2006年，空间调制（Spatial Modulation，SM）正式作为一种新的多天线传输技术出现。在SM系统的发送端，输入信息比特被分成两部分，一部分用来选择激活天线序号，另一部分则用于信号调制获得调制符号。

2.孵化器内设职能部门比较齐全，绝大部分设置了“项目招商部”。调查显示，项目招商部是所有孵化器企业中不可或缺的一个职能部门，有96%的孵化器企业都拥有综合服务部的职能部门，80%的孵化器企业有物业管理部，而孵化器企业中设立了产业服务部和信息部的分别占68%和20%，另有48%的孵化器企业还根据自己的情况设立了其他职能部门。通过比较还可以看出，自我评价为“勉强维持”的孵化器，内设的管理部门往往比较简单，没有设立产业服务部和信息服务部。

为了有效提升SM系统的误码性能，越来越多的学者开始着眼于SM扩展方案的研究。文献［1－2］通过在原有系统结构上增加反馈链路，分别提出了自适应空间调制（Adaptive Spatial Modulation，ASM）算法和两种适用于SM系统的天线选择算法。在这两类算法中，系统可以通过利用接收端反馈的信息自适应地调整发端配置，以更好地适应信道的变化，从而获得更优的性能。为了克服SM技术频谱效率较低的缺陷，GSM技术被提了出来［3］。由于在GSM系统中每个符号间隔内激活多根发射天线发送多路不同的数据流，所以其能够进一步利用多天线配置下的空间资源来提高频谱效率。不过，这种发射结构也自然而然地带来了较高的检测复杂度和较差的误码性能。此外，考虑到传统的SM技术不能获得发射分集增益，人们将空时分组码（Space-Time Block Code，STBC）引入到SM系统中，提出了空时分组码空间调制（Space-Time Block Code Spatial Modulation，STBC-SM）方案［4］。STBC-SM不仅能够使传统的SM系统获得分集增益，提高系统性能，而且也保证了较高的频谱效率。但是，由于STBC-SM方案中可供使用的码字数较少，因此在该方案中利用空间维度传输信息也只能使频谱效率得到有限的提升。为此，有学者提出了几种新的STBC-SM方案，如高速空时分组码空间调制（High-Rate STBCSM，HR-STBC-SM）方案［5］以及采用循环结构的空时分组码空间调制（STBC-SM with Cyclic Structure，STBC-CSM）方案［6］等。目前在有关 STBC-SM方案的研究中，除了针对增加码字数的研究之外，也有少量研究致力于提高系统性能，如对角空时码空间调制方案［7］就是一种通过改变码字结构，以使系统误码性能更优的传输方案。不过该方案只适用于发射天线数不超过4的场景，且检测复杂度较高。

为了提高STBC-SM方案的性能，本文将该方案的基本原理和文献［8］中的空时码编码方法相结合，提出了一种新的空时分组码空间调制方案——叠加空时分组码空间调制（Superposition Space-Time Block Code Space Modulation，SSTBC-SM）。在提出的方案中，首先将调制比特映射成4个调制符号，然后将这4个调制符号分成两组分别按Alamouti方案进行编码，得到两个Alamouti矩阵，接着对这两个矩阵进行叠加，获得最终的核心码字矩阵。此外，本文给出了一种适用于SSTBC-SM的简化ML检测算法。仿真结果表明，在高频谱效率下，该方案相比其他STBC-SM方案可以获得更优的性能。

1 空时分组码空间调制方案

根据文献［4］中的设计方案，在STBC-SM系统中，待传输信息比特首先被分成两部分，一部分用于选择激活发射天线对，而另一部分则用于MPSK／MQAM调制，得到两个调制符号x1、x2，并按 Alamouti方案构造出码字矩阵其中矩阵的行对应发送时隙，列对应发射天线。然后，通过激活的发射天线对在两个连续的发送时隙内将调制符号按该矩阵结构发送出去，即在第一个发送时隙内，通过两根激活的发射天线分别发送x1、x2，而在第二个时隙内，利用相同的发射天线对发送

城市无序地扩张使原本生态优势较为突出的城郊地带变得疲惫不堪，而低碳生态型城市是中国城市可持续发展的集中体现[8]。通过绿色基础设施的建设，打造生态保护圈，限制城市扩张带来的生态破坏，保护现有生态格局的同时，修复周边的生态现状[9-11]，青山湖绿道建设在尊重自然生态现状的同时，秉承低碳生态理念，从生态可行的绿道总体规划、低碳绿色的绿道线路设计和因地制宜的绿道植物配置出发，建设低碳生态的绿色廊道，修补临安受损的生态格局，达到可持续发展的目的，可为同类的绿道规划设计提供借鉴。

