窄带波束信道MIMO系统的容量分析

最近的研究表明,多输入多输出(MIMO)技术在不增加功率和带宽消耗的情况下具有大幅提高无线通信速率的潜力.在传统的MIMO系统(称为天线信道MIMO系统)中,多个接收天线的输出被直接选作多输出信号.提出了波束信道MIMO系统的结构.在波束信道MIMO系统中,多个波束的输出被选作多输出信号.基于阵列方向响应矢量,提出了窄带MIMO信道冲激响应矩阵的仿真算法.基于提出的信道冲激响应矩阵算法,给出了天线信道MIMO系统和波束信道MIMO系统容量极限的分析算法.理论分析和仿真结果都表明:波束信道能够提高信噪比(SNR),降低信道间的互相关性,因此波束信道MIMO系统比天线信道MIMO系统具有更大的容量极限.     

超大规模MIMO信道测量建模研究综述

超大规模多天线技术(Extra-large Scale Massive Multiple-Input Multiple-Output,XL-MIMO),是5G大规模MIMO进一步向更高空间维度的扩展和延伸。随天线数目大幅增加,XL-MIMO部署呈现超大孔径阵列等新形态;其传播信道在5G大规模MIMO信道模型近场传播、空间非平稳等特性基础上,进一步呈现出用户可视区域不同等新特点,因此,需要新的模型架构对其进行描述。基于此,对文献中XL-MIMO相关的信道测量、特征分析与建模方法进行综述。从传统无线信道模型出发,对有限维MIMO、大规模MIMO、XL-MIMO共同的信道建模理论与手段、随阵列尺寸增加所表现出的信道新特性以及新特性所催生的新模型架构进行了详细阐述,对XL-MIMO信道特性下出现的挑战与机遇进行了展望,以期为未来超大规模MIMO传输设计提供重要参考。     

MIMO无线通信系统研究现状及其技术路线

多输入多输出(MIMO)技术能在不增加带宽的情况下成倍地提高通信系统的容量和频谱利用率,是下一代移动通信系统中最富有竞争力的技术之一.本文分析了MIMO无线通信系统的空域相关性、信道建模以及信道估计研究现状,并提出了相应的技术路线,这些为更加深入地研究MIMO通信技术奠定了坚实的理论基础.     

毫米波超大规模MIMO信道估计算法研究

超大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)凭借可靠性强、鲁棒性好、频谱利用率和传输容量高等优势成为6G系统研究的热点之一。就毫米波(millimeter Wave, mmWave)大规模MIMO的信道估计技术展开研究，并对其简要分类。介绍了经典的信道估计算法如最小二乘、最小均方误差算法，论述了基于压缩感知的信道估计算法，基于波束训练以及深度学习的信道估计算法；并且通过仿真实验验证了路径数目和天线数目对OMP算法和ADMM算法NMSE性能的影响；对信道估计技术的未来做出展望，包括高移动性应用场景、普适性的深度学习算法、与智能反射表面结合、与非正交多址接入结合等。     

5G毫米波信道估计研究综述

信道估计是大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)毫米波(Millimeter Wave,mmWave)系统关键技术之一。梳理了近几年大规模MIMO毫米波的信道估计策略,重点从压缩感知(Compressive Sensing,CS)、参数估计和深度学习三个方面进行了描述与分析。通过算法性能的对比,总结了毫米波信道估计目前存在的问题以及未来发展的趋势。     

基于人工智能的大规模MIMO信道状态信息反馈综述

大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术凭借其高能量效率和高频谱效率的优势成为下一代移动通信的核心技术之一,其系统增益的基础在于基站能够精确获知信道状态信息(Channel State Information,CSI).由于大规模MIMO系统中基站天线数量巨大,基站获取下行信道状态信息将造成巨大的系统开销,传统基于码本或矢量量化的反馈方法受到挑战,频分双工(Frequency Division Duplex,FDD)模式下5G通信的实际应用也受到制约,而人工智能技术尤其是深度学习(Deep Learning,DL)为解决大规模MIMO系统中的CSI反馈问题提供了新的思路.围绕大规模MIMO系统CSI反馈存在的问题,阐述了CSI反馈的背景,构建了FDD大规模MIMO系统模型,详细描述了代表性的国内外基于DL的CSI反馈方案,最后对基于人工智能的大规模MIMO信道状态信息反馈进行了展望和总结.     

