多用户MIMO系统下行链路中SDMA的全局MMSE设计

在多用户MIMO系统下行链路中,使用SDMA技术可以提高整个系统的容量.BD算法通过将多用户MIMO信道块对角化,使整个多用户MIMO信道分解为独立并行的点对点MIMO等效信道,从而完全抑制了不同用户之间的多用户干扰(MUI).以此为基础,提出了一种基于整个系统均方误差最小化(MMSE)的SDMA设计方法,该方法在下行链路总发射功率的约束下,可根据各用户等效信道的噪声功率,来动态的分配各用户的发射功率,联合优化基站端的编码滤波器和各用户端的解码滤波器.     

基于干扰对齐的D2D通信资源分配方案

针对由Device-to-Device(D2D)通信系统和传统蜂窝通信系统组成的混合网络,提出了一种基于干扰对齐(Interference Alignment,IA)的D2D功率分配算法(Interference Alignment-Power Allocation,IA-PA).利用干扰对齐方法,将混合网络中的k对D2D用户的干扰信道等效为k对互不干扰的MIMO信道,并证明了干扰对齐解的存在性.其次,基于贪婪思想,提出了一种最优功率分配算法——IA-PA.与传统蜂窝通信系统相比,IA-PA使得混合网络的总自由度提高了(k-1)/2倍.仿真表明,所提出的功率分配算法有效地抑制了混合网络的互干扰,并得到更大的系统总速率.     

基于MIMO—OFDM系统的自适应比特功率分配方案研究

将最优的比特分配算法应用于MIMO—OFDM系统．运用Chow算法和Levin Campello算法实现子信道的比特和功率分配,在MIMO—OFDM系统中采取奇异特征值分解方法来对抗子载波间干扰。仿真结果证明,该方法对于MIMO—OFDM系统自适应非常有效,而且较SISO—OFDM系统性能有显著的提高。     

用于OFDMA系统多小区干扰协调的功率分配算法

提出了一种用于小区间干扰协调的多小区自适应功率分配算法. 该算法利用相邻小区同频子信道间信干比的差异,通过平衡信干比,协调同频子信道上用户的发送功率,保证系统边缘用户性能,减小同频信道干扰,提高无线资源利用率. 仿真结果表明,该算法既可以很好地保证用户公平性,又能充分利用频谱资源以保障系统吞吐量.     

基于协作功率被动调整的 MIMO 系统安全容量算法

在由一个发射者、一个合法接收者、一个窃听者以及一个协作者组成的高斯MIMO系统窃听信道,发射者发射保密消息给合法接收者,同时协作者发射独立于保密消息信号的协作干扰信号,以此来干扰非法接收者对保密消息的接收。利用正定矩阵的性质获得了基于功率被动调整的协作干扰信号协方差矩阵的次优解,随后通过将高斯干扰信号看作高斯背景噪声,更新了发射者的发射协方差矩阵。仿真结果表明,该算法能够进一步提高MIMO系统的安全容量。     

认知MIMO干扰信道的联合干扰对齐算法

针对认知MIMO干扰信道的干扰抑制问题,前人的研究往往将其解耦为主用户和次用户的干扰抑制两个独立问题进行设计,因而需要两级处理。首先将这两类干扰的抑制进行联合处理,建立了联合干扰对齐问题模型,然后基于对交替最小化干扰对齐算法的拓展和改进,得出一种迭代的联合干扰对齐算法。理论分析和仿真结果表明,文章算法能有效抑制系统内的干扰,与现有算法相比,干扰抑制性能相当,求解过程简单,信道无需满足互易性。     

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.     

快变信道环境下的MIMO OFDM系统信道估计算法

为了实现对快变信道环境下的多输入多输出正交频分复用(MIMO OFDM)系统信道估计,提出了一种基于多项式的基扩展模型(BEM),并联合迭代判决反馈并行干扰抵消(PIC)检测的信道估计算法.利用BEM将信道估计转化为对少量模型参数估计的特性,并结合PIC检测算法,以达到精确信道估计和消除载波间干扰的目的.仿真结果表明,该算法与传统最小二乘、线性最小均方误差信道估计算法相比,在误码率约为10-3时,信噪比增益为5dB左右.此外,新算法不需要知道信道的时域统计特性,且采用了移相正交导频设计,在一定程度上降低了信道估计的复杂度.     