随着研究的深入，一些低复杂度的近似最大似然检测算法也相继被提了出来［9－10］。此外，文献［4］给出了完整的STBC-SM系统天线对选择和码本设计方法，这里不再做过多介绍。

2 叠加空时分组码空间调制方案

2.1 基本原理

式中:μm为混合油黏度，m Pa·s;μi为组分油i黏度，mPa·s;X i为组分油i质量分数，ΣX i=1，i=1～n;B jk、Cjk为考虑组分油间相互关系的常数。

一听何东真要登记，何北有点受刺激，想起昨天晚上把那秘密透露给唐娇的时候，唐娇说，这女的这么深呵，可不能娶。挂了电话，何北就跟何西说，咱不能就这么看着何东往坑里跳，见死不救，他可是咱哥！

  

图1 SSTBC-SM发送端原理框图

近几年因为发展速度的不断加快，对于各种矿物资源的需求量也随之增加，这就导致出现了众多中小型矿山开采企业。这些企业的经济实力较弱，技术和设备落后，往往采用的是传统的技术和设备，导致各种安全事故发生。矿山开采企业重视PLC控制技术，可提高矿山开采电气设备的稳定性和安全性，降低开采成本，提高开采效率。

异位发酵床是独立于猪舍而建造的一种猪粪污处理设施，在多种类型的猪舍中也能获得良好的应用效果。在应用异位发酵床技术时，要求猪群不得与垫料直接进行接触，并需要在猪场外围进行异位发酵床的构建，通过管道将猪舍的粪污送到异位发酵床中，并对其进行统一发酵处理。此外，垫料的选择范围比较大，处理周期也相对比较灵活。若是进行有机肥的生产，则可以将发酵时间控制在45 d左右，在取出有机肥后，进行垫料的补充，以继续进行猪粪尿的处理。

 

因此，在提出的方案中，可令0.5≤p＜1，0≤φ≤π／2。

 

其中，D1、D2为对角矩阵，可以分别表示成

 

当NT＝4时，根据提出的设计方案，SSTBC-SM系统会有2个不同的码本、4个不同的码字，可以分别表示为

这里为了让SSTBC-SM方案获得更大的编码增益，参数 a、b、c、d将不再采用文献［3］中的值，但仍会满足如下两个约束条件：

 

接下来，参考文献［2］中的方式将 c1与 c2叠加，得到核心码字矩阵C：

在获得核心码字矩阵C后，可以采用类似文献［4］中的码本设计方法构建码本集合，这里简短介绍如下：

①对于给定的发射天线数NT，计算所有可能的天线对组合数

②计算每个码本中的码字数和总的码本数需要注意的是，最后一个码本中码字数可能小于a。

假设在两个连续传输间隔内有log2 c＋4log2M个信息比特需要传输，这里，那么首先使用前面的log2 c个比特选择发射天线对，剩下的4log2M个比特通过M-PSK／QAM星座调制得到4个调制符号s1、s2、s3、s4，并将这 4个调制符号分成两组，即 s1、s2为一组，s3、s4为另一组。然后，将 s1、s2和s3、s4分别按照Alamouti方案进行编码，得到如下两个码字矩阵c1与c2：

 

其中，C对应式（2）所示的核心码字矩阵。

④ 使用相似的方式构建码本 χi，i＝2，3，…，n，但需注意每个码本中的码字使用的天线对都不能包含相同的发射天线，且是前面码本中没有使用过的。

⑤由于不同码本之间的重叠列可能会使分集增益降为 1，所以应为每个码本 χi，i＝1，2，…，n增设一个旋转角θi，θ1＝0＜θ2＜θ3＜… ＜θn＜pπ／2，以提高码本之间的差异性。其中，对于BPSK，p＝2；而对于 QPSK、16QAM等，p＝1。

其中，复数a、b、c、d为系统设计参数，在该方案中将被用于在两个Alamouti矩阵之间进行功率和角度分配。

 

其中，参数p、φ、θ的值都需要进行优化选择，以使系统获得最大的编码增益，这将在下一小节做详细分析。

2.2 参数优化

在准静态瑞利衰落信道下，衡量STBC-SM系统性能的一个重要指标就是最小编码增益距离（Coding Gain Distance，CGD），这里依旧基于最大化最小编码增益距离准则为提出的方案寻找最合适的系统参数，以保证系统能够获得满分集增益和最大的编码增益。假设发送码字为X，而接收端错误估计得到的码字为X＾，那么SSTBC-SM系统码字之间的最小编码增益距离就可以定义为