毫米波大规模MIMO系统混合波束成形技术综述

毫米波通信和大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）技术是5G的关键候选技术,在提高5G系统各项性能指标上潜力巨大。混合波束成形作为毫米波大规模MIMO系统中的关键点,能在系统性能和实现复杂度上取得较好平衡,受到业界和学术界广泛关注。首先给出了混合波束成形经典系统模型和常用信道模型,根据信道状态信息获取方式的不同,从基于理想信道条件和基于波束配对两个方面分析和归纳了现有的混合波束成形方案,最后指出了混合波束成形未来发展趋势以及尚未解决的难点。     

面向5G无线通信系统中若干物理层技术探讨

各种智能设备的爆发式增加,新兴多媒体应用的引入以及无线数据需求的指数增长已经对现有蜂窝网络造成了重大负担。与第四代(4G)长期演进(LTE)通信系统相比,第五代(5G)无线通信系统容量要求达到1 000倍以上才能满足用户需求。从无线通信的物理层角度出发,探讨几种应用在5G通信的潜在技术,如新型信道模型估计、定向天线设计、波束成形算法和大规模多输入多输出(MIMO)技术。最后,指出当前物理层技术存在的主要问题并探讨了5G通信系统中的可能发展方向。     

5G信道建模与性能测试方法

随着5G移动通信系统的快速发展,5G基站和终端在实际外场环境下的吞吐量性能对用户体验至关重要。如何在室内精确建模和复现外场信道环境,成为学术界和产业界的研究热点。介绍了4G和5G的信道建模方法,并针对5G终端设备,阐述了目前实验室多输入多输出(multi-input multi-output,MIMO)空口(overthe-air,OTA)测试解决方案的优势,然后给出了具体的OTA信道建模原理描述以及吞吐量仿真结果,以期为相关工作提供参考。     

应用软件无线电（SDR）实现MIMO通信实验研究

移动通信系统通过四代的发展变革,在5G的大规模商用下,多输入多输出(MIMO)技术凭借本身的特殊优点已经成为了5G的核心技术,MIMO具备着可在不用增加功耗的条件下提升无线系统性能的优点。它在应用多个天线时,传输的信号以信道分集的方式得到容量增益,凭借不同无线信道传输至接收天线。主要工作及创新点如下:(1)基于USRP平台设计了MIMO系统。(2)提出了解决设备相位同步的方案。     

B3G空中接口技术分析--MIMO信道测量

在多径信道中,使用多天线的MIMO无线系统能够比单天线系统提供更高的信道容量,而信道测量是决定通信性能的一个重要因素。对目前国际范围内现有的MIMO信道测量进行了研究,并做了归纳和分类。此外,对MIMO信道测量方法进行了分析,并给出了一些针对MIMO信道测量系统设计的建议,为B3G空中接口技术研究提供了技术支持。     

On the MAC-BC duality of multiuser non-regenerative MIMO relay systems

Multiple input multiple output(MIMO) relaying techniques can greatly improve the spectral efficiency and extend network coverage for future wireless systems.This article investigates a multiuser MIMO relay channel,where a base station(BS) with multiple antennas communicates with multiple mobile stations(MS) via a relay station(RS) with multiple antennas.The RS applies linear processing to the received signal and then forwards the processed signal.The dual channel conditions between MIMO relay multiple access channel(MAC) and broadcast channel(BC) are first developed for single-relay scenario with white Gaussian noise.Then the MAC-BC duality for MIMO relay systems is established by proving that the capacity region of MIMO relay MAC is equal to that of dual MIMO relay BC under the same total network transmit power constraint.In addition,the duality is also extended to multi-relay scenario with arbitrary noise.Finally,several simple general numerical examples are provided to better illustrate the effectiveness of the MIMO relay MAC-BC duality.     

