大规模MIMO系统中动态导频分配

针对大规模多输入多输出(MIMO)系统中存在的导频污染问题,该文提出一种动态导频分配方案。所提方案利用目标小区与干扰小区用户之间的信号干扰强度差将干扰小区分为Uin和Uout两类,并对Uin中的用户进行最优导频分配,Uout中的用户进行随机导频分配来提升系统的平均下行可达和速率。同时,在存在额外正交导频组的情况下对所提方案做了进一步优化。仿真结果表明,所提的动态导频分配方案能够有效地提升大规模MIMO系统的性能。     

大规模MIMO系统中基于图着色的半动态导频分配

针对大规模MIMO系统中存在的导频污染问题,提出了一种基于图着色的半动态导频分配方案。首先,推导出各个小区可以复用导频的用户与其服务基站的最大距离门限。然后,根据该门限值将系统内各小区的用户分为小区中心用户和小区边缘用户;允许各个小区门限值之内的用户（小区中心用户）复用相同的导频;最后,基于图着色理论协同分配各个小区的小区边缘用户的导频,达到降低导频干扰的目的。仿真结果显示,该方案减少了用户间的导频干扰,有效地提升了整个系统的上行可达和速率。     

大规模MIMO系统中的动态导频分配方案

针对多小区大规模多输入多输出(MIMO)系统中存在的导频污染问题,通过分析MMSE信道估计产生的误差,提出了一种动态导频分配方案.该方案将目标小区与相邻小区相邻的边缘区域内的用户进行动态导频分配,剩余区域内的用户进行随机导频分配来提升系统下行链路的平均可达和速率.仿真结果表明,该方法不仅能显著地提升信道估计的性能,而且还能有效地提高整个系统下行链路的可达和速率.     

基于预编码与导频分配的大规模MIMO导频污染抑制

导频污染问题是限制大规模多输入多输出(MIMO)系统性能的主要影响因素.针对这个问题,提出了一种基于改进预编码和最优导频分配策略的大规模MIMO系统导频污染抑制算法.首先,在系统下通过基于改进遗传优化算法的最大化信干噪比(SINR)预编码算法,获得最优预编码矩阵;然后,通过基于用户信道条件优劣的最优导频分配策略对每个小区用户进行导频分配,从而实现大规模MIMO系统导频污染抑制.通过Matlab仿真结果可知,相对于传统的SINR预编码算法,所提算法的复杂度降低了65%左右,而导频污染抑制性能提升了30%左右.该算法能够有效抑制导频污染,提升大规模MIMO系统的性能.     

基于迟滞噪声混沌神经网络的导频分配

在多小区大规模多输入多输出(MIMO)系统中，导频污染已经成为制约整个系统的瓶颈。合理地使用导频资源能减轻导频污染的影响，为了寻找使边缘用户和容量最大的导频分配方式，该文首次提出了基于迟滞噪声混沌神经网络(HNCNN)的导频分配方案。迟滞噪声混沌神经网络作为良好的优化工具，其优化能力与所设计的能量函数相关。该方案结合导频资源使用的特点以及最大化边缘用户和容量的计算方式，设计了新的能量函数。仿真结果表明，网络能在一定迭代次数后收敛到较优的导频分配方式。与其它文献方案相比，采用以HNCNN为框架求取导频分配方式，可以更有效减轻导频污染的影响，使系统性能得到改善。     

大规模MIMO系统中融合用户调度的叠加导频信道估计方法

传统的信道估计策略通常基于时分复用方式实现导频配置,导致大规模多输入多输出系统的带宽利用率有限,同时受信道相干时间的限制,大规模MIMO系统可利用的导频资源非常有限,因此,相邻小区不得不通过导频复用来实现信道估计,从而引起导频污染问题。针对上述问题,融合用户调度,提出了一种基于叠加周期性导频的信道估计方法。该方法通过优化功率分配因子,以信号泄露噪比（SLNR）作为度量指标,对不同小区的用户进行协作调度并分配相同的导频,不仅减轻了导频污染,而且提高了信道估计的精度。数值仿真验证了方法的有效性。     

大规模MIMO系统中基于用户位置和用户分类的导频分配

针对大规模MIMO通信系统中存在的导频污染问题，提出了一种基于用户位置和用户分类的导频分配方案。该方案根据路径损耗和到达角设计目标函数及合理阈值，通过将用户的目标函数与阈值进行比较，把系统中所有用户分为高干扰和低干扰两类，接着为低干扰用户复用导频序列、高干扰用户分配额外正交导频序列来减轻导频污染。仿真结果表明，该方案提高了通信系统性能。     

链状网大规模MIMO系统中导频污染减轻方案

为了减轻大规模MIMO多小区TDD系统中的导频污染,本文针对链状网大规模MIMO多小区TDD系统特点,提出了一种新的导频污染减轻方案。方案中将每个小区分成左区和右区,并将正交的导频序列分成三组。三组导频序列组依次、循环地分配给链状网中的各个左、右区域用户,从而实现目标用户与其相邻近区域用户安排正交导频序列,而目标用户与较远区域用户复用导频序列,从而减轻了导频污染。仿真结果表明,本文方案由于节省了上行信道估计时间,其吞吐量优于导频功率控制法。而且本文方案相对于导频列举法,计算量小,具有一定的实用价值。      

以用户为中心的可见光通信协作传输中训练资源分配算法

以用户为中心的可见光通信协作传输是近年来出现的新架构,这导致虚拟小区之间出现重叠。为避免导频污染问题,每个虚拟小区中的光接入点(AP)或者虚拟小区中选择相同AP的用户发送的训练序列应该是正交的。针对可见光通信中以用户为中心的协作网络,研究训练资源的正交分配问题,提出了一种新的导频分配算法,联合导频分配和用户选择问题,以期最大限度地增加虚拟小区内可被接入的用户数。分析和仿真结果表明,该导频分配方案可以有效改善导频污染问题,提高训练资源利用率,并且相比已有的导频分配方案,性能有所改进。     

大规模MIMO系统中基于用户分类的动态导频分配

针对大规模MIMO系统导频污染问题,提出一种基于用户分类的动态导频分配策略.根据目标小区用户信号强度的方差设置合理的用户信号强度临界值,将目标小区用户分为中心用户和边缘用户.中心用户采用最大载干比算法分配导频,以最大化中心用户总信道容量.边缘用户采用贪婪算法分配导频,以提高每个边缘用户的信干噪比.仿真结果表明,所提策略在提高边缘用户信干噪比的同时能够有效提高系统的信道容量.