MIMO系统中利用空间相关性的同信道干扰消除算法

针对不适合进行波束赋型的MIMO系统中接收端如何消除同信道干扰的问题,提出了一种利用系统中干扰源的空间相关性进行同信道干扰消除的算法,并给出了估计空间相关性的最大似然算法。仿真结果表明,在2×2的Alamouti分集方案中,该算法相比于将干扰当作高斯白噪的方法在BER为10-2时可以获得3 dB的增益;在2×4的分层空时复用方案中,该算法在存在一个强干扰源的情况下优势明显。     

基于遍历干扰对齐的MIMO干扰信道的自由度可达方案设计

针对K-user MIMO干扰信道,当信道为时变信道或频选信道时,提出了一种基于遍历干扰对齐的自由度上限可达方案,该方案仅通过使用简单的线性预编码和有限个符号设计,就可以获得自由度上限。进而对提出的遍历干扰对齐方案能够达到的系统和速率进行推导,得到了和速率在任意信噪比环境下的闭式表达式。最后通过数值仿真,分析了系统参数对可达和速率的影响。     

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.     

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。     

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.     

多波束卫星通信系统波束干扰下的资源分配策略研究

多波束卫星通信系统能够为移动用户提供全球范围的通信服务.然而,由于条件限制,星上资源利用率较低,并且星地距离较远,业务传输过程中存在较大时延.为了提高星上资源的利用率,本文在有波束干扰的多波束卫星通信系统中,针对有严格时延要求的卫星通信业务,提出了一种新的下行链路资源分配算法,增加了业务时延限制和最大干扰功率限制两种约束条件,满足各点波束的最大业务时延要求以及对地面网络通信的干扰影响.本文同时考虑了各点波束的相互干扰对系统容量的影响,以最大化满足点波束业务需求量为优化目标,利用拉格朗日对偶理论和次梯度下降法得到最优资源分配结果.仿真结果表明：在噪声功率谱密度相同的信道条件下,与现有的几种算法相比,本文提出的算法可满足每个点波束的时延要求,具有较好的公平性,同时提高了系统的总传输速率,降低了点波束业务需求与所分配通信资源之间的差值,最大化满足用户通信业务需求;在噪声功率谱密度不同的信道条件下,本文提出的算法仍保持较好的公平性.     

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.     

零空间约束加强的多用户MIMO检测技术

提出了1种用于多用户多天线系统(MIMO)下行链路的空分多址发送预滤波技术，通过在目前已有的基于块对角化的联合TxRx MMSE算法的基础上，增加新的约束条件，使等效信道由块对角化矩阵变为完全对角化矩阵，就可以在发送端同时将多用户干扰（MUI）和用户内部各路数据流之间的干扰完全消除. 对于完全对角化的1种常见的算法是信道反转，通过性能分析和仿真，可以看出所提算法比信道反转算法有更好的性能.     

确定性MIMO信道在不同功率条件下的容量分析

对MIMO信道容量进行分析研究有助于未来4G网络的组建与优化.在假设信道系数不变的前提下,分别推导了发射端天线在等功率分配方案、波束成型条件及注水功率情况下的MI-MO信道容量.对以上三种功率分配方案在同一环境下通过计算机仿真进行了比较:在不额外增加发射功率的情况下,注水算法是最优的,但其运算复杂度较高;等功率分配方案信道容量在大信噪比的条件下比较理想.波束成型方案在低信噪比时接近最优情况.     

基于二次规划的干扰对齐编解码矩阵联合优化算法

针对多用户多输入多输出干扰信道中以系统容量表征的目标函数既不是线性函数也不是凸函数,直接求解比较困难的问题,提出一种基于二次规划的联合求解多用户多输入多输出干扰对齐编解码矩阵的迭代算法。在迭代步长很小的前提下,目标函数在局部具有凸函数性质,因此可以将问题转化为传统的二次规划问题。分别给出了3对收发用户和4对收发用户干扰系统的通信速率随信噪比变化的仿真。结果表明,作者提出的干扰对齐编解码矩阵求解方法能够使干扰系统中的多个用户同时进行有效的通信,提出的算法与传统的干扰泄漏最小化干扰对齐方法相比,在低信噪比区间具有较大的速率提升,而在高信噪比区间可以获得相似的性能。