分层空时码检测算法的研究

分层空时码技术是提高无线信道传输速率的一种十分有效的方法.迫零检测算法和最小均方误差检测算法是分层空时码体制中经常使用的两种检测算法,它们都使用了通常的线性合并置零技术,因此要求接收天线数不小于发射天线数,即要求在接收机上安装较多的天线,从而限制了分层空时码在移动环境下的应用.本文引入分层空时码的最大似然检测算法,突破了前两种算法对接收天线数的限制,并分别针对单路径和多径衰落信道环境,对分层空时码的三种检测算法的性能进行了仿真比较和分析,从而提出了它们各自适合的应用环境.     

垂直分层空时编码的直接解码和盲信道估计算法

提出了适合垂直分层空时编码结构的盲信号检测和信道估计算法,在发射端进行了预编码,并利用一种类ESPRIT算法进行了盲信号检测和信道估计。与已提出的绝大多数垂直分层空时编码结构的信号检测和信道估计算法不同,去掉了接收天线数必须大于发射天线数这一约束。计算机仿真结果显示所提出的盲信号检测和信道估计算法与非盲算法几乎有相同的性能。     

闭环扩展正交空时分组码的设计研究

基于复正交设计的空时编码在发射天线数大于2时不能同时达到满速率全分集,针对这个问题,利用正交空时分组码系统的等效信道矩阵的正交性及系统信道信息的反馈,提出了两种针对闭环扩展正交空时分组码的改进设计方案.系统在接收端以最大等效信道增益为目标进行设计,分别结合天线选择技术和功率自适应分配技术进行信道信息的反馈,并对其性能进行理论分析与比较,仿真结果显示,两种改进方案均能减小系统的误码率,提高系统的信噪比增益,和结合天线选择技术的方案相比,与功率自适应分配相结合的设计方案性能更为优越.     

莱斯信道下多载波异步发射分层空时码设计

视距路径的存在使多天线信道矩阵的条件数增加,造成同步多载波分层空时码的线性检测性能严重下降甚至失效。针对这一现实问题,该文提出了一种新的发射信号设计方法:在频域上将每个天线上的多载波信号异步发射。在莱斯信道中得到了联合迫零检测的误比特率表达式,并在未编码和Turbo编码情况下与同步多载波分层空时码进行了仿真对比。理论分析和仿真结果表明:异步多载波发射结构能够突破同步多载波分层空时码对接收天线数的限制,利用线性检测方法可以获得系统的最大可能空间分集度。     

正交空时分组编码系统的信号检测技术

正交空时分担编码（OSTBC）技术可以提高信道容量和误码性能,准静态平坦衰落信道和时变平坦衰落信道下正交空时分组编码率的信号检测技术得到广泛研究。利用正交频分复用技术（OFDM）,研究了时变多径衰落信道下OSTBC-OFDM的信号检测方法,提出了一种能够有效利用无线信道的多径传播效应的发射天线数目等于4的OSTBC信号检测算法,仿真结果表明,发射天线书等于4,接收天线数等于2时,与已有信号检测算法相比,提出的算法有4.5dB性能增益。     

空间复用系统在相关信道下的两步选择天线算法

针对采用贝尔实验室垂直分层空时(V-BLAST)检测算法的空间复用系统存在信道相关的问题,提出一种新的两步选择发射天线的准则,首先利用信道矩阵奇异值确定有效发射天线数,然后根据最低检测后信噪比确定发射天线和子数据流之间的映射关系.仿真结果表明两步选择准则能获得比已有算法更高的选择增益,此外还分析并仿真了天线间距和角度扩展对符号向量错误概率的影响.     

垂直分层空时码系统下的信道盲估计

对垂直分层空时码系统进行信道估计时，常需采用训练序列，发射天线个数的增加会使得所需的训练符号个数增加，减少了传输数据的有效时间。本文将信号处理中的子空间方法同分层空时码的编码结构相结合，提出了一种垂直分层空时码，实现了无需训练序列的信道估计。Monte Carlo仿真结果表明，在相干时间允许的范围内，利用本文算法估计出的信道进行信号检测时，其性能十分接近使用准确信道信息的检测结果。     

完美空时分组码及其高性能解码算法

根据完美空时分组码（STBC）的结构特点提出了等效的垂直-贝尔实验室空时（V-BLAST）模型，在对该模型进行最小均方误差-判决反馈均衡（MMS-DFE）预处理之后，提出一种有边界约束的Fano解码器。该解码器可达到几乎最大似然（ML）性能，在很大的信噪比区域范围内其复杂度比目前典型的解码器低，而且该解码器可用于发射天线数大于接收天线数的系统。直接在复数域计算和处理，该解码器适用于任何星座形式。该解码器可用于任何能等效成V-BLAST模型的空时系统。仿真结果表明了该解码器的有效性。     

