo Miao, Xia Xiang-gen,. Joint cooperative beamforming and jamming to secure AF relay systems with individual power constraint and no eavesdropper,s CSI[J]., 2013, 20(1): 39-42.
[2] Zappone A, Cao P, and Jorswieck E A. Energy efficiency optimization in relay-assisted MIMO systems with perfect and statistical CSI[J]., 2014, 62(2): 443-457.
[3] 羅苗, 王慧明, 殷勤業(yè). 基于協(xié)作波束形成的中繼阻塞混合無線物理層安全傳輸[J]. 中國科學(xué): 信息科學(xué), 2013, 43(4): 445-458.
Luo Miao, Wang Hui-ming, and Yin Qin-ye. Hybrid relaying and jamming for wireless physical layer security based on cooperative beamforming[J]., 2013, 43(4): 445-458.
[4] Yang Y, Li Q, Ma W K,.. Cooperative secure beamforming for AF relay networks with multiple eavesdroppers[J]., 2013, 20(1): 35-38.
[5] Wang X, Wang K, and Zhang X D. Secure relay beamforming with imperfect channel side information[J]., 2013, 62(5): 2140-2155.
[6] 王超, 鄧科, 莊麗莉, 等. 協(xié)作認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中魯棒的分布式波束形成[J]. 西安交通大學(xué)學(xué)報(bào), 2013, 47(12): 84-89.
Wang Chao, Deng Ke, Zhuang Li-li,. A robust distributed relay beamforming algorithm for cooperative cognitive radio networks[J]., 2013, 47(12): 84-89.
[7] Zhang Y, Zhao H, and Pan C. Optimization of an amplify- and-forward relay network considering time delay and estimation error in channel state information[J]., 2014, 63(5): 2483-2488.
[8] Hadjtaieb A, Chelli A, Alouini M S,.. Performance analysis of selective decode-and-forward multi-node incremental relaying with maximal ratio combining[C]. Proceedings of the International Conference on Communications and Networking (ComNet), Hammamet, Tunisia, 2014: 1-6.
[9] Gonzalez D C, Santos Filho J C S, and Costa D B D. A distributed transmit antenna selection scheme for fixed-gain multi-antenna AF relaying systems[C]. Proceedings of the International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications (CROWNCOM), Oulu, Finland, 2014: 254-259.
[10] Li Z, Shen L, and Wang J. Quasi-orthogonal space time block code for decode-and-forward relay networks[C]. Proceedings of the International Forum on Computer Science-Technology and Applications (IFCSTA), Chongqing, China, 2009: 58-61.
[11] Luo J, Blum R S, Cimini L J,.. Decode-and-forward cooperative diversity with power allocation in wireless networks[J]., 2007, 6(3): 793-799.
[12] Jing Y and Jafarkhani H. Distributed differential space-time coding for wireless relay networks[J]., 2008, 56(7): 1092-1100.
[13] Mheidat H, Uysal M, and Al-Dhahir N. Equalization techniques for distributed space-time block codes with amplify-and-forward relaying[J]., 2007, 55(5): 1839-1852.
[14] Jing Y and Jafarkhani H. Network beamforming using relays with perfect channel information[C]. Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)Honolulu, USA, 2007: 473-476.
[15] Jing Y, and Jafarkhani H. Network beamforming using relays with perfect channel information[J]., 2009, 55(6): 2499-2517.
[16] Zheng G, Wong K K, Paulraj A,.. Collaborative-relay beamforming with perfect CSI: optimum and distributed implementations[J]., 2009, 16(4): 257-260.
[17] Havary-Nassab V, Shahbazpanahi S, Grami A,.. Distributed beamforming for relay netowrks based on second- order statistics of the channel state information[J]., 2008, 56(9): 4306-4316.
[18] Fazeli-Dehkordy S, Shahbazpanahi S, and Gazor S. Multiple peer-to-peer communications using a network of relays[J]., 2009, 57(8): 3053-3062.
[19] Chen H, Gershman A, and Shahbazpanahi S. Filter-and- forward distributed beamforming for relay networks in frequency selective fading channels[C]. Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP)Taipei, China, 2009: 2269-2272.
[20] Chen H, Gershman A, and Shahbazpanahi S. Filter-and- forward distributed beamforming for relay networks in frequency selective fading channels[J]., 2010, 58(3): 1251-1262.
[21] Rappaport T S.Wireless Communications: Principles and Practice (Second Edition)[M]. Upper Saddle River, Prentice Hall, 2002: 143-153, 308-323.
[22] Boyd S and Vandenberghe L. Convex Optimization[M]. New York: Cambridge University Press, 2004: 168-188.
[23] Sturm J F. Using SeDuMi 1.02, a MATLAB toolbox for optimization over symmetric cones[J].&, 1999, 11(1-4): 625-653.
[24] Lobo M S, Vandenberghe L, Boyd S,Applications of second-order cone programming[J]., 1998, 284(1-3): 193-228.
[25] Beck A and Eldar Y C. Strong duality in noncovex quadratic optimization with two quadratic constraints[J]., 2006, 17(3): 844-860.
[26] Ma W K, Davidson T N, Wong K M,.. Quasi-ML multiuser detection using semi-definite relaxation with application to synchronous CDMA[J]., 2002, 50(4): 912-922.
[27] Sidiropoulos N D, Davidson T N, and Luo Z Q. Transmit beamforming for physical-layer multicasting[J]., 2006, 54(6): 2239-2251.
Distributed Multiuser Beamforming for Relay Networks in Frequency-selective Channels
Zhang Li Chen Hai-hua He Ming Sun Gui-ling
(,,300071,)
In this paper, a distributed peer-to-peer beamforming technique in frequency-selective relay networks is proposed. It is assumed that all the relay nodes use Filter-and-Forward (FF) protocol to compensate for the source-to-relay and relay-to-destination channels. All the channels of the active source-destination pairs are considered to be frequency-selective. The beamforming strategy that minimizes the total relay transmitted power subject to the Quality-of-Service (QoS) constraints for all of the destination nodes is considered. The resultant problem is approximately solved using Semi-Definite Programming (SDP). Simulation results demonstrate that in frequency-selective multiuser relay networks, the proposed technique substantially outperforms the existing amplify-and-forward peer-to-peer beamforming methods.
Distributed beamforming; Filter-and-forward protocol; Frequency-selective relay networks
TN92
A
1009-5896(2015)11-2664-08
10.11999/JEIT150137
2015-01-27;改回日期:2015-07-03;
2015-08-24
陳海華 hhchen@nankai.edu.cn
國家自然科學(xué)基金(61171140)
The National Natural Science Foundation of China (61171140)
張 立: 女,1982年,博士生,研究方向?yàn)橥ㄐ判盘?hào)處理.
陳海華: 女,1978年,副教授,研究方向?yàn)橥ㄐ判盘?hào)處理、陣列信號(hào)處理.
何 明: 男,1975年,副教授,研究方向?yàn)槲⒉夹g(shù)、太赫茲技術(shù)、天線技術(shù).
孫桂玲: 女,1964年,教授,研究方向?yàn)闊o線傳感網(wǎng)、嵌入式系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng).