Turbo-BLAST系统中天线选择和功率分配算法

提出一种适用于Turbo-BLAST系统的自适应天线选择和功率分配算法,所提算法以误比特率为优化目标,并且考虑了信道估计误差的影响.在总功率约束条件下,采用所提算法进行天线选择和自适应功率分配,并利用软干扰抵消算法对接收信号进行迭代检测,以进一步改善系统性能.仿真结果表明:采用所提算法可以显著改善系统的误比特率性能.     

基于天线选择的MIMO系统能效功率分配优化

对MIMO系统在毫米波衰落信道下的能效功率分配进行研究,以期实现绿色传输。考虑发送端采用天线选择技术,接收端采用最大比合并技术,给出系统能量效率公式,并构建系统基于能效最大化的目标优化函数。利用拉格朗日乘子法,获得迭代功率分配方案。利用排序法及朗伯函数给出简单的闭式功率分配方案。利用Matlab软件验证所提功率分配方案的有效性。仿真结果表明,文章提出的功率分配方案较穷举搜索法EE性能得到了明显提升,是一种复杂度低的优化算法,能快速收敛到EE最大值。     

Turbo-BLAST系统中基于容量的天线选择和功率分配算法

在不完全信道状态信息条件下,提出了一种适用于Turbo BLAST系统的天线选择和功率分配算法。所提算法以信道容量最大化为准则,从所有天线中选取一组天线子集用于发射,并对选择的天线子集进行注水功率分配,以充分利用Turbo BLAST系统的空间复用增益并提高信道容量。在接收端,采用Turbo原理对接收信号进行迭代检测以改善系统的误比特率性能。仿真结果表明采用所提算法不仅可以显著提高系统的信道容量, 而且误比特率性能也得到明显的改善。      

一种改进的大规模MIMO发射天线选择算法

为了降低天线选择算法在大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）系统下的误码率和复杂度,以用户端接收的总功率为优化目标,提出一种最大化所有用户接收总功率的天线选择算法。该算法将优化目标函数转化为凸函数,并利用凸优化方法求得其有效解。仿真结果表明,所提天线选择算法与传统的最大和容量算法相比,具有较好的系统误码率性能,且运算复杂度低,但系统容量有所降低。     

多用户MIMO系统中基于单天线功率约束的功率分配方法

针对多用户多输入多输出(MIMO)系统,研究了单天线功率约束下的低复杂度功率分配方法。基于迫零预编码算法,通过理论分析指出,在单天线功率约束下使多用户和数据率最大化的最优功率分配具有多水平面灌水结构,由此证明了单天线功率约束与多天线加权和功率约束之间的等价关系,并提出了一种低复杂度功率分配方法。仿真结果表明,所提出的功率分配方法的性能优于现有的等功率分配和启发式方法,与最优功率分配方法相比,能够以很小的性能损失为代价有效地降低计算复杂度。     

大规模MIMO系统中收发联合阈值天线选择算法

在大规模多输入多输出(massive MIMO)系统中使用天线选择算法可提高能效和系统吞吐量,然而适用于传统MIMO系统的天线选择算法具有高复杂度,很难用于massive MIMO系统。为优化天线选择算法,以算法复杂度和系统容量为优化目标,提出了收发联合阈值天线选择算法。该算法在发射端使用最大范数双向天线选择算法进行天线选择,在接收端使用分组maxvol算法并通过仿真实验结果的预设阈值进行天线选择。仿真实验表明,收发联合阈值天线选择算法在降低复杂度的同时可以提高系统容量,与递增天线选择算法相比,系统容量最多可提高52.2 bit/s/Hz。提出的天线选择算法可以满足不同天线相关度和信噪比的传输环境。     

感知频谱共享下的多天线功率优化分配算法研究

本文构建了一种在感知结果下具有多天线次用户的频谱共享模型,该模型由单入单出主用户对和多入单出认知用户对构成。当认知用户感知到主用户占用信道时,主用户向认知用户发送Message信息,使得认知用户发射端能够得知主用户对干扰总功率的限制要求,通过自适应地调整认知用户发射机的发射功率,以保证其对主用户不造成有害干扰;如果主用户未占用信道,认知用户立刻以最大发射功率占用信道。并分别在主用户存在和不存在两种情况下,优化认知用户发射机各天线的发射功率来最大化系统总的数据传输率。最后,通过数值仿真来验证推导出的功率分配策略,并对其进行分析和讨论。仿真结果表明:相比于机会频谱接入（Opportunistic Spectrum Access, OSA）和基于感知的频谱共享（Sensing-based spectrum sensing）模式,推导的功率分配策略在提出的模型中可以获得更高的信息传输率。      

多用户JT MIMO系统下行联合功率分配算法

文中提出一种多用户MIMO下行联合发送（简称JTMIMO）技术中的功率分配算法。首先给出了多用户JT MIMO下行链路模型，并导出了下行信道干扰模型和有偏信道信息下的SINR公式。在此基础上，文中提出一种适用于多用户JTMIMO下行链路的联合功率分配算法，仿真验证表明：通过合理分配用户的发送功率，在满足每个用户信干比（SINR）的前提下，最小化总传榆能量具有较好的能量效率。     

多天线系统中多中继传输的时间分配和功率分配优化方法

本文考虑单小区内的两个中继使用解码转发的方法为两个用户提供下行数据的场景,基站和中继配置多根天线,用户配置单天线。两中继使用相同的频率资源同时为两个用户提供服务。为减小两中继同时向两用户传输时产生的干扰,中继到用户的传输采用协作干扰避免的策略;相应的基站到中继的传输采用多用户空分复用的传输策略。本文在时间分配和功率分配两个方面对上述两跳传输过程进行了优化,提出了两跳传输最优的时间分配策略。由于功率分配最优化问题难以求解,本文提出了一种匹配链路容量的次优功率分配方法,并对其进行简化以降低复杂度。通过仿真可以看出,简化的功率分配方法与匹配链路容量的功率分配性能很接近;所提出的时间分配和功率分配方案可以获得有效的性能提升。      

分布式 MIMO 系统中功率分配算法研究

本文将功率注水算法应用到分布式 MIMO(Multiple Input Multiple Output)系统中,充分利用分布式无线通信系统的高覆盖性,通过调整发射天线的发射功率,使系统的容量得到了提升,即系统的频谱效率得到了显著改善.仿真结果显示,与集中式 MIMO 系统相比,系统容量的确得到了显著改善     

非对称毫米波大规模MIMO系统信道特性研究

在大规模多输入多输出（multiple-input multiple-output,MIMO）系统中,合理的天