多小区MIMO系统中基于泄漏的多用户下行链路预编码新算法

针对多小区MIMO系统的多用户下行链路预编码设计是未来移动通信系统研究的重要内容之一。本文在蜂窝多小区MIMO通信环境下,基于信漏噪声比(Signal-to-Leakage-Noise Ratio,SLNR)最大准则,提出了改进的多用户下行链路线性预编码算法。通过在优化目标中考虑接收端白化滤波器的影响,该预编码算法实现了对用户间干扰和小区间干扰(OCI)的同步抑制消除;在求解预编码矩阵优化问题时,本文基于QR分解提出了一种新的低复杂度求解算法,该算法能以较低的计算复杂度实现系统性能的有效提升。仿真实验结果表明,本文的改进SLNR线性预编码算法能有效抑制小区间干扰(OCI)的影响,使多小区MIMO系统获得更高的和速率(Sum Rate)容量。      

多小区多用户TDD MIMO下行链路干扰抑制预编码算法

针对多小区多用户TDD MIMO下行链路,提出了一种基于预编码的联合干扰抑制算法。首先,利用广义MMSE信道逆的QR分解设计预编码矩阵抑制下行链路的多用户干扰(MUI)。然后,从信号能量泄露的角度设计第二个预编码矩阵抑制小区间干扰(ICI)和残留的多用户干扰。该算法能够利用TDD MIMO信道的互易性,不需要用户端的反馈。在市区微小区组成的多用户TDD MIMO系统中的仿真结果表明,该算法能有效地提高系统容量和用户端平均信干噪比(SINR)。     

多用户毫米波MIMO系统中基于信道互易性的混合模数预编码算法

本文针对多用户毫米波多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统,首次提出了分离子阵列MIMO混合模数预编码架构毫米波系统的一种模拟接收方案。将最大化和速率求解混合模数预编码的三元联合优化问题分成模拟和数字两部分求解,进一步提出了基于信道互易性的混合模数预编码算法。该算法通过最大化下行各个用户和上行各个子阵列的接收信干噪比分别求解模拟合并矢量和模拟预编码矢量;优化模拟部分后,设计发射端数字预编码器消除多用户数据流之间的干扰。数值仿真表明所提算法收敛速度快,且可获得接近最优纯数字预编码算法的性能。      

基于SLNR与矢量扰动的毫米波大规模MIMO双层混合预编码算法

在多用户毫米波大规模多入多出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）系统中，针对现有基于信漏噪比（Signal-to-Leakage-plus-Noise Ratio,SLNR）准则的混合预编码算法未考虑用户信道质量不同和信道矩阵具有病态性的问题，本文提出了一种联合SLNR与矢量扰动（Vector Perturbation,VP）的双层混合预编码算法.该算法分两层设计预编码矩阵.第一层，考虑用户信道质量不同，提出了基于SLNR准则的匹配加权算法.该算法充分考虑信道系数、预编码矢量和组合矢量的影响设计信道加权因子，利用加权因子对SLNR算法进行改进，从而设计更优的混合预编码器，消除用户间干扰.第二层，根据第一层获取到的等效基带信道，利用迫零（Zero Force,ZF）消除用户天线间干扰.考虑到信道矩阵具有病态性，采用VP算法进一步处理.通过在发射信号上添加扰动矢量减小发射端功率增强的影响.仿真结果表明，相较于同类混合预编码算法，所提算法可以获取更好的误码率（Bit Error Rate,BER）性能和频谱效率.     

干扰距离最远的多用户多天线干扰对齐算法

针对多用户多天线中小区边缘用户同频干扰问题,提出了一种基于干扰距离最远准则的多用户MIMO干扰对齐优化算法,通过对等效干扰信道进行SVD分解,选择与等效干扰信道矩阵距离最大的特征子信道作为传输预编码矩阵,并分析了算法复杂度以及空间相关性对性能的影响,仿真结果显示系统频谱效率较原始算法在8天线下有31.57％的提高.     

