非理想CSI下MIMO MRC系统多用户分集性能分析*

针对在无线多输入—多输出（MIMO）通信系统的发射端采用波束成形、接收端采用最大比合并的MIMO MRC系统,考虑收发端仅能获得存在信道估计误差的非理想信道信息（CSI）且系统受到共信道干扰这一条件,分析系统的多用户分集性能。导出封闭形式的信号干扰噪声比的概率分布函数表达式和以平均容量的形式给出的系统多用户分集性能表达式。数值仿真证实了理论分析的结果。研究表明,信道估计误差和共信道干扰均会降低系统的多用户分集性能,而信道估计的精度是影响系统多用户分集性能的关键因素。     

基于模代数预编码的MIMO室内可见光通信系统

针对基于模代数预编码(THP)的多用户多输入多输出(MIMO)室内可见光通信系统存在误码率高、功率利用率低的问题,提出一种基于格基规约THP的多用户MIMO(MU-MIMO)通信系统。通过改进的格基规约THP对信道矩阵进行优化使其满秩,在此基础上,设计多用户接收信号均衡分配方案。仿真结果表明,在信噪比较高且信道不稳定的情况下,MU-MIMO通信系统具有较强的鲁棒性以及较低的误码率,多用户接收信号均衡分配方案有效解决了THP算法中用户接收信息的公平分配问题。     

多用户 MIMO 多载波系统空时预编码技术的研究磁

多天线空时预编码技术利用信道状态信息能够有效地改善无线通信系统性能与吞吐量,成为未来无线移动通信领域研究的热点。根据发射端利用信道状态信息情况,预编码技术可分为完全信道预编码技术和部分信道预编码技术。文章主要研究了多用户 MIMO 多载波无线通信系统中空时预编码技术,研究了多用户 MIMO 多载波系统中空时预编码技术,文中还重点对基于码本的多用户 MIMO 预编码进行了研究。     

3D MIMO系统中一种有限反馈开销降低方法

针对三维多输入多输出（3D MIMO）预编码系统的高反馈开销问题,结合信道预测,提出了一种基于时频域二维分簇的有限反馈开销降低方法。该方法利用信道的时频域相关特性,用户端根据与当前帧中数据块所对应的信道状态信息（CSI）,采用自回归（AR）模型来预测与后续帧中数据块相对应的3D CSI,进而对预测得到的CSI进行时域与频域二维分簇处理,最后将与每个反馈数据块相对应的预编码矩阵索引反馈给基站。仿真结果表明：该方法在保证系统性能的同时,不但大幅度地降低3D MIMO多用户系统的反馈开销,而且有效地改善了反馈延迟对系统性能所造成的影响。     

一种多用户MIMO系统中有限反馈预编码算法及性能分析

多用户多输入多输出(MIMO)系统中,用户可以通过反馈的方式把信道状态信息(CSI)传递给基站,基站利用该CSI进行预编码或者用户调度,可以有效地提取复用增益。但是传统的反馈方式,反馈量太大,占用过多上行资源。针对收发都是多天线条件的多用户MIMO系统,提出一种基于Grassmannian码本的有限反馈预编码方法,通过对用户信道矩阵进行量化,每个用户仅仅需要反馈一个序号而不是信道矩阵,从而大大减少了反馈量。通过对系统误码率(BER)和吞吐率的仿真,表明了该方法能保证系统性能。同时,由于信道估计存在误差,量化过程存在误差,所以,分析了信道矩阵误差对于新方法性能的影响,得到了系统吞吐率同信道矩阵误差的方差,以及基站发射功率三者的关系,并通过仿真进行验证,从而为评估信道估计和量化过程的优劣提供了理论依据。     

非理想信道估计下的全双工MIMO系统的优化研究

在实际通信环境中,精确信道状态信息很难获取.本文考虑非理想信道估计条件下的全双工MIMO蜂窝系统,该系统不仅受自干扰、同信道干扰的影响,还受到信道估计误差带来的影响.因此有必要对该通信系统进行资源优化,来抵抗多种干扰并提高性能.通过建模一个联合用户配对和功率分配的优化问题来最大化系统速率,由于该联合优化问题是非凸优化问题,基于分解和梯度投影的渐进算法用来求解该问题.仿真结果表明,在非理想信道状态信息条件下,使用本文提出的算法优化后,全双工MIMO蜂窝系统性能优于半双工系统.进一步地,实验分析了不同类型干扰对系统性能的影响,表明信道估计误差对性能影响最大.     

