RS与STBC级联编码的可见光MIMO系统

针对采用空时分组编码(Space-Time Block Coding, STBC)的多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)可见光通信(Visible Light Communications, VLC)系统复杂度和天线数难以平衡的问题,为了在一定天线数的条件下获得更多的编码增益,结合正交设计的思路,设计了适合于多阵列协同信息传输的STBC编解码方案,并将RS(Reed-Solomon)码作为外码,STBC编码作为内码,设计了RS-STBC串行级联编码的VLC-MIMO通信系统。仿真和分析表明,该级联系统在天线数较小的条件下能够弥补STBC编码在编码增益上的损失,系统的误码率性能得到了进一步提升,且系统具有较高的可靠性。     

直接序列扩频与线性调频仿真比较

针对对流层散射信道的频率选择性,提出了一种基于训练序列的单载波空时分组编码(Space Time Block Code,STBC)系统的信道估计算法。文章首先建立了单载波空时分组编码系统的系统模型,确定了发送分组结构和接收技术;接着提出了信道估计算法,并讨论该算法中Chu序列的最优性;最后通过仿真分析了文章中信道估计算法的性能和效率。     

单载波MIMO对流层散射系统的信道估计

针对对流层散射信道的频率选择性,提出了一种基于训练序列的单载波空时分组编码(Space Time Block Code,STBC)系统的信道估计算法。首先建立了单载波空时分组编码系统的系统模型,确定了发送分组结构和接收技术;接着提出了信道估计算法,并讨论该算法中Chu序列的最优性;最后通过仿真分析了信道估计算法的性能和效率。     

多发射与多接收天线系统盲自适应算法研究

提出了一种用于正交空时分组码(OSTBC:Orthogonal Space-Time Block Code)多发射天线多接收天线系统的盲自适应接收机.该方法主要利用了正交空时分组码的内在特性,给出了一个针对正交空时分组码多发射天线多接收天线系统的无约束代价函数,分析了该函数的全局最小值点.利用该无约束代价函数,通过投影逼近方法给出了递推最小二乘(RLS)自适应算法实现.仿真结果表明:该接收机可以很好的跟踪衰落信道的变化,在不利用导频信号的情况下很好的还原出原始的传输信号.     

短波单载波空时分组码的频域均衡研究

短波通信受多径衰落、干扰复杂等影响严重。空时分组码(Space Time Block Code,STBC)技术在无需增加频谱资源和天线发射功率的前提下,可以利用多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信道提供的分集增益提升传输可靠性。分析短波MIMO研究现状,提出短波单载波STBC频域均衡(Frequency-Domain Equalization,FDE)系统架构,针对短波信道引入的码间干扰研究MIMO MMSE-FDE均衡技术,并将单载波STBC频域均衡与时域均衡及短波现有波形进行仿真对比。仿真结果表明,相较于短波现有波形,单载波STBC频域均衡系统的可靠性有较大幅度提升,且性能与STBC时域均衡接近,但计算复杂度远低于STBC时域均衡。     

基于DSTBC-MC-CDMA的无线网络协同发射分集系统

协同分集(cooperative diversity)技术通过使网络中各单天线用户共享彼此天线,形成虚拟的多天线阵列来实现发射或接收分集,可以有效地提高系统性能。该文提出无线网络中频率选择性衰落信道环境下的一种基于分布式空时分组码(Distributed Space Time Block Code, DSTBC)和MC-CDMA的协同发射分集方案,并给出了系统实现。建立了误码模型,探讨了协同用户间的信道状态信息(CSI)对系统误码性能的影响,分析了误码性能的上限,并给出了仿真结果。结果表明,DSTBC-MC-CDMA系统相对于未协同的MC-CDMA系统,获得了明显的性能增益。     

在CDMA多用户环境下STBC系统性能分析

该文提出了在CDMA多用户环境下对时空分组码(STBC)一种新的分析方法。文章考虑了对CDMA下行链路中有N根发射天线和M根接收天线的情况,提出了STBC(Space-Time Block Coding)的误码率的一种新的表达形式,并将它与具有M*N接收路径的最大比合并(MRC)进行了比较。通过比较,发现STBC与MRC具有相同的分集增益,同时,STBC还能提供部分的额外增益。因此,STBC在多用户环境下具有更好的性能。     

STBC与VBLAST联合编码方案研究

在多输入输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中提出一种块分组编码与VBLAST的联合编码方案,该方案对最先检测的2层数据流采用块分组编码,其余层采用垂直分层空时码(Vertical Bell Layered Space-Time Code,VBLAST)的编码方式,MIMO系统同时具有了空时分组码(Space Time Block Code,STBC)可以降低误码率的优点与VBLAST能够提高系统容量的优点。块分组编码将数据符号按层分块后交叉通过不同的天线对发射,数据流之间产生了一定交织效果,使编码获得了更好的分集增益,在接收端结合QR分解的最大似然解码算法进行解码。仿真结果表明该联合编码方案与传统的Alamouti编码和VBLAST的联合编码方案相比误码率性能有较大改善。     

多径信道下基于空时分组码的发送分集技术

文章在多径信道下,提出了一种基于RAKE接收机的空时分组编码(STBC)方案.该方案将空时分组编码(STBC)与RAKE接收机的多径叠加相干检测的方法相结合,从而可以在频率选择性衰落信道下采用多发射天线实现发送分集.此方案获得的分集增益与由采用相同数量接收天线的最大比接收合并(MRRC)方案得到的接收分集增益接近,能够较大地提高传榆系统的可靠性.     

