利用HARQ多用户MIMO系统的自适应反馈方法

提出了一种利用混合自动重传请求（HARQ）的多用户多输入多输出（MIMO）系统的自适应反馈方法. 该方法利用HARQ过程中用户反馈的确认/不确认（ACK/NACK）信息,分析信道状态和多用户之间的配对状况,决定用户端何时反馈信道状态信息（CSI）,并进行调度和预编码来提高系统容量. 仿真结果表明,该方法减少了反馈量,复杂度低,比传统的多用户MIMO系统具有更好的性能,特别是高信噪比和高速移动情况下,一定程度解决了多用户MIMO系统的瓶颈问题.     

降低MIMO系统中预编码复杂度的均值方案

在多输入-多输出(MIMO)通信系统中,如果发射端能够获得当前信道的准确状态信息(CSI),则可以在发射端进行优化设计来改善整个系统的传输性能.但是其优化设计的经典类注水算法大大增加了发射端预编码的复杂度.为了降低MIMO系统发射端预编码处理的复杂度,提出了一种新的均值方案.该方案利用信道奇异值的均值去代替类注水算法中的实时奇异值.仿真结果表明,该方案在能够准确表征MIMO系统信道容量和其他性能的前提下,可以降低约一个数量级的复杂度.     

非理想CSI下基于OSTBC的MIMO-OFDM系统中自适应资源分配算法研究

对于MIMO—OFDM系统,自适应资源分配可以有效利用时间、效率、空间等资源,进一步提高系统性能,其设计依赖于信道状态信息（CSI）的质量。但在实际系统中,信道估计本身可能存在误差,信道信息需要进行量化才能进行反馈,反馈信道可能经历衰落,存在时延,这些都会导致CSI的非理想,从而降低自适应资源分配所带来的性能提高,甚至消失。为了解决这个问题,文章给出了一种可使MIMO—OF、DM系统在自适应传输模式（AT）及非自适应传输模式（Non—AT）这两种模式问进行切换的算法,即STM算法。仿真结果表明,根据给定CSI非理想反馈参数的不同,最优传输模式视情况而定。     

基于有限反馈的多小区协作迫零预编码

为了同时抑制小区间干扰和用户间干扰,在多小区多用户系统中,基站通过共享CSI,采用小区间干扰清零（ICIN）预编码算法,将2种干扰迫零。在该算法的基础上,提出了有限反馈情况下的自适应比特分配算法以最小化量化误差引起的速率损耗,更有效地利用反馈比特资源。并且,给出速率损耗保持恒定时,用户所需的总反馈比特数的变化规律。仿真结果表明,提出的自适应比特分配算法优于等比特分配算法,并且采用自适应比特分配时系统速率损耗较小,而复用增益与准确CSI时相同。     

有限反馈CoMP系统中多小区差分CQI协作调度

针对有限反馈的协作多点系统,提出了一种考虑小区间干扰、提高小区边缘用户吞吐量的多小区协作调度算法.利用信道质量指示值(CQI)的差值(差分CQI)表征协作区域内相邻小区的用户采用不同预编码向量时对本小区用户的干扰情况.基站根据由用户反馈、小区间交互得到的差分CQI生成干扰加权因子,结合小区内比例公平调度算法计算的优先级因子,完成协作区域内不同小区间的用户配对和调度.新算法兼顾了系统的公平性和频谱效率,通过协调不同小区用户间的干扰,提高了边缘用户的数据速率,并利用差分CQI的反馈与交互,减小了协作小区间控制信息交互量.     

GEVD辅助的MMSE干扰抑制下行多用户MIMO系统

为提高多用户多输入多输出(MIMO)系统中多个用户的预编码增益,提出了一种利用广义特征值分解(GEVD)辅助的最小均方误差(MMSE)干扰抑制算法,抑制干扰和噪声的同时考虑了用户的预编码增益、最大化发射端的信漏噪比和接收端的信干噪比,并给出有信道误差情况下修正的预编码设计方法.理论分析和仿真结果表明,新算法比广义的MMSE信道反转算法具有更好的系统性能.     

CSI对MIMO系统容量影响的仿真与分析

在给出已知信道状态信息（CSI）和未知CSI这2种状况的多输入多输出（MIMO）系统容量的前提下,对MIMO系统容量的互补累计分布函数（CCDF）、遍历容量（ergodic capacity）、中断容量（outage capacity）以及MIMO信道相关情况下的容量进行仿真。仿真结果表明：小信噪比情况下,CSI对MIMO系统容量有着很大的影响,信噪比为0 dB时,对于8发8收MIMO系统,已知CSI可以获得3 b/s/Hz容量增益;在大信噪比的情况下,CSI对MIMO系统容量是一个多余的信息。     

下行多用户MIMO系统中低复杂度块对角化预编码算法

为在保证误码性能的情况下降低块对角化预编码算法计算复杂度,提出一种基于矩阵伪逆与LDL“分解的多用户多输人多输出（MIMO）系统块对角化（BD）预编码改进算法LDLHBD（QR）。算法通过全局信道矩阵伪逆与块QR分解进行零空间计算,避免复杂的矩阵奇异值分解（SVD）,快速实现信道块对角化。并采用能提供均匀子信道增益的LDL“方式对等效信道进行优化分解,实现预编码矩阵设计。仿真结果表明该算法计算复杂度明显降低,并获得了与传统块对角化算法相近的误码率性能。     

基于统一信道分解的自适应MIMO技术研究

由于空间相关特性的影响，限制了多人多出（MIMO）通信系统的应用．参考统一信道分解（UCD）的信道参数反馈方法，提出了一种自适应MIMO系统．这种系统能适用于各种空间相特性、通过仿真验证了基于UCD的MIMO系统在各种空间相关特性下的性能，并讨论了反馈误差对系统性能的影响．     

蜂窝网联合协作MIMO上行容量研究

研究了蜂窝无线通信系统中联合协作传输的性能以及用户协作与基站协作之间的关系.在时分的线性部署蜂窝无线系统中,通过研究MIMO信道条件下基站、用户联合协作方式的单个小区可达上行各态历经速率,给出了MIMO信道中多基站联合解码与终端OAF协作联合模式下的可达速率的计算方法,并通过仿真对MIMO信道下联合协作方式性能进行验证...     