多用户MIMO系统的低复杂度天线选择算法

块对角化是一种用于多用户MIMO系统下行链路的预编码方案,它可以完全消除多用户间的干扰。论文就是针对采用块对角化预编码的多用户MIMO下行链路,基于信道F-范数提出一种新的次优天线选择算法。该算法计算复杂度较低。仿真结果显示,其系统容量接近采用最优算法的系统容量。     

上行多用户MIMO系统检测算法及抗远近效应研究

上行多用户MIMO通信系统必须抑制用户间的共信道干扰,本文提出了一种基于最大信号干扰噪声比准则的多用户干扰抑制算法,并且给出了其在存信在道估计误差时的改进算法。与BD算法相比,该算法考虑了噪声的影响,性能有较大的提升。然后提出了一种信号重组方法将Alamouti空时编码用于上行多用户系统中,以进一步提升系统的检测性能。最后针对存在远近效应时算法的局限性,提出了一种分组优化算法,以保证各用户均能达到所期望的容量。仿真结果表明本文所提算法具有优异的性能。     

两类多用户MIMO线性预编码的功率分配*

将多用户MIMO线性预编码分为干扰消除和干扰抑制两类,针对干扰消除中的块对角化（block diagonalization,BD）迫零算法,讨论了经典注水功率分配,提出一种信噪比控制功率分配方案。该方案可使系统各子流接收信噪比相同,各个用户的误码性能一致,也可控制用户之间的任意信噪比比例;研究了干扰抑制类预编码的统一功率分配方案,提出一种针对存在干扰系统的适用于相关信道的迭代注水算法。该算法引入经典注水的思想,将干扰和噪声一并考虑。仿真结果表明,该算法在相关信道下使系统和容量获得了明显提高。     

基于干扰对齐的协作预编码优化设计

在K多用户多输入多输出(MIMO)干扰信道下,通过协作共享信道状态信息,使用干扰对齐可以在高信噪比情况下能实现K/2自由度传输。然而在一定的自由度下,能获得的传输吞吐量还与所采用的预编码有重要的关系。在传统的基于特征向量的干扰对齐方法基础上,通过构造特征向量的优化空间,提出以最大化和速率为准则进行预编码的优化设计,给出两种优化算法,并通过进一步修改使其可以用于非理想信道状态信息下的预编码设计。仿真结果表明,在两种信道信息条件下所提出的优化算法比现有的一些基于特征向量的方法和速率得到提升。     

Robust multiuser MIMO scheduling algorithms with imperfect CSI

Robust multiuser multiple-input-multiple-output (MIMO) scheduling algorithms are proposed in this paper.With imperfect channel state information (CSI),traditional scheduling algorithms for the multiuser MIMO system based on the zero forcing precoding scheme will lose some performance due to the multi-user interference (MUI).In order to improve the system average throughput,we study the robust multiuser MIMO scheduling problem with imperfect CSI.From the average capacity formula,we derive a robust factor which can transform the robust multiuser MIMO scheduling problem into the traditional one,thus most existing non-robust scheduling algorithms can be robust if this factor is adopted.Simulation results show that compared with the traditional algorithms,the proposed robust algorithms can improve the system average throughput significantly under the CSI error environment.     

基于双码本的多用户MIMO有限反馈预编码方法

针对多用户多输入多输出(MIMO)下行链路由有限反馈导致的性能缺失,提出一种基于双码本的有限反馈预编码方法。该方法首先在接收端根据期望用户最大信干比准则从预置码本中选取预编码码字及扰动码字反馈给发送端,然后利用矩阵线性变换特性对预编码码字进行线性变换扰动以达到容量最优,从而补偿由于有限反馈导致的容量性能缺失。仿真结果表明,所提出的方法在保证反馈链路开销与系统误码性能的情况下,有效地改善了系统吞吐量。     

基于离散粒子群优化的多用户MIMO用户选择*

为了在降低计算复杂度的同时获得良好的性能,给出了一种基于离散粒子群优化的多用户MIMO用户选择方法.该方法基于sum-MSE预编码,所支持的用户数目取决于接收方的子流数之和,改变了传统的用户选择方法支持的用户接收天线数之和不大于发送天线数的限制.当移动台子流个数小于接收天线数时,所研究的用户选择方法可以增加同时服务的用户个数,获得更高的系统和容量.仿真结果表明,该方法能够在系统性能和复杂度之间进行良好的折中.     

