在三峡—葛洲坝梯级水利枢纽系统中,将要进行水库调度及风险分析等模型的研究。论文研究了这些决策分析需要的原始水利数据如何通过卫星多天线无线传输,实时可靠地从远端遥测站点传输到调度中心的方法。在传输信道中,分析了有效的信号编解码方法和信道预编码算法,从而使为梯级枢纽调度提供依据。目前在很多国内外的大型水库调度系统中,水情测报系统大量地采用卫星通信的方式,可以完成其它无线通信方式难以实现的功能。而在卫星数据传输系统中,采用多天线输入输出技术,可以大幅度地提高水情数据的传输速度和传输系统的准确性,多天线输入输出技术比单天线输入输出技术在通信的有效性和可靠性方面有很大的改善。多天线输入输出技术在信号发射端和接收端配置了多副天线,引入了空时编码的概念,从而使信号可以在多个空间和时隙传输,完成复用和分集增益。因此,论文采用卫星多天线传输系统。论文首先分析水库调度水情测报系统的通信方式,给出地面站网络和空间段网络的拓扑结构,分析了三峡-葛洲坝水库水情测报信息的网络传输模型,卫星多天线输入输出模型和卫星信道模型。接着按照信息无线传输的过程,对无线传输中的每一个环节进行了详细的分析和算法改进。论文的主要研究内容和成果如下：1.针对卫星多天线输入输出的单用户系统,在发射端,分析了适合卫星信道传输的三种空时编码方法：正交空时编码,准正交空时编码,分层空时码。在相同的信道环境,调制方式和迭代次数下,对三种编码方法做了深入的分析和仿真,并在此基础上改进了一种垂直分层空时编码与准正交空时编码混合编码系统算法,给出了具体的编码方法。其结论来源于计算机仿真,结果表明,新的混合编码系统使得卫星多天线输入输出的单用户系统的误码率性能得到了改善,并且分集增益不变。2.在接收端,分析了卫星多天线传输系统的检测技术,分为线性检测技术,非线性检测技术。线性检测技术的算法简单,运算复杂度很低,但是检测性能也较差。非线性检测技术中,串行干扰删除和并行干扰删除由于采用逐步检测干扰相消法实现了每一层数据流的区分和检测,加上了闭环反馈环节,因此检测性能比线性检测方法有很大的改善。最大似然译码算法在接收端根据调制信号的数量和取值,将所有发射信号的取值列表,接着根据最大似然准则进行解码,其性能最优,运算复杂度也很大。3.在无线信道中,根据发射端和接收端是否知道信道状态信息,分析卫星多天线技术传输方案,接着分析了几种卫星多天线预编码技术,并在此基础上提出了四种预编码与检测联合算法,对系统的性能进行了改善。算法1通过在QR/LQ分解预编码基础上加上串行干扰删除检测SIC,进行了预编码-检测联合算法改进。已有的QR和LQ分解及其排序形式预编码,其误码率性能和复杂度在所有预编码性能中较好。论文将四种QR预编码分别与串行干扰删除检测法相结合,进行传输；又将四种预编码分别与定序串行干扰删除检测法相结合,进行传输,比较了几种联合预编码算法的误码率性能,仿真数据表明该算法法比相应的单个预编码算法都好。算法2通过在QR/LQ分解预编码基础上加上并行干扰删除检测,进行了预编码-检测联合算法改进。由于并行干扰删除不需要对功率排序,可以并行地检测每层信号,所以检测的时延比串行干扰删除短,且性能、复杂度与串行干扰删除相近。论文将四种QR预编码分别与并行行干扰删除检测法相结合,进行传输,得到的误码率性能略差于算法1。算法3通过在并行干扰删除预编码基础上加上最大似然译码,进行预编码-检测联合算法改进。由于最大似然译码在单个检测方法中性能最优,并行干扰删除联合预编码性能也较好,因此考虑将两种方法结合,给出了具体模型和数据仿真,得到的结果优于算法1和算法2,但是其复杂度较大,应根据应用的需求进行选择。算法4通过在几何均值分解-取模运算预编码基础上加上非线性检测方法,进行了几何均值分解和几种预编码-检测联合算法改进,包括几何均值分解-取模运算与串行干扰删除联合预编码,几何均值分解-取模运算与定序串行干扰删除联合预编码,几何均值分解-取模运算与并行干扰删除联合预编码,给出了这几种算法的具体原理和过程。仿真表明其性能优于于算法3,优于以往的常规算法。4.将所改进的算法应用于基于卫星多天线传输的三峡-葛洲坝水情监测系统实例,对设计了整个传输过程,在接收端收到水情数据,并给出误码率。论文的创新点在于：①将卫星多天线传输方式应用于水情测报系统；②对卫星多天线的发射信号进行了空时编码和分层空时码的结合,实现分集增益和复用增益的折中；③对信道预编码的几种方法进行了改进,改善了系统的误码率性能。论文第一章分析了课题的意义和文献综述。第二章分析了测报系统的网络结构。第三章对发射信号的空时编码进行了分析和改进。第四章对接收端的检测译码算法进行了分析。第五章分析了常用的信道预编码方法,改进了四种预编码检测联合算法,并给出仿真图表。第六章给出一个卫星多天线下水利数据传输的实例。第七章对论文做了总结和展望。