盲分离在MIMO中的应用

多输入多输出MIMO(Multiple-input Multiple-output)技术能够在不占用额外频谱带宽的前提下,有效地提高信道容量和频谱利用率,空时编码STC(Space Time Coding)是MIMO的核心技术。盲源分离BSS(Blind Source Separation)是指在源信号、传输通道特性未知的情况下,仅由观测信号和源信号的一些先验知识估计出源信号各个分量的过程。提出了一种用盲源分离技术来改善MIMO接收性能的方案,通过仿真表明相比原先单一的MIMO模型,这种方案能有效地降低误码率,使系统可靠性得到提高,理论和仿真均表明此方案是可行的。     

盲分离算法在MIMO雷达和通信中的应用研究

将盲分离算法应用于多输入多输出(MIMO)雷达抗干扰和MIMO通信符号检测中。首先,利用信号相互之间以及与干扰之间的独立性,通过盲源分离算法,将各个信号分离出来;然后,雷达中通过匹配处理,完成信号检测;通信中利用少量的训练序列完成信号的匹配以及相位和幅度的校正。仿真结果表明:无论在雷达或通信中,均可获得优良的性能。     

同频同调制通信信号的卷积混合单通道盲分离

针对单通道的同调制方式、同调制参数的时频重叠信号的盲分离问题,提出了一种新的卷积混合盲分离算法。首先,基于时间分集的过采样技术的信道多样性性质,将单通道混叠的MISO模型转化为多通道混叠的MIMO模型进行研究。然后,结合MIMO模型混叠矩阵的结构特点,讨论了混叠信号分量的时延差对MIMO模型混叠矩阵结构和混叠矩阵秩的影响。最后,数学推导证明:当信号分量时延差为符号速率的整数倍时,从信号时延的角度来讲混叠信号不具有盲可分离性,并通过仿真实例予以验证。     

基于MIMO系统的MDCMA盲均衡算法

基于对线性多输入多输出(MIMO)系统的自适应盲源分离和盲均衡的研究,为了能够有效恢复输入信号,提出了一种在MIMO系统中引入抖动处理技术的修正抖动符号误差恒模算法.仿真结果表明,该算法可以在仅已知输入信号统计量的情况下跟踪信道变化,并且有效克服多个均衡器的输出可能锁定到相同的源信号问题,抑制ISI和MUI,恢复所有发射天线的发送信息.     

阵列天线系统的最小互信息盲接收器

提出了平衰落信道中阵列天线多输入多输出(MIMO)系统的基于广义高斯分布近似的最小互信息盲接收器(GGMIR)。该接收器采用输出信号的广义高斯分布近似，基于互信息目标函数最小化的方法自适应调整接收器的系数。比较了基于广义高斯分布近似和非线性变换(NLMIR)的两种最小互信息盲接收算法。实验表明基于广义高斯分布近似自适应盲接收算法GGMIR比NLMIR算法有更快的收敛速率，得到的信号星座图有更大的距离和更好的误码性能。     

一种对MIMO雷达侦察识别的新方法

多输入多输出（MIMO）雷达作为一种新体制雷达,能够利用分集技术来改善雷达的性能。介绍了MIMO雷达的特点和常规的雷达信号分选方法,分析了它们对MIMO雷达信号进行分选的适用性,提出了一种采用奇异值分解和盲信号处理的方法对MIMO雷达进行侦察识别,通过仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于高阶累积量的正交空时分组码盲识别

针对多输入多输出(Multiple-Input-Multiple-Output, MIMO)系统中的空时码盲识别问题,提出一种基于高阶累积量的正交空时分组码(Orthogonal Space-Time Block Code, OSTBC)盲识别方法．推导给出了接收信号的两种高阶累积量公式,该高阶累积量包含发射信号信息,由此提出识别OSTBC信号的两个特征参数;利用MIMO信道估计得到空间信道矩阵,并提出了两种特征参数的估计方法;最后,利用最小距离准则实现对OSTBC信号的分类识别．仿真结果表明：所提出方法的正确识别率高于已有的识别方法,具有良好的识别性能．     

基于QR分解的MIMO信道盲辨识和盲均衡方法

针对SIMO信道的经典盲估计方法,如子空间法(SS)等,都是基于接收端样本自相关阵的特征值分解(EVD)或奇异值分解(SVD)来实现信道估计的,而基于QR分解的SIMO信道盲辨识方法是最近提出的一种性能优良的新算法.本文将该算法推广为MIMO信道盲辨识算法,并且证明了在一定的假设下,即使各路源信号为空间相关且其统计特性未知时,该算法仍然保持有效.实验结果表明这种MIMO辨识算法具有收敛速度快、计算量小、无须对噪声做额外的处理、对噪声不敏感等优点.我们还将这种算法与经典的MIMO辨识算法进行了性能比较.     