 

其中，r1，i、w1，i分别表示向量 r1和 w1的第 i个元素，i＝1，2，…，2NR。从式（17）可以看出，若将信号 通过一个门限检测器，就可以获得在（s3，s4）已知时s1的估计值。

①激活的两根发射天线都不是相同的，即i、j、均不相同，那么对应的两个码字 X、必定都选

 

自相同的码本，此时最小编码增益可以表示为②激活的两个发射天线都是相同的，而符号向量不同，即 ，此时的最小编码增益可以表示为

 

③激活的发射天线有一根是不同的，即那么对应的两个码字必选自不同的码本，此时最小编码增益可以表示为

 

其中示不同码本之间的角度差。

近年来，网购盛行，但也存在产品真假难辨，出现产品质量问题维权难等引发购物风险的一系列问题。因此，企业建立有影响力的网络品牌有助于让消费者对产品产生信任，并通过保障产品质量和提供良好服务，促进产品的网络销售。

可以看出，系统的编码增益不仅与调制方式有关，还与系统参数紧密相关。综上所述，SSTBC-SM系统的最小编码增益距离可表示为

 

所以，对于给定的调制方式和天线配置，最优的系统参数应该满足

本次研发的新型食用菌料酒，同配制酒相比，避免了沉淀的形成；且在后发酵时加入食用菌，既不影响前酵产生的酒精度，且在适量的酒精下，有利于食用菌中的生物活性成分溶出。其生产的新型食用菌料酒，色泽澄清透明、香气醇厚、酒精度低、氨基酸和核苷酸含量丰富、味道鲜爽、抗氧化能力强，且经过漫长的后发酵使食用菌料酒的色、香、味融为一体。

针对地震作用下边坡稳定性分析，目前常用的方法主要包括Newmark滑块计算方法、拟静力法、模型试验方法和数值分析方法。

 

由于很难推导出CGD min的闭合解，因此只能按照式（11）、式（12）通过计算机搜索找出最优的参数集合

为了更加直观地说明参数p、φ对系统CGD min的影响，图2给出了当NT＝4，采用QPSK调制时，CGD min随参数 p、φ的变化情况，其中 θ2＝0.45。从图2中可以观察出，参数 p、φ确实会对系统的CGD min产生很大影响，因此，在选择系统参数时，不仅需要考虑θi的值，也应对p、φ的值进行优化，以进一步提升系统的CGD min。

  

图2 SSTBC-SM的最小CGD随参数的变化情况

表1列出了当发射天线NT＝4、6、8，调制方式采用BPSK、QPSK时，SSTBC-SM方案中参数 p、φ、｛θi｝ni＝2的最优值及对应的最小编码增益距离。从表1中可以看出，无论系统配置如何，SSTBC-SM的最小编码增益距离均大于零，根据空时码的设计准则可知，SSTBC-SM方案可以获得二阶的发射分集增益。

 

表1 SSTBC-SM方案中参数的最优值及对应的CGD m in

  

NT 调制方式 p φ θ2 θ3 θ4 CGDmin 1.849 6 QPSK 0.69 0.59 0.41— —BPSK 0.66 0.54 1.57— —4 0.234 3 6 BPSK 0.69 0.51 π／3 2π／3 —0.211 2 8 BPSK 0.73 0.45 π／4 π／2 3π 1.464 3 QPSK 0.72 0.58 π／8 π／4 —／4 1.164 0 QPSK 0.72 0.58 π／8 π／4 3π／8 0.211 2

另外为了方便比较，表2也给出了STBC-SM方案在各种不同情况下旋转角的最优值及对应的最小编码增益距离。通过对比表1和表2可以发现，在高频谱效率下，SSTBC-SM方案的最小编码增益距离均大于STBC-SM方案的最小编码增益距离。因此可以预测，与STBC-SM方案相比，此时提出的方案能够获得更好的误码性能。

 

表2 STBC-SM方案中旋转角的最优值及对应的CGD m in

  

NT 调制方式 θ1 θ3 θ4 CGDmin 2.859 9 QPSK 0.751— —BPSK 0.617— —4 0.090 7 6 2.143 6 QPSK π／6 π／3 —BPSK π／6 π／3 —0.083 1 8／8 1.217 9 QPSK π／8 π／4 3π BPSK π／8 π／4 3π／8 0.048 7