大规模MIMO相关信道下的联合天线分组和天线选择

在大规模多输入多输出系统中,针对密集部署的大型天线阵列之间的强相关性会抑制天线选择增益效果的问题。在系统下行链路场景下建立空间相关信道模型,提出了基于天线分组的天线选择算法。根据瞬时信道相关矩阵将天线阵列划分为若干组,保证各组内天线之间相关性较强。在完成天线分组的基础上,基于信道矩阵列范数准则在各组发射天线与接收天线之间构成的子信道矩阵中选择天线,进而构造有效发射天线与接收天线之间的信道矩阵。仿真分析了所提天线选择算法对系统遍历和速率的影响,结果表明,在基站天线数为32、接收天线数为2、选择天线数为2、天线相关因子为0.9的假设下,当信噪比为10 dB时,与基于相邻天线分组的天线选择算法相比,所提算法使系统和速率约提高了27.5%,且所提算法若要与最优天线选择算法达到相同的和速率,仅需将其信噪比提升1～2 dB即可。     

相关衰落下多天线 LS-CDMA信道容量

对相关多径信道下不同扩频地址码的多天线CDMA系统的信道容量进行了研究,在研究中分别采用了在多码检测和多用户检测联合检测算法.在多码检测的情况下,李道本教授发明的LS码多天线CDMA系统比Walsh码和Gold码的多天线系统有更大的系统容量,后两者在大的信噪比(20dB)时候均有平台效应;在采用多用户检测时它们的容量几乎相同.由于具有零相关窗特性,对于LS码而言这两种方法是等效的.当发射天线数目等于接收天线数目时,系统的容量和天线数目呈线性关系.     

基于ICA和特征提取的MIMO信号调制识别算法

针对非协作通信中多输入多输出(MIMO)信号的盲调制识别,该文提出一种基于独立分量分析(ICA)和特征提取的调制识别算法。根据空分复用MIMO系统各发送天线上信号的独立性,利用ICA算法从接收的混合信号中分离出发射信号。为实现全盲条件下的调制识别,在进行ICA分离前,利用最小描述长度(MDL)准则估计发射天线数。在得到发射信号之后,首先利用6阶累积量、循环谱和4次方谱算法构造4个特征参数,然后利用分层结构的神经网络分类器识别信号的调制类型。仿真结果表明,所提方法可在较低信噪比下对{2PSK, 2ASK, 2FSK, 4PSK, 4ASK, MSK, 8PSK, 16QAM}8种MIMO信号进行有效识别,当发送天线数为2、接收天线数为5、信噪比为2 dB时,识别率可达到98%以上。     

分组空时块编码结构及其信号检测算法

本文提出一种可用于宽带数字移动通信系统的多输入多输出(MIMO)无线传输系统架构———分组的空时块编码(G-STBC)MIMO结构,即发送天线被分成若干组,组内的多根天线进行STBC编码,而各组发送的数据流相互独立。针对这一系统架构,提出了基于迫零检测的最优排序串行干扰消除(OZFSIC)接收信号检测算法的实现方案。计算机仿真结果表明,这种空时编码MIMO结构在等数据率的情况下能获得比相应的V-BLAST系统更优的性能。G-STBC-MIMO结构可以使发送天线多于接收天线,因此,对于无线通信系统下行链路以及大数据量广播业务系统(如数字高清晰度电视地面传输系统)都较V-BLAST更具有优势。     

改进的高效MIMO-OFDM系统EM信道估计算法

针对MIMO-OFDM系统中期望最大化(EM)信道估计算法在高信噪比(SNR)下带来的误差地板(EF)现象,且OFDM符号的数据传输效率随发射天线数的增加而明显降低,提出一种改进的高效EM信道估计算法。该算法首先引入一种准确的等效信号模型并推导出一种修正的EM算法,改善了EM算法在高SNR下的性能;在多个OFDM间利用相位正交导频序列来提高数据传输效率,同时进行联合信道估计以提高估计性能。仿真实验验证了所提算法具有更高的信道估计性能和更高的数据传输效率。     

Wireless MIMO Sensor Network with Power Constraint WLS/BLUE Estimators

Sensor networks are used in various applications. Sensors acquire samples of physical data and send them to a central node in different topologies to process the data and makes decisions. Multiple Input Multiple Output (MIMO) systems showed good utilization of channel characteristics. In MIMO Sensor Network, multiple signals are transmitted from the sensors and multiple antennas are used at the control node. This provides each receiver the whole combined signal and hence, array processing techniques helps in reducing the effects of noise. In this paper we devise the use of MIMO sensor network and array decision techniques to reduce the noise effect. The proposed Constrained Best Linear Unbiased Estimator (CBLUE) and Constrained Weighted Least Square (CWLS) estimators showed good performance BER when used with MIMO Sensor Network. Most importantly these estimates showed good perturbation results when the estimated channel matrix is not accurate. The condition for good performance was to have the number of receiving antennas at the central node to be equal to the number of transmitting sensors and no significant improve was seen if the number of antennas is greater than the number of transmitting sensors. If the number of sensors is greater than the number of receiving antennas, time or frequency multiplexing is possible to keep good performance for the devised system. Enhancing the BER results in longer battery life at sensor nodes.     