MIMO系统中一种改进的盲MMSE空时多用户检测算法

针对MIMO系统,提出了一种改进的基于子空间的盲MMSE空时多用户检测算法。该算法结合MIMO系统的空间分集技术与Alamouti空时分组码方案,预估计MIMO信道信息并对信号子空间进行预处理,使用正交性能和稳态性能较好的NOOja算法跟踪信号子空间,在自适应过程中对特征值矩阵进行优化,去除迭代带来的噪声,解决了跟踪过程中信号特征值矩阵的近似估计会带来检测器性能恶化的问题。仿真结果表明这种算法,能有效地抑制多址干扰,抗远近效应能力强,尤其在低信噪比、远近效应明显的恶劣环境下,有稳定良好的性能表现。      

基于量子遗传算法的多通道通信信号盲反卷积算法研究

本文在分析多输入多输出盲反卷积的网络结构和算法模型的基础上，提出了一种基于输出信号上下文信息的盲反卷积算法，并提出一种采用量子遗传算法的新的优化求解方法，对仿真的通信信号分离的结果表明算法的有效性。     

Energy efficient virtual MIMO communication for wireless sensor networks

Virtual multiple input multiple output (MIMO) techniques are used for energy efficient communication in wireless sensor networks. In this paper, we propose energy efficient routing based on virtual MIMO. We investigate virtual MIMO for both fixed and variable rates. We use a cluster based virtual MIMO cognitive model with the aim of changing operational parameters (constellation size) to provide energy efficient communication. We determine the routing path based on the virtual MIMO communication cost to delay the first node death. For larger distances, the simulation results show that virtual MIMO (2×2) based routing is more energy efficient than SISO (single input single output) and other MIMO variations.     

基于协作认知网络的虚拟MIMO信号及干扰分布特性研究

提出了一种在无线认知网络中主从用户协作的虚拟MIMO传输方案,给出了虚拟MIMO信号和系统干扰的互补累积分布函数的紧致上下界及其渐进分布,理论推导和数值仿真证明了上下界具有相同的渐进分布特性.仿真结果显示虚拟MIMO技术增强了主用户的抗干扰性能.     

基于MIMO雷达虚拟阵列的二维波达方向估计算法

基于L型配置MIMO雷达系统,提出了一种利用MIMO雷达单次回波的二维波达方向估计新算法。该算法通过单次回波信号形成的虚拟阵列数据来构造两个具有特定关系的矩阵,再用这两个矩阵构造一个波达方向矩阵,根据该矩阵的特征值和特征向量之间的关系,导出了目标方位角和高低角的闭式解。该算法不涉及二维谱峰搜索,计算量小,且不存在参数的配对问题;此外,当发射阵元数大于2时,其估计的最大目标数可大于或等于接收阵元数。计算机仿真结果证明了该算法的正确性和可行性。     

一种基于分布式空时码的协作MIMO分集复用折衷新方案

协作MIMO通过多个单天线节点的相互协作构造多发射天线,以此形成一种虚拟MIMO多天线阵列获得空间分集增益。考虑到协作MIMO特点,天线间采用分布式空时编码进行编码协作。文章研究了协作MIMO中基于分布式空时码(DSTC)的分集复用折衷(DMT)新方案,该方案通过推导两种DSTC的中断概率与分集增益表达式,结合两类DSTC的DMT策略,根据改变复用增益阈值自适应获得最佳DMT与中断性能。数值仿真表明,所提的DMT策略可以逼近协作MIMO的DMT上限,协作节点采用该策略的中断性能仅次于上限的中断性能。在多节点构成协作MIMO网络分布式空时编码协作中,提出的DMT新方案可使系统高效地获得协作分集增益与中断性能。     

MIMO-SAR中虚拟径相位校正与子带合成方法研究

该文对单发射多接收(SIMO)和多发射多接收(MIMO)系统进行了研究,对多个孔径天线依次发射,多个孔径同时接收和多个孔径天线同时发射接收等工作方式进行了理论推导,通过采用虚拟孔径相位校正的方法,实现单发多收信号叠加成像.对多个频率同时发射方式,通过采用子带合成和虚拟孔径相位校正的方法,实现多个接收信号的叠加.并对虚拟...     

