TD-HSPA+MU-MIMO调制编码方式选择

在下行多用户多输入多输出场景下,针对时分双工增强高速分组接入系统的调制编码方式选择不准确的问题,提出了一种综合考虑多用户干扰和信道时变特性的调制编码方式选择算法.该算法不需增加信令开销,基站运算复杂度低,在用户间干扰比较严重时,系统性能增益明显.     

GEVD辅助的MMSE干扰抑制下行多用户MIMO系统

为提高多用户多输入多输出(MIMO)系统中多个用户的预编码增益,提出了一种利用广义特征值分解(GEVD)辅助的最小均方误差(MMSE)干扰抑制算法,抑制干扰和噪声的同时考虑了用户的预编码增益、最大化发射端的信漏噪比和接收端的信干噪比,并给出有信道误差情况下修正的预编码设计方法.理论分析和仿真结果表明,新算法比广义的MMSE信道反转算法具有更好的系统性能.     

使用码本的MIMO系统多用户调度

为了解决多输入多输出(MIMO)系统广播信道多用户调度的问题,提出了一种新的基于FFT码本的低复杂度用户选择算法.通过将用户归入不同的信道量化区域进行快速筛选,将待选的用户数降至码本的码字个数,再利用信道量化区域之间的准正交性最终确定一组准正交用户.仿真结果表明,通过选取合适的码本,这一调度算法传输速率优于已有算法,同时在用户数较大的情况下显著减小了算法复杂度,从而提高了系统传输性能,验证了该方法的有效性.     

多用户混沌通信系统的盲均衡算法

为了消除多用户的混沌通信系统中存在的多径信道畸变、多用户干扰以及信道噪声,组合不同的状态空间模型,提出了一种双扩展卡尔曼滤波器(Dual Extended Kalman Filter,DEKF)的盲均衡算法。仿真结果表明,这种盲均衡算法能较快地跟踪多径时变信道,有效地抑制信道噪声,进而实现多用户通信。     

TD-HSUPA MU-MIMO室内调度及用户配对

为了解决在室内多用户多输入多输出(MU-MIMO)场景下,时分双工上行高速分组接入(TD-HSUPA)系统的多用户调度问题,提出了一种新的调度和用户配对算法.该算法综合考虑了接收天线间的流间干扰和同一接收天线内的码间干扰.通过将用户动态接入不同基站天线服务列表,所提算法能在保持用户公平性的前提下明显提升基站平均吞吐量.该算法运算复杂度低,无需增加信令开销,适用于实际室内系统中.     

多用户线性分散码与空间复用组合系统预处理算法研究

为了更有效地去除多用户下行链路的共道干扰,针对多用户线性分散码与空间复用组合系统,基于球形检测算法原理,在假定基站已知信道状态信息的情况下,依据后验信噪比最大化准则提出一种改进的迫零预处理算法.理论及仿真结果均证明:改进的迫零预处理算法不仅可以彻底去除用户间的共信道干扰,而且当下行链路中发射天线数目增加时可以进一步提高系统性能.     

存在信道估计误差的MU-MIMO系统自适应资源分配

分析了不相关瑞利平坦衰落信道下,信道估计误差对采用迫零波束赋形(ZFBF)多用户多输入
多输出(MU-MIMO)系统性能的影响. 在发送端天线总功率受限以及目标误比特率（BER）的
约束下,提出一种以系统有效吞吐量最优为目标的自适应资源分配算法. 该算法在调度用户时兼顾用户的信道状态信息和公平性,利用误包率严格近似为高斯随机变量的性质得到传输速率和功率的闭式解. 仿真结果表明,由于考虑了信道估计误差,系统有效吞吐量大大提高;同时保证了用户的服务质量(QoS)和公平性,并具有较低的复杂度.     

有限反馈下的CoMP极化干扰消除方法

提出一种不需要额外的用户到协作小区的信道信息反馈的干扰消除方法.通过研究单用户多输入多输出协同多点传输(CoMP-SU-MIMO)系统中用户接收信号经过接收算法处理后所受到的干扰情况和双极化信道的特性,结合现有反馈技术,提出了一种新的干扰消除方法.利用双极化信道特征矢量的正交特性,达到较好的干扰消除效果,减少了算法复杂度.     

基于二次规划的干扰对齐编解码矩阵联合优化算法

针对多用户多输入多输出干扰信道中以系统容量表征的目标函数既不是线性函数也不是凸函数,直接求解比较困难的问题,提出一种基于二次规划的联合求解多用户多输入多输出干扰对齐编解码矩阵的迭代算法。在迭代步长很小的前提下,目标函数在局部具有凸函数性质,因此可以将问题转化为传统的二次规划问题。分别给出了3对收发用户和4对收发用户干扰系统的通信速率随信噪比变化的仿真。结果表明,作者提出的干扰对齐编解码矩阵求解方法能够使干扰系统中的多个用户同时进行有效的通信,提出的算法与传统的干扰泄漏最小化干扰对齐方法相比,在低信噪比区间具有较大的速率提升,而在高信噪比区间可以获得相似的性能。     

基于严格势博弈的干扰对齐

在经典多输入多输出(MIMO)干扰信道干扰对齐算法中,单纯最大化用户期望信号势必对其他用户形成干扰,从而限制整体信道容量的提升.从多对干扰链路构成一个博弈群体的角度出发,提出了一种基于严格势博弈的干扰对齐算法;构建了基于博弈论的干扰对齐算法数学模型,通过构造有界势函数证明该博弈为有界严格势博弈,能通过有限次迭代收敛到ε纳什均衡点;讨论了代价因子对算法性能的影响.实验结果表明,相对于经典的min-INL和max-SINR 2种干扰对齐算法,新算法具备更优的性能,可显著提高复杂MIMO干扰信道中的多用户信道容量.