一种协同分集方案的误码性能分析

协同分集(cooperative diversity)技术通过为网络中某些单天线用户寻找若干个用户作为"伙伴",并共享彼此天线,形成虚拟的多天线阵列,来实现多天线分集,结合分布式空时分组编码(Distributed Space Time Block Code,DSTBC),可以有效地提高系统性能.多载波码分多址(Multi-Carrier Code Division Multiple Access,MC-CDMA)技术将数据调制到各个子载波上发送,可以有效地抵抗信道频率选择性衰落的影响.本文提出了无线网络中频率选择性衰落信道环境下的一种基于分布式空时分组码和MC-CDMA的协同发射分集方案,建立了协同用户间的误码表示模型,基于该模型推导了协同分集方案误码性能的理论表达式,并分析了协同用户间的平均解码差错概率对系统方案误码性能的影响,同时给出了仿真结果.结果表明,DSTBC-MC-CDMA相对于未协同的MC-CDMA系统获得了明显的性能增益,同时仿真也较好地验证了理论结果.     

最优天线选择的空时分组编码

本文针对TD－SCDMA系统的MIMO（Multiple-Input Multiple-Output)信道，采用天线选择技术来提高空时分组码（Space-Time Block Coding)的分集性能。其依据是利用TDD系统上、下行信道的互易性，将系统对上行信道的估计直接应用于行链路。仿真结果表明，将天线选择技术与空时分组码（STBC）相结合对系统的误码率性能有较大的改善。     

LTE下行链路信道采用扩展单环MIMO信道模型进行建模的研究

本文主要研究如何对LTE下行链路中的信道采用扩展的单环多入多出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）信道模型进行建模,并进行性能的研究。在假设信道状态信息（Channel State Information,CSI）已知的情况下研究该扩展的单环MIMO模型的系统误符号率（Symbol Error Ratio,SER）性能,进而讨论天线的相关性对性能的影响,并分别针对采用空时块码（Space Time Block Code,STBC）、垂直分层空时码（Vertical-BLAST,V-BLAST）以及空频块码（Space Frequency Block Code,SFBC）编码的系统误符号（SER）性能进行比较。仿真结果显示,通过增加在eNodeB(eNB)端的天线元间距,能够得到比增加用户设备（UE）端天线元间距更优异的性能。从空时块码、垂直分层空时码、空频块码三种编码方式的比较中可以发现,空频块码（SFBC）的性能最优,垂直分层空时码（V-BLAST）的性能最差。     

LSTBC+OFDM分层方法的一种改进

基于OFDMA(Orthogonal Frequency-Division Multiple Access)中不同用户的子载波选择矩阵相互正交,提出了频率选择性衰落信道下分层结构的空时分组编码LSTBC(Layered Space-Time Block Code)的一种改进的分层方法.发射端采用分层结构的空时分组编码结合OFDM技术,在接收端提出了利用OFDM中子载波选择矩阵进行分组干扰抑制,然后对LSTBC的每层进行空时分组码的传统解码.相对于基于奇异值分解的分组干扰抑制方法,该方法只需要一根接收天线,降低了系统接收机设计的复杂度.仿真结果验证该方法的有效性.     

空间相关对发射分集系统的多用户分集性能的影响

研究空间相关对发射分集结合调度策略的多用户系统下行链路性能的影响.推导出发射天线之间存在空间相关的条件下,TxAA(Transmit Adaptive Array)、STBC(Space-Time Block Coding)结合调度策略的多用户系统平均容量的表达式,在此基础上研究其平均容量.通过仿真验证理论分析的有效性.结果表明,发射天线之间的空间相关性会提高多用户系统的平均容量,另外TxAA在各种相关条件下的系统平均容量都优于STBC.     