基于线性预编码的异步MIMOOFDM迭代检测算法

In asynchronous Multiple-Input-Multiple-Out-put Orthogonal Frequency Division Multiplexing(MIMO-OFDM) over the selective Rayleigh fading channel, the performance of the existing linear detection algorithms improves slowly as the Signal Noise Ratio (SNR) increases. To improve the performance of asynchronous MIMO-OFDM, a low complexity iterative detection algorithm based on linear precoding is proposed in this paper. At the transmitter, the transmitted signals are spread by precoding matrix to achieve the space-frequency diversity gain, and low complexity iterative Interference Cancellation(IC) algorithm is used at the receiver, which relieves the error propagation by the precoding matrix. The performance improvement is verified by simulations. Under the condition of 4 transmitting antennas and 4 receiving antennas at the BER of 10-4 , about 6 dB gain is obtained by using our proposed algorithm compared with traditional algorithm.     

自由空间光通信中的空时网格码

讨论了无线激光通信中的空时网格码。首先设计了带有两副发射天线的4PPM-空时网格码的编码器,并介绍其设计原理和编译码方法,其次对多输入多输出大气光信道的信道容量进行了理论分析,最后通过蒙特卡洛算法对光信道容量和误码率进行仿真验证。结果表明:基于空时网格码的自由空间光通信能够减小闪烁效应对大气光通信中误码率的影响;当发射天线数目固定不变时,系统误码率随着接收天线数目的增加而减小;当收发天线数目可变时,系统信道容量随着收发天线数目的增加而增大。     

面向能效优化的MIMO系统参数配置

基于点对点多输入多输出(MIMO)通信系统的张量模型,提出了一种以能效最大化为目标的传输参数联合优化方法.首先根据信号矩阵、编码矩阵、信道矩阵构建了接收信号的张量模型和系统能效模型,然后利用张量平行因子(PARAFAC)分解的k-秩条件,通过迭代拟合对能效函数所包含的收发端天线数目、编码长度等传输参数进行联合优化.仿真结果表明,利用穷尽搜索,可以找到一组对应系统能效最大化的传输参数组合.     

分布式发射天线V-BLAST信号的排序干扰抵消检测

针对V-BLAST信号通过分布的发射天线进入信道,该文提出了一种由于发射天线地域上的分布性引起的各发射天线发射信号不同时到达接收天线的V-BLAST排序干扰抵消(Order Interference Cancellation, OIC)检测算法。计算机仿真显示,该算法适用于任意个数的接收天线,在较高信噪比(20dB)的条件下,性能优于直接迫零算法3dB以上。在相同信噪比条件下,分布发射天线V-BLAST的排序干扰抵消检测算法比集中发射天线V-BLAST的排序干扰抵消检测算法有着更好的性能。     

Energy efficiency of massive MIMO wireless communication systems with antenna selection

Massive multiple-input multiple-output (MIMO) requires a large number (tens or hundreds) of base station antennas serving for much smaller number of terminals, with large gains in energy efficiency and spectral efficiency compared with traditional MIMO technology. Large scale antennas mean large scale radio frequency (RF) chains. Considering the plenty of power consumption and high cost of RF chains, antenna selection is necessary for Massive MIMO wireless communication systems in both transmitting end and receiving end. An energy efficient antenna selection algorithm based on convex optimization was proposed for Massive MIMO wireless communication systems. On the condition that the channel capacity of the cell is larger than a certain threshold, the number of transmit antenna, the subset of transmit antenna and servable mobile terminals (MTs) were jointly optimized to maximize energy efficiency. The joint optimization problem was proved in detail. The proposed algorithm is verified by analysis and numerical simulations. Good performance gain of energy efficiency is obtained comparing with no antenna selection.     

MIMO-DCSK通信系统在瑞利衰落信道下的误码性能分析

对多输入多输出差分混沌相移键控(MIMO-DCSK)通信系统在瑞利衰落信道下的性能进行了分析,给出了基于中心极限定理的高斯近似误码率表达公式,并与计算机仿真数据进行比较。仿真结果表明:随着扩频因子的增大,高斯近似误码率曲线与实际仿真误码率曲线的一致性也随之增强;相比DCSK系统,随着发送天线数量和接收天线数量的增加,MIMO-DCSK系统的误码性能有较大提升,且增加接收天线的数量可以比增加发送天线的数量获得更大的增益;随着发送天线数量的增多,不同天线间信号的非正交性导致理论误码率曲线与仿真曲线出现差别,在扩频因子增大后趋于一致。