2.3 检测算法

本小节将给出一种SSTBC-SM系统的简化ML检测算法，为了表述方便，这里统一用矩阵形式表示。假设一个MIMO系统具有NT根发射天线、NR根接收天线，信道为准静态瑞利衰落信道，在两个连续的时间间隔内保持不变，则NR×2维的接收信号Y可以表示为，其中ρ表示每根接收天线上的平均信噪比，H和N分别表示NR×NT维的信道矩阵和NR×2维的噪声矩阵，它们的每个元素都是均值为0、方差为1的独立同分布的复高斯随机变量。

为减少ML检测的计算复杂度，这里参考文献［8］中的检测方式，通过利用STBC的正交性给出一种适用于SSTBC-SM系统的简化ML算法。首先，将接收信号模型改写成如下形式：

 

为2NR×2的等效信道矩阵，其表现形式与STBC-SM系统中的等效矩阵相同。令Z表示2NR×1维中间信号向量，表示如下：

从水库建设年代来看，老水库由于工程设施老化，经营管理效益低，其亏损比例较大。在较早建设的水库中，水电设备装配简陋，大部分附属设备老化严重，净化设备和供水设备前期建设所需资金缺口较大，水库管理单位长年投入不足，基础设施建设滞后，库容库貌没有根本改观。这些问题的存在，不仅造成安全隐患，还阻碍了水库经济发展。

 

 

为了方便表述，码字对应的激活天线对和调制符号向量分别用（i，j）、x和表示，下面根据（i，j）和之间的关系，将分成以下三种情况进行讨论，得到每种情况下码字之间的最小编码增益距离关于参数 的函数表达式。

SSTBC-SM系统发送端原理框图如图1所示。与传统的STBC-SM系统一样，在SSTBC-SM系统中，调制符号和天线对组合都被用来传输信息。

采用上面类似的计算方式，可以推得信号 ，可表示为：

 

其中，r2，i、w2，i分别表示向量 r2和 w2的第 i个元素，理，将信号通过一个门限检测器，就可以获得在（s3，s4）已知时s2的估计值。所以对于给定的符号组（s3，s4），通过上面的计算方式，可以得出符号组（s1，s2）的ML估计值。需要指出的是，只有满足条件上述检测方式才是最优的。因为当且仅当时，两个输入信噪比才是相等的［8］。

有了上面的计算结果之后，四元符号组的估计值就可以由式（19）得出：

总之，进入新时代，高校面临新的历史机遇和更高的发展要求，大学生思想政治教育将会是一项更为艰巨的时代任务和更为复杂的系统工程。在中国特色主义新时代做好高校思想政治教育工作，还需根据当前大学生的思想特点和思想动态进行积极的探索和创新，构建科学有效的教育体系，实事求是，使之既具有引领思想的感染力，又具有与时俱进的吸引力，还具有贴合国情、贴近实际的亲和力，从而不断提升高校思想政治教育工作的有效性。

 

但是，由于上述的所有计算结果均是在等效信道矩阵为H1的情况下获得的，所以接下来还需利用式（20）获得天线对l的估计值，并由此确定四元符号组的最终估计值。

 

3 性能分析及仿真验证

3.1 性能分析

假设发送端在两个连续的时间间隔内发送m个比特，则基于一致界理论，SSTBC-SM方案的平均比特差错概率的上界可以表示为：

 

其中，X i和X j分别表示发送的码字矩阵和接收端错误估计所得的码字矩阵，N（X i，X j）表示矩阵 X i和X j对应比特串之间的汉明距离，P（X i→X j）表示成对差错概率。在E［tr（X H X）］＝2的条件下，利用矩量母函数（Moment Generating Function，MGF）的分析方法，可得 P（X i→X j）的解析式［4］：P（X i→ X j）＝

 

其中，λ1、λ2是矩阵（X i－X j）（X i－X j）H的两个特征值。

3.2 仿真验证

本节将在各种不同的系统配置下，对SSTBCSM方案的BER性能进行仿真分析。在以下的所有仿真中，均采用准静态瑞利衰落信道，且假设接收端对信道状态信息完全已知，接收天线数NR＝4。

通过对课程历史挂科比例、学生往期成绩、出勤状况、课堂评学、作业情况等数据的分析，进行学业预警，督促学生提前准备，避免学业危机，帮助学生更好地完成学业。2016年9月至12月，使用翻转校园点名2.4万堂课，签到人次达92万。共上传课程5000+，查看次数超50万；建立题库总数超10万，平均每月内使用学生人次达20万，涉及课程1200+；全校2万多名学生30万课次预测，每月自动更新；学期初出勤率为81%，学期末达到96%，到课率提高15%；课外学习时间平均增加1小时，全校挂科率下降了2%。

