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．     

信道时延条件下的CoMP系统有限反馈比特分配

研究了非完全信道状态信息(CSI)条件下用户终端对基站的反馈比特数问题,在考虑有限反馈和信道时延的条件下,得出系统速率损失近似上界与反馈比特数的关系表达式,基于该表达式提出一种新的反馈比特分配方案。该方案通过对系统速率损失近似上界求导处理,得到使得速率损失近似上界达到最小的最佳反馈比特数。该方案可以有效地降低有限反馈对系统速率的影响,系统速率比传统的比特均分算法高,复杂度比穷举法低。     

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.     

格缩减辅助MIMO检测的非线性量化

针对格缩减辅助(LRA)多入多出(MIMO)检测中,采用格缩减技术后导致星座畸变、引起变换域信号非线性联合量化复杂度高的问题,提出了一种排序反馈的非线性量化算法. 该算法同时考虑了变换星座的边界和各元素间的相关性,且根据量化误差的大小选择信号量化判决的顺序,依次量化判决信号的各元素. 仿真证明,基于该算法的格缩减辅助MIMO检测性能优于无排序反馈量化和逐元素独立量化的格缩减辅助MIMO检测,且能很好地逼近最大似然检测的性能;在平坦块衰落信道下,计算复杂度为多项式复杂度.     

量化信道边信息下的对称容量研究

研究了慢变平衰落瑞利信道下,信道信息的量化反馈对系统对称容量的影响,给出了不同功率限制下的最优量化方案。在无功率控制时,问题简化为单一变量的极值问题;在有功率限制时,最优的功率控制方法是脉冲型功率控制,然后可以用迭代的方式求解最优边界点。数值结果表明：4 bit量化与无限量化性能十分接近;与无反馈相比,采用有限比特的量化反馈能获得明显的容量增益。与高斯输入时不同,在有限星座输入时,发送功率控制所起的作用更大,在相同量化级数下,有功率分配比无功率分配能使容量大致提高10%。     

基于格拉斯曼码本的分布式干扰对齐算法

有限反馈干扰对齐对信道矩阵进行量化从而降低反馈所需要的信息量,但经典有限反馈干扰对齐算法只考虑对信道状态矩阵的量化,且多限于理论分析.针对分布式干扰对齐技术中预编码矩阵反馈数据量要比信道矩阵反馈大得多的情况,从降低分布式干扰对齐技术预编码矩阵反馈对反馈信道的影响出发,提出一种基于格拉斯曼码本的分布式干扰对齐算法,基于格拉斯曼码本对预编码矩阵和重组矩阵进行量化,并以最小化干扰泄漏为目标进行迭代优化.仿真实验结果表明,当信噪比小于或等于15 dB,且迭代次数小于或等于10次时,该算法能在系统性能接近理想反馈条件的同时有效降低反馈信息量.     

一种格缩减辅助MIMO检测的非线性量化算法

针对格缩减辅助MIMO检测中,采用格缩减技术后导致星座畸变,引起变换域信号非线性联合量化复杂度高的问题,提出了一种排序反馈的非线性量化算法。该算法同时考虑了变换星座的边界和各元素之间的相关性,且根据量化误差的大小选择信号元素量化判决的顺序,依次量化判决信号的各个元素。仿真证明,基于该算法的格缩减辅助MIMO检测其性能要优于无排序反馈量化和逐元素独立量化的格缩减辅助MIMO检测,且能很好的逼近最大似然检测的性能,在平坦块衰落信道下,算法复杂度为多项式复杂度。     

MIMO广播有限反馈系统中联合预编码方法

在接收用户为多天线多输入多输出(MIMO)广播有限反馈系统中,信道方向矩阵的量化存在误差,此误差影响预编码设计,从而降低系统容量.针对此问题,通过分析信道方向向量量化误差的统计特性,提出了一种具有鲁棒性的基于最小均方误差(MMSE)的预编码方案.分析和仿真结果表明,所提的预编码方法有效提升了系统容量,降低了误码率(BER),减缓了平顶效应.     