非理想信道状态信息下的稳健干扰安排设计

为了减小多小区环境下信道误差对传统算法稳健性的影响,通过设立误差约束,并对收发端矩阵进行迭代运算,给出了一种稳健的最小化干扰泄露算法,推导了新的目标约束下具有信道误差的系统和速率表达式.仿真结果表明,该干扰安排算法与未考虑信道误差的算法相比,可以有效地提高小区边缘用户的误码率性能.     

双路径MIMO中继网络预编码盲干扰抑制

针对放大转发的双路径多进多出中继网络由于信道估计误差带来严重的剩余中继间干扰问题,提出了一种未知信道状态下基于行空间预编码的盲干扰抑制方案。新方案通过对发送信号进行交替行空间预编码,将期望接收信号和中继间干扰信号映射到不依赖信道状态信息的正交子空间,从而实现在未知信道状态信息下中继间干扰信号和中继噪声的盲干扰抑制,并从最大化信噪比角度给出最佳预编码设计。仿真结果表明,该方案可以有效地避免链路信道估计误差对中继间干扰抑制算法的影响,在系统性能和容量上优于传统基于信道状态信息的干扰抑制方案。     

一种多小区MIMO系统的分层预编码方案

针对多小区MIMO系统中干扰抑制的问题,提出了一种基于分层结构的预编码解决方案．在传统预编码算法的基础上,通过引入信漏噪比概念并借助于博弈论原理,在小区内和小区间分层进行预编码处理,根据每层具体场景,预编码权值基于不同的准则和方法进行选择,使得在较低复杂度下能够获得较好的多小区多用户干扰抑制的效果．仿真结果表明,本方案在多小区和单小区典型场景下,与现有方案相比,性能均有一定的提升．     

不精确信道状态信息下的自适应调制算法

提出了一种适用于多输入多输出系统的自适应调制算法,在满足总发送功率和误比特率限制条件下利用不精确的信道状态信息使系统信息传输速率最大化。该算法首先利用拉格朗日方法得到最优化问题在实数域的闭合最优解,然后将其调整为符合多进制正交幅度调制要求的离散比特数,从而获得最终的比特和功率分配结果。仿真结果表明,与传统算法相比,该算法不仅呈现对不精确信道状态信息更加鲁棒的误比特率特性,而且在相同误比特率条件下可以提供更高的频谱效率。     

有限反馈和信道时延下的协作多点传输

针对实际系统中存在信道延迟和有限反馈,即非完全信道状态信息(CSI),在研究基于多点协作基站簇系统的基础上,得出了在非CSI情况下的每基站容量表达式和由此所造成的容量损失的上界．另外,针对一个给定了可接受的容量损失的系统,得出了终端需要反馈的最小比特数．由于此结论的得出是基于误差值的上界,所以与实际值存在一定的误差．仿真结果表明,容量损失会随着信道时延的减少和反馈比特数的增加而减小．同时,当信道时延到达一定的值时,如果通过增加反馈比特数来减少系统容量损失,起到的效果是非常有限的．另外,随着信噪比的逐渐增大,在非完全信道状况下的容量增长幅度要远小于完全信道状况下的容量增长幅度．     

具有不完全信道状态信息的MIMO广播信道预编码

多用户MIMO系统中,基站已知具有有限误差的信道状态信息时,基于信干噪比限制下的广播信道预编码的鲁棒性设计可行性差,为此提出基于信漏噪比限制下的预编码设计方案.将信漏噪比限制下的最小化发射总功率的设计转化为一组半正定优化的问题进行求解,并依据各个用户当前信道条件动态指定每个用户的信漏噪比的要求,从而增强了采用凸优化方法进行设计的可行性.针对信道状态信息误差较大的情况,提出使用一个基于最小均方误差准则的信道矫正矩阵来减少误差矩阵的范数,从而更有效地使用提出的预编码设计方案.仿真结果显示,本方案的误码率性能对信道信息误差具有鲁棒性,与基于信干噪比的类似方案相比较,本方案可获得最优解的概率更高,有更好的误码性能.     

结合功率分配的干扰对齐预编码优化算法

针对K用户多输入多输出干扰信道系统提出了一种基于功率分配预编码优化算法.首先通过信道的奇异值分解,基于矩阵弦距离,选出一组与最好的特征子信道最为匹配的预编码矩阵来传输信号,然后根据信道矩阵信息的强弱进行功率分配,从而对预编码矩阵进行优化,可最大化保证接收信号的强度.仿真结果表明,该算法未用迭代计算预编码矩阵和接收抑制矩阵,不仅使整个系统的复杂度大大降低,而且在系统和速率有微小损失的情况下,提高了系统的误码率性能.     

预编码和子空间跟踪的OFDM信道盲估计

讨论了一种OFDM信道盲估计方法,首先对进入OFDM系统前的相邻两个OFDM符号进行线性预编码,利用预编码引入的数据结构在接收端构造了一个新的矩阵,使得OFDM频域信道响应成为该矩阵的一维子空间,最后通过自适应子空间跟踪技术实现了信道的盲估计。仿真结果表明该方法能有效地抑制信号分布波动、时变信道及噪声对信道估计的影响,从而有效地降低了OFDM系统的信道估计平均均方误差和无编码码元出错率。