多用户系统中基于双码本的有限反馈预编码

针对多用户MIMO-OFDM下行链路由有限反馈导致的性能缺失,提出了一种基于双码本的有限反馈预编码方案。该方案在接收端依据部分子载波信道信息并采用期望用户最大信干比准则,从预置码本中选取主码字及扰动码字反馈给发送端,在发送端根据子载波簇的相关性重构各子载波预编码矩阵,然后利用矩阵线性变换特性对主码字进行线性变换扰动以达到容量最优,从而补偿由于有限反馈导致的性能缺失。仿真结果表明,所提出的方法在保证反馈链路开销与系统误码性能的情况下,有效地改善了系统吞吐量。     

Decentralized transceiver optimization for multi-relay aided multiuser MIMO networks

In this paper, the decentralized transceivers and corresponding channel state information （CSI） signaling concepts are proposed for weighted sum rate （WSR） maximization, via linear downlink transceiver＂ optimization in multi-relay aided multiuser multiple-input multiple-output （MIMO） networks. Three decentral- ized algorithms are proposed with the local CSI requirements at the base station （BS） and the relay nodes. In the first proposed algorithm, the generalized channel inversion precoding is used at the BS to avoid the second hop channel sharing requirements among the relay nodes, and decentralized transceiver optimization of the relay nodes and users are developed to maximize the WSR. A minimum mean square error （MMSE）-based enhanced method is proposed as well. To further improve the performance, we provide a novel structure of the precoding matrix of the BS. The decentralized joint BS, relay and user transceiver optimization problem is formulated and solved. Also, the CSI signaling and decentralized processing in the time division duplex （TDD） system are analyzed. Simulation results show the effectiveness of the decentralized transceiver design compared to the existing algorithms.     

认知MIMO网络中增强型干扰对齐算法

针对认知多输入多输出（MIMO）网络中传统基于最大信干噪比的干扰对齐算法,在发送多数据流时随着信噪比的增加不易收敛以及数据流之间的干扰突出的问题,提出一种充分考虑数据流间干扰并进行迭代限制的干扰对齐算法。首先,次用户通过编码设计消除主次间的干扰;然后,在消除主用户之间和次用户之间干扰时,根据信道互易性,运用广义瑞利熵计算基于最大信干噪比算法的预编码与干扰抑制矩阵,并在迭代过程中,每次迭代始终使预编码与干扰抑制矩阵先满足干扰功率在期望信号空间最小;最后,结合次用户间MIMO干扰信道、主次用户间构成的MIMO干扰信道以及次用户网络干扰对齐的必要性,推导出次用户可达自由度上限。实验结果表明,相比传统最大信干噪比算法,所提算法在信噪比较低时次用户总容量无明显提高,但随着信干噪比的增加其优势越来越明显;当达到收敛时,所提算法迭代次数比传统最大信干噪比算法约减少40%。因此,所提算法能够提高系统容量且加快收敛。     

一种基于SLNR预编码的天线与用户联合选择算法*

针对在多用户MIMO系统中天线与用户联合选择算法复杂度高的问题,依据SLNR预编码算法特点,提出了一种基于SLNR预编码的天线与用户联合选择算法。分析了天线与用户选择顺序对基于SLNR预编码算法的多用户MIMO系统性能影响,给出了先天线后用户的次最优选择策略。所提算法首先为每个用户选取最优的单天线,再利用贪婪思想进行用户选择。仿真结果表明,所提算法与穷举算法相比和容量性能在020 dB的信噪比范围内损失均保持在1.6 dB左右;而误比特性能与穷举法相比在10-3有2 dB左右损失,但是所提算法复杂度与穷举法相比下降明显。     

Per-layer transmit and receive filters design for Tomlinson-Harashima precoding in multiuser MIMO systems

In this paper,the per-layer design for Tomlinson-Harashima precoding (THP) in the downlink of multiuser multiple-input multiple-output (MIMO) systems is investigated.In these systems,the number of the receivers is equal to that of the transmit antennas.Based on the criterion of maximum system sum-capacity,we study two per-layer joint transmit and receive filters design schemes with receive antenna beamforming (RAB) and receive antenna selection (RAS),respectively.Moreover,the differences of the equivalent channel gains and capacities between these two schemes are analyzed theoretically.Simulation results show that by these per-layer schemes,the system sum-rate is improved significantly with respect to the per-user processing scheme.