基于块对角化的格基规约GMD矢量预编码

研究了对多用户多输入多输出下行链路进行块对角化后,使用格基规约算法的几何均值分解矢量预编码的实现方法。根据块对角化思想将多用户多天线信道分解为等价并行子信道,基于等价子信道给出了单个用户的几何均值分解矢量预编码的传输方案,通过使用格基规约算法分别结合连续干扰消除和垂直分层空时编码两种方法,求解矢量预编码中的扰动矢量。仿真表明,提出的方法误码率性能优于块对角化矢量预编码算法2 dB以上,而且能在不降低系统性能的前提下降低计算复杂度。     

蜂窝网络下行链路单反馈干扰对齐算法研究

干扰是无线蜂窝网络面临的主要问题之一。蜂窝网络干扰对齐能消除干扰的影响从而提高系统信道容量。经典蜂窝网络下行链路干扰对齐算法仅优化单个用户自身信道容量,从而限制了蜂窝小区整体信道容量的提升。从提高蜂窝小区总信道容量出发,该文提出一种蜂窝网络下行链路单反馈干扰对齐算法。构建了蜂窝网络下行链路干扰对齐数学模型;在用户端以最大化用户SINR为目标构造接收矩阵;而在基站端以最大化小区总信道容量为目标构造预编码矩阵,并通过梯度投影算法来求解该优化问题。实验结果表明,相比于传统蜂窝小区下行链路干扰对齐算法,新算法可有效提高蜂窝网络下行链路信道容量。     

基于IAFS算法的毫米波大规模MIMO混合预编码方法

毫米波大规模多输入多输出系统可以通过部分连接混合预编码方法克服其信号路径损耗带来的不利影响,具有硬件实现复杂度低、能量效率高的优点,当输入的数据流数与射频链路数相等时,可以采用基于串行干扰消除的混合预编码方法。当输入的数据流数与射频链路数不相等时,提出了一种基于改进人工鱼群（IAFS）算法的混合预编码方法。其核心思想是基于频谱效率最优化准则和部分连接结构的特点,将针对模拟预编码矩阵变量的频谱效率优化问题转化为基于矢量变量的频谱效率最优化问题,利用IAFS算法进行寻优求解完成预编码矩阵设计。仿真结果表明,所提方法在低信噪比条件下具有较好的频谱效率与能量效率性能,有望在现实场景中得到应用。     

毫米波下行多用户系统安全混合波束成形算法

毫米波混合波束成形结构受到日益广泛的认可,但缺乏以安全性为着眼点的混合波束成形算法研究,特别是当窃听者具有多用户译码能力时,系统安全性能无法得到保障。针对上述问题,该文基于人工噪声辅助的思想提出一种毫米波下行多用户系统安全混合波束成形算法。首先,将混合波束成形矩阵的模拟部分和数字部分解耦合独立求解,在充分考虑信道特性的基础上,通过最大化用户接收信号能量和迫零思想分别设计有用信号的模拟和数字波束成形矩阵;然后,通过SVD分解设计人工噪声的基带数字预编码矩阵,将人工噪声置于合法用户零空间。仿真结果表明,人工噪声辅助的安全混合波束成形算法有效解决了存在具有多用户译码能力窃听者时系统的安全问题。     

MIMO干扰信道下的协作干扰对齐优化算法

干扰对齐是将来自其他发射机的干扰信号对准到同一信号子空间,从而减少对期望信号的干扰的一种传输技术,近年来得到了广泛的关注.本文为K用户多输入多输出(MIMO)干扰信道系统提出了一种协作干扰对齐优化算法.通过对信道的奇异值分解,基于矩阵弦距离,不仅选出一组最好的特征子信道来传输信号,而且还选取一组有利于有用信号远离干扰信号的预编码矩阵,这样,可以最大化减少干扰对有用信号的影响.另外,本文还根据得出的预编码矩阵来计算和优化干扰抑制矩阵.本文算法在没有用迭代的基础上来计算预编码矩阵和干扰抑制矩阵,这样不仅使整个系统的复杂度大大降低,进一步,仿真结果显示容量和能量效率较其他算法有明显改进,这也正是最近受到广泛瞩目的绿色通信所要求的.     

多小区块对角化的MMSE矢量扰动预编码

针对多小区基站协作的多输入多输出(MIMO)系统中,小区之间和用户之间的干扰对系统造成的性能降低的问题,提出了基于块对角化的最小均方误差(MMSE)矢量扰动预编码方案,实现多小区系统的性能改善。首先使用块对角化方法消除多小区间干扰;在预编码设计环节上,通过MMSE准则设计预编码矩阵,从而抑制病态信道对系统性能的影响;最后使用格基规约方法求解发射端矢量扰动信号。仿真表明,提出的算法提高了多小区矢量预编码的误码率性能,使其优于已有的块对角化及矢量扰动预编码等算法的误码率。     