图3给出了当NT＝4和NT＝8，调制方式采用BPSK、QPSK时，SSTBC-SM方案的BER性能曲线。作为参照，图3中同时也绘出了SSTBC-SM方案的BER理论上界曲线。从图3可以看出，当信噪比较高时，由理论推导所得的BER上界曲线与实际仿真所得的BER性能曲线十分接近。

王涤非说：“从进出口数据以及国际产能数据分析，整个国际磷肥市场的需求增量大于供应的增量。供需关系的改变导致了价格的变化，特别是2017年与2018年，国际磷肥的价格呈现上涨趋势。”

为了验证提出方案在提升误码性能上的优势，将其与 BC-SM、HR-STBC-SM、STBC-CSM方案进行性能比较。图4和图5是在4种不同频谱效率下仿真所得的SSTBC-SM方案与其他几种方案的BER性能曲线。从图4和图5可以看出，在频谱效率较低时，即当频谱效率为 3 bit／s／Hz和 4 bit／s／Hz时，提出方案的BER性能与STBC-SM方案十分接近，但要优于其他两种方案。例如，当频谱效率为4 bit／s／Hz时，在 BER＝10－5处，提出方案的性能比STBC-CSM和HR-STBC-SM方案提升了0.5 dB。

  

图3 SSTBC-SM系统理论与仿真性能比较

  

图4 频谱效率为 3 bit／s／Hz和 5 bit／s／Hz时，不同方案的BER性能曲线

  

图5 频谱效率为 4 bit／s／Hz和 6 bit／s／Hz时，不同方案的BER性能曲线

在频谱效率较高时，即当频谱效率为5 bit／s／Hz和6 bit／s／Hz时，SSTBC-SM方案与其他几种方案相比可以获得最优的BER性能。例如，当频谱效率为5 bit／s／Hz时，在 BER＝10－5处，SSTBC-SM方案相比于STBC-SM方案，可以获得大约2.0 dB的性能增益，而与STBC-CSM方案相比，则可获得近2.5 dB的性能增益。并且，从图4、图5可以发现，随着频谱效率的提高，提出方案在BER性能上的优势会变得更为明显。

4 结束语

作为SM技术的一种扩展方案，STBC-SM为传统SM引入了发射分集。为了进一步提升STBC-SM方案在误码性能上的优势，本文在该方案的基础上，通过重新设计码字结构，提出了一种SSTBC-SM方案，并给出了一种SSTBC-SM的简化ML检测算法。通过仿真比较可以发现，在频谱效率较高时，与现有STBC-SM方案相比，本文提出的方案可以获得更优的性能。

参考文献：

［1］ YANG Ping，XIAO Yue，YU Yi，et al.Adaptive spatial modulation for wireless MIMO transmission systems［J］.IEEE Communications Letters，2011，15（2）：602－604.

［2］RAJASHEKAR R，HAR K V S，HANZO L.Antenna selection in spatialmodulation systems［J］.IEEE Communications Letters，2013，17（3）：521－524.

［3］YOUNISA，SERAFIMOVSKIN，MESLEH R，et al.Generalised spatia lmodulation［C］∥ Conference Record of the 44th Asilomar Conference on Signals，Systems and Computers.2010：1498－1502.

［4］BASAR E，AYGOLU U，PANAYLRCL E，et al.Space-time block coded spatial modulation［J］.IEEE Transactions on Communications，2011，59（3）：823－832.

［5］LEM T，NGO V D，MAIH A，et al.High-rate space-time block coded spatialmodulation［C］∥International Conference on Advanced Technologies for Communications.2012：278－282.

［6］LIXiaofeng，WANG Lei.High rate space-time block coded spatial modulation with cyclic structure［J］.IEEECommunications Letters，2014，18（4）：532－535.

［7］ WANG Lei，CHEN Zhigang.Spatially modulated diagonal space time codes［J］.IEEE Communications Letters，2015，19（7）：1245－1248.

［8］SEZGINER S，SERIH.Full-rate full-diversity 2×2 spacetime codes of reduced decoder complexity［J］.IEEE Communications Letters，2007，11（12）：973－975.

［9］GOVENDER R，PILLAY N，XU H.Soft-output space-time block coded spatialmodulation［J］.IET Communications，2014，8（16）：2786－2796.

［10］XU H，PILLAY N.Simple near-maximum-likelihood lowcomplexity detection scheme for Alamouti space-time block coded spatial modulation［J］.IETCommunications，2014，8（15）：2011－2018.