MIMO多用户系统中的有限反馈研究

在MIMO下链路通信系统中,如果每个用户将它们的信道状态信息反馈回基站,则基站可以根据用户信道状态信息,调度信道条件好的用户传输数据,从而获得很高的系统容量。该文针对当系统中用户个数显著增加,大量的反馈信息导致反馈信道溢出的状况,提出一种基于用户分级的减少反馈信息总量的策略,该策略要求只有当用户的信扰噪比高于某个门限,用户才反馈其信道方向信息和用户级别信息;否则不反馈任何信息。理论分析和计算机仿真结果证明了该策略能有效地减少反馈的信息总量并且可获得复用增益和多用户分集增益。     

基于插值矢量量化的MIMO-OFDMA下行链路预编码

为了解决多载波系统预编码需要的反馈数据随载波数线性增长的问题,提出了MI-MO-OFDMA下行链路有限反馈预编码方案。首先,由二元联合矢量量化算法离线构建预编码矩阵的码本,然后,根据载波相关性将载波分成若干频带,由接收端根据容量最大化准则确定每个载波频带的预编码矩阵和所分配的用户等预编码信息,并将信息索引利用有限个比特反馈到发射端,最后,发射端利用索引在码本中找到相应预编码信息,进行插值恢复,得到所有子载波的预编码信息。仿真结果表明,以同样的反馈数据量,所提出的方案可比现有预编码方案获得更大的下行容量。     

一种高度自适应的物理层密钥生成方案

为了增强基于密钥的物理层安全的性能,提出了一个利用正交频分复用系统信道响应的高度自适应密钥生成方案。首先,采用线性最小均方误差估计,提高了生成密钥的一致性;其次,提出一种结合了离散余弦变换和交织技术的预处理方法,提高了密钥熵;再次,提出了一种高度自适应量化方法,包括保护间隔自适应、量化级数自适应以及量化门限自适应．仿真结果显示,在相同的散射环境下该方案生成的密钥的一致性以及随机性高于一般的密钥生成方案,验证了该方案的优越性．     

Low-complexity transceiver design scheme based on channel null-space feedback

To reduce the negative impact of channel quantization errors,a low-complexity transceiver joint design scheme for both the transmit beamformers and receive combining vectors is proposed in the two-user multiple-input multiple-output(MIMO) system.In the scheme,the channel null-space quantization vector is used as the transmit beamformer of the interference user directly based on channel null-space feedback.Since the interference can be determined at the receiver,interference rejection combining(IRC) is jointly utilized to cancel the inter-user interference.Simulation results show that the proposed scheme can provide substantial sum-rate improvement especially at high SNR.     

量化AWGN信道的容量及最佳线性量化

分析了AWGN信道的输出被均匀量化后的信道容量,研究了基于信道容量最大化的最优量化问题. 结果表明量化比特数越多,为保持相同信道容量所需的信噪比则越少. 与无量化相比, 量化引起的信噪比损失一般在0～2 dB之间.一般采用最优量化时, 3 bit以上的量化造成的损失基本可以忽略不计. 给出了能使信道容量最大的最佳量化间隔的多项式拟合式.     

基于图像能量和量化的公开数字水印算法

提出了一个新的基于图像能量和量化的公开数字水印算法.首先对原始图像进行均匀分块,然后根据相应的水印信息和量化方法修改各个图像子块的能量以嵌入水印;水印的提取则是水印嵌入的逆过程.由于在算法中采用了量化嵌入策略,从而使该算法在提取水印时无需原始图像.实验结果表明:该算法具有很好的水印不可见性,对常见的图像处理攻击:如重采样、颜色抖动、平滑、加噪声和JPEG压缩等具有很强的稳健性.     

无线通信中图像传输的信源信道联合解码

针对小波变换后矢量量化信源能量集中和解码简单的特点,提出并分析了一种信源信道联合解码的新方案.该方案通过反馈检测到的重组信源的信息来改变译码过程中解码器间传递的外信息,从而提高信道译码的纠错能力.仿真结果表明,运用该方案至少可以减少一个数量级的比特错误,而且用较小的迭代次数就能达到较高迭代次数的效果,能够减少译码的延迟,扩大Turbo码的应用范围.     

单比特协作压缩频谱感知

提出了一种低开销的协作压缩频谱感知方案,其中每个认知用户利用单比特量化获取压缩采样值的符号信息作为测量值. 融合中心收到不同认知用户的符号信息后,利用2种联合感知算法来确定频谱的占用情况. 仿真结果表明,新方案具有较好的感知性能,不仅优于独立感知方案,而且在低信噪比时优于多比特量化感知方案.