多小区MU-MIMO系统中基于泄露干扰迫零的分布式块对角化预编码设计

该文对多小区MU-MIMO中的预编码设计进行了研究。通过将单小区块对角化预编码进行扩展,将泄漏到邻小区的干扰纳入考虑范围,采用泄露干扰迫零的块对角化预编码,利用发送端提供的额外自由度直接将泄露干扰进行子空间迫零,消除泄露干扰,并且小区内用户之间也进行子空间迫零,消除用户间干扰;从而降低小区间干扰对多用户MIMO系统的不利影响。并且对本文所提算法复杂度进行了定量分析,表明该方案具有较低的计算复杂度。最后通过仿真全面分析了不同参数条件下的系统性能,结果显示该方法能够提高系统的传输速率。      

基于遗传算法的毫米波大规模MIMO系统混合预编码

目前混合预编码方案中,大多采取高精度的移相器作为模拟预编码的设计基础,使得系统成本增加。针对这一问题,探讨了有限精度射频前端的混合预编码设计。为了实现更高的频谱利用率,考虑到天线权值的最优组合为一NP（Non-deterministic Polynomial）问题,受机器学习启发,采用遗传算法对阵列中阵元的相位取值进行建模设计模拟预编码。通过信道矩阵与模拟预编码矩阵的乘积引入等效信道矩阵,考虑用户间干扰,以最大信干噪比准则进行数字预编码设计。仿真结果表明,该方案得到的混合预编码矩阵其系统性能可逼近全数字预编码矩阵的性能。     

Sum-rate maximization in MIMO NOMA system with imperfect CSI

In order to solve the problem of maximizing the sum rate under the constraints of transmission power limitation and users’ rates requirements,precoder and receiver were devised by combining multiple-input multiple-output (MIMO) and non-orthogonal multiple access (NOMA) based on imperfect channel state information (CSI).To take advantage of successive interference cancellation (SIC) techniques to eliminate interference from weak user’s signal,each data stream of the strong user needed to decode the corresponding weak user’s signal.Since the problem formed was non-convex,it was converted into the problem with the difference of two convex functions (D.C.) by using semi-positive definite programming and first-order Taylor expansion,and a penalty function was used to solve the constraint of the rank of the precoding covariance matrix.The simulation results show that compared with the orthogonal multiple access technology,the proposed D.C.algorithm can improve system sum rate.     

高速移动环境下基于动态CSI的MIMO系统改进模代数预编码

针对高速移动场景下信道快时变特性给多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）系统预编码带来的技术挑战,提出基于动态信道状态信息（Channel State Information,CSI）的MIMO系统改进模代数预编码（Tomlinson-Harashima Precoding,THP）算法.该算法利用信道统计量信息以及相关性构建动态CSI模型,更准确实时地体现当前信道状况;进一步地,提出一种基于循环遍历搜索的多用户调度算法,以最大化信干噪比为目标进行用户调度,且将多用户调度算法应用到THP中,提高了预编码精度.仿真结果表明,所提算法相比传统预编码算法具有更优的误码率性能和信道容量,验证了所提算法能有效地适应高速移动场景.     

多用户MIMO系统基于消息块预编码的可信通信技术

针对多用户MIMO窃听信道,提出了在未知非法接收者任何信息的前提下,实现可信通信的基于消息块的人为干扰和预编码算法,并且在实现可信通信"可信性"的同时,考虑了"有效性"和"效率"问题。人为干扰仅干扰非法接收者,而不对合法接收者产生任何影响。预编码算法是已有的用于消除多用户干扰的"迫零"方式与基于SVD分解的线性预编码方式的结合。与基于单消息符号的预编码方式相比,提高了可信通信的效率。仿真结果表明,其进一步降低了非法接收者的SINR,并提高了多用户MIMO系统的通信容量。     

一种改进的SLNR多用户MIMO预编码方法

MU-MIMO系统中,基站在相同的时间与频率资源上与多个用户进行通信,导致不同用户之间存在同信道干扰。SLNR预编码方法将联合优化的问题转化成若干个独立优化问题,在系统性能与复杂度之间取到很好的折中。提出了一种改进的SLNR预编码方法,该方法在泄漏信号的基础上,考虑干扰信号的影响,对预编码向量进行迭代优化。仿真结果表明,与SLNR方法相比,该方法在理想CSI和非理想CSI情况下都可以进一步提高系统的吞吐量。