三维粗糙面上的MIMO信道模型

多天线构成的多输入多输出MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）信道是B3G/4G系统的关键技术之一。文章建立下垫三维粗糙面的MIMO信道模型,用基尔霍夫（KA,Kirchhoff approximation）近似随机粗糙面散射的数值计算方法研究下垫粗糙面产生的随机多路径传输对MIMO信道矩阵的影响,并数值地讨论接收、发射天线阵列位置以及下垫粗糙面几何参数对MIMO系统信道容量的影响。结果表明,双站距离大、天线高度低时,下垫随机粗糙面对MIMO信道容量的影响显著。当天线阵元间距小时,下垫粗糙面将显著增大MIMO系统信道容量;当天线间距大时,粗糙面减小MIMO系统信道容量。     

基于射线跟踪法的73 GHz走廊环境MIMO信道特性研究

为了研究5G室内走廊环境的毫米波传输特性,通过射线跟踪仿真方法预测了室内走廊环境下73 GHz毫米波MIMO信道特性。介绍了实验的仿真环境和射线跟踪仿真预测的实验方法和具体参数设置。研究了室内走廊环境下73 GHz毫米波MIMO信道的路径损耗、RMS时延扩展和MIMO信道容量变化。发现了路径损耗斜率和RMS时延数值较小。研究MIMO容量随距离变化时发现,收发机沿走廊纵向方向中间处会产生容量峰值,主要是由于该处散射丰富,NLOS分量大。研究MIMO容量特性发现增大天线间距和增大天线阵列规模可以提升容量,但是采用4×64 Massive MIMO相对于采用4×4 MIMO时容量提升较为有限。实验证实了73 GHz毫米波MIMO可以用于室内走廊环境。     

5G若干关键技术评述

第五代移动通信网络（5G）目前得到了全球企业、研究院所和高校的广泛关注和大量研究。详细介绍和总结了5G的发展历程和国内外研究进展,分析了基于虚拟化的5G网络架构。从无线传输、无线接入、网络这3个角度,深入全面地介绍了5G潜在的关键技术及最新进展,包括大规模多天线、全双工、信道建模与信道编码等,分析了其中一些关键技术的优缺点及未来可研究方向。最后,展望了5G未来发展的重点任务及主要方向。     

4G移动通信中的OFDM—MIMO技术研究

介绍了4G移动通信中的OFDM技术、MIMO技术的基本原理及MIMO-OFDM系统的关键技术包括信道估计、同步、分集技术和空时编码技术。MIMO技术与OFDM技术结合，成为4G移动通信中有效对抗频率选择性衰落、提高数据传输速率、增大系统容量的关键技术，是第四代移动通信系统研究的热点问题。     

一种用于5G 移动通信终端的双频MIMO天线系统

为满足5G 移动通信系统对信道容量的要求,提出了一种应用于5G 移动终端的双频多输入多输出(MIMO)天线系统。它由沿移动终端两个长边垂直放置的八个天线单元组成。该天线系统可以覆盖中国工业和信息化部(MIIT)所规划的3.3 ~ 3.6 GHz 和4.8 ~ 5 GHz 两个频段,且低频段和高频段的天线效率分别高于61% 和50%。通过优化各天线的相对位置和放置方向,使得各端口之间的隔离度优于15 dB。为更好评估天线系统性能,计算了MIMO天线的包络相关系数(ECC)和信道容量(CC)。所得该MIMO 天线系统在工作频段内ECC均小于0.1,且信道容量峰值可以达到36.8 bps/ Hz。同时,制作并测量了MIMO 天线样品,测试结果与仿真结果表现出良好的一致性。     

互耦效应对超大规模MIMO天线系统信道容量的影响

超大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)天线系统是6G的关键技术,由于天线单元间距很小,多个天线单元的互耦效应是影响其性能的因素之一。建立了基于石墨烯基贴片天线阵列-子阵列架构的超大规模MIMO天线系统,推导出了互耦效应影响下的信道容量表达式。通过电磁场数值计算仿真了超大规模MIMO天线系统的信道容量,结果表明,在不考虑互耦效应时,超大规模MIMO天线系统的信道容量与子阵列天线单元数、子阵列数以及发射机功率正相关;在互耦效应的影响下,系统的信道容量降低,互耦效应的强弱与子阵列天线单元的间距有关,天线单元间间距越小,相邻天线间的互耦效应越明显,系统的信道容量越小。该仿真结果可以为6G中超大规模MIMO天线系统的设计提供参考。