MIMO信道中衰落信号的空域相关性评估

将MIMO(多输入多输出)信道建立为Nakagami衰落信道,进一步推导单元天线接收多径衰落信号的空域相关系数的通用解析式,并在均匀分布、余弦分布、高斯分布和拉式分布的来波功率角谱下分别进一步评估接收信号的空域相关性,分析各参数对相关系数的影响,比较各种来波功率角谱下相关性的数值结果,这些对于准确分析MIMO系统性能与设计MIMO多天线系统是十分必要的.     

基于协作的WSN在矿井中的应用研究

协作分集技术使得具有单根天线的通信终端可以共享彼此的天线而产生一个虚拟多输入多输出（MIMO）系统,解决了通信终端受尺寸和硬件复杂度的限制难以实现多天线的问题,因而逐渐引起人们的关注。文中讨论了采用协作的无线传感器网络（WSN）在井下通信和人员定位的应用,并指出了其在煤矿安全监测和矿区通信中要解决的问题。     

Blind velocities mitigation for MIMO GMTI radar with Doppler division multiple access waveforms

Multiple-input multiple-output (MIMO) radar with multiple transmitters and multiple receivers can achieve a larger virtual antenna array and more system degrees of freedom; thus applying it to ground moving target indication (GMTI) radar can improve the performance of GMTI. Doppler division multiple access (DDMA) waveforms are approximately orthogonal providing good minimum detectable velocity (MDV) performance. However, in such DDMA systems, a sufficient pulse repetition frequency (PRF) design freedom is required. Furthermore, these waveforms suffer from blind velocities which are serious problems, especially in radar systems with high carrier frequency or low PRF. This paper analyses the blind velocities problem and show that blind velocities are relative to variation of the PRF and/or the carrier frequency. Variable PRF techniques are widely used in conventional GMTI radar including multiple PRFs and variable pulse repetition intervals (PRI). Combined with the characteristics of the DDMA MIMO GMTI radar, this paper proposed two methods to mitigate blind velocities: “multi-PRF DDMA” which employs multiple PRFs over successive coherent processing intervals, and “PRI-dithered DDMA” which employs nonuniform sampling by dithered PRI in slow time. Simulation results demonstrate that both the methods are effective ways to mitigate blind velocities in DDMA MIMO GMTI radar systems.     

MIMO雷达的最小冗余线性阵列配置与优化

提出了一种利用最小冗余非均匀线性阵列对多输入多输出(MIMO)雷达系统进行阵列配置优化从而提高参数估计性能的方法。文中从MIMO雷达信号模型出发,分析了均匀线性阵列与非均匀线性阵列两种配置下,MIMO雷达系统获得的虚拟阵元数的差异,给出了一种在物理阵元数量较大时最小冗余非均匀线性阵列的生成方法。仿真结果表明:最小冗余线性阵列能够利用较少的物理阵元个数获得与均匀线性阵列相同的参数估计性能。而在物理阵元个数相同的情况下,最小冗余非均匀线性阵列MIMO雷达可以获得更多的虚拟阵元、更好的参数估计性能和更低的克拉美·罗界。     

集中式MIMO雷达研究综述

多输入多输出(MIMO)雷达作为一种新体制雷达,利用其发射波形分集的特点,在目标检测、参数估计、射频隐身及抗干扰等诸多方面展现出了突出的性能,经过学者们近20年的深入研究,基于正交波形的MIMO雷达相关理论日臻完善,并在汽车辅助驾驶、安全防卫等领域得到广泛应用。近年来,随着电磁环境感知及知识辅助等概念的引入,基于波形优化的MIMO雷达主动抗干扰、射频隐身、以及探测-通信一体化等技术受到学者们的关注并得到深入研究。该文力图对学者们近20年来围绕MIMO雷达的研究工作进行归纳与综述,内容主要包括:正交波形MIMO雷达原理、目标探测性能分析、典型应用;正交波形MIMO雷达波形设计与特点;基于知识的认知MIMO波形设计与算法;基于MIMO的探测-通信一体化波形设计与算法;MIMO雷达信号处理、数据处理及资源管理。论文最后对MIMO雷达在机载应用中的空时处理(STAP)、MIMO雷达在成像中的信号处理、以及基于时分多波形分集的线性调频毫米波MIMO雷达信号处理等进行了讨论。