LDSTBC+OFDM中的一种新的分层方法

基于OFDMA(Orthogonal Frequency-Division Multiple Access)中不同用户所分配的子载波不同,提出了频率选择性衰落信道下分层结构的差分空时分组编码LDSTBC(Layered Differential Space-Time Block Code)的一种新的分层方法。发射端采用分层结构的差分空时分组编码结合OFDM技术,在接收端提出了利用OFDM中子载波选择矩阵进行分组干扰抑制,然后对LDSTBC的每层进行差分空时分组码的传统解码。相对于基于奇异值分解的分组干扰抑制方法,该文提出的方法只需要1根接收天线,降低了系统接收机设计的复杂度。仿真结果验证了所提出的方法的性能优于基于奇异值分解的方法。     

一种同型空时分组码的识别算法

针对空时分组码(Space-Time Block Code,STBC)盲识别中码型相同的编码区分性较差甚至无法区分的问题,提出了一种基于接收信号统计特征的识别算法.首先分析了多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统中采用的空时编码方案与接收信号的统计特征之间的相关性,设计了概率匹配与弥散度匹配对该相关性进行量化,获得接收信号与不同编码方案的匹配度,最后利用决策树选择匹配度最高的编码作为识别结果.仿真结果表明,针对两组同型的空时分组码,所提算法在信噪比为8 dB时可达98%以上的识别率,而基于特征提取的传统算法无法对两组编码进行有效区分;与基于深度学习的算法相比,本文算法对同型空时码的识别具有更好的鲁棒性,识别过程使用更少的计算资源.     

一种四天线MIMO-SC-FDMA高精度信道估计方案

针对高速移动环境下频率色散现象以及信道容量低和系统可靠性差的问题,提出采用多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)技术与单载波频分多址(Single Carrier Frequency Division Multiple Acess, SC-FDMA)技术相结合的方法,设计了一种适用于四天线MIMO-SC-FDMA通信系统的高精度信道估计算法。该算法采用空时编码(Spatial Time Block Code, STBC)与时间切换传输分集(Time Switched Transimit Diversity, TSTD)结合的STBC-TSTD分集编码技术,选择自然插值方案,在离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)信道估计方法的基础上设计了一种利用频域加权来提高信道估计精度的高精度信道估计算法,减小了频率色散现象影响,提升了信道容量和系统可靠性,通过仿真分析验证了所提算法的有效性。     

旋转星座下匙孔信道的四元素准正交空时分组码研究

提出了一种基于匙孔信道的旋转四元素准正交空时分组码(QQOSTBC-CR,Constellation Rotation Quaternion Quasi-Orthogonal Space Time Block Code),该码可以通过极化天线进行发射和接收,设计出发射天线数为8的QOSTPBC-CR,并对N＝8的情况进行成对译码,最后与匙孔信道下传统旋转准正交空时分组码(QOSTBC CR,Constellation Rotation Quasi Orthogonal Space Time Block Code)、准正交空时分组码(QOSTBC,Quasi Orthogonal Space Time Block Code)以及瑞利信道下QQOSTBC-CR进行了仿真比较.结果表明:对4个发射天线的情况,当BER＝10(-3)时,BPSK和QPSK调制下本文所提QQOSTBC-CR分别比QOSTBC-CR有4.5dB和7dB的增益,分别比瑞利信道下QQOSTBC-CR有-4dB和-3dB的增益.     

基于卷积神经网络自编码器结构的空时分组传输方案

为提高现有端到端通信系统的泛化能力和可靠性,提出了一种基于卷积神经网络的空时分组码（Space-Time Block Coding,STBC）多输入多输出通信系统物理层方案。该方案将通信系统物理层表述、调制和解调过程联合起来形成端到端自编码器系统,引入多层一维卷积层,分别构建发射机和接收机,并扩展为多天线模式。为进一步提高系统可靠性,合理规划网络结构和参数,联合信号的调制和编码方案,优化了系统模型。仿真实验表明,针对瑞利相关衰落下多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）信道应用场景,训练模型可以实现传统STBC系统的误码性能,两发两收系统在发送端相关系数为0和0.9时分别优于传统系统0.5 dB和1 dB。此外,经过优化后的系统可获得采用卷积编码的性能改善效果,其两发两收不同工作方式优于传统1/2码率卷积编码STBC系统1~3 dB。     

利用卷积-循环神经网络的串行序列空时分组码识别方法

针对多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)系统中的空时分组码识别(Space-Time Block Code, STBC)问题,本文提出了一种利用卷积-循环神经网络的串行序列空时分组码识别方法。将一维接收信号的实部和虚部分离后输入网络,利用卷积神经网络(CNN)提取其空间特征,结合循环神经网络(RNN)提取其深层时序特征,提高网络的特征表达能力;网络训练过程采用反向传播方法,通过计算输出与目标值的误差,将误差反向传回网络中并更新权值,完成网络的训练过程;将测试集数据输入训练好的网络中,实现对空时分组码的识别和区分。该方法将深度学习算法运用到串行序列空时分组码识别当中,训练完的网络可直接对单接收天线下的空时分组码进行识别,不需要重复计算信号的统计特征,避免了人为设计特征参数和检测阈值。该方法不需要知道信道和噪声的先验信息,适用于电子侦查等非协作通信情况。仿真实验表明,该算法能够有效地对串行序列空时分组码进行识别,并且在低信噪比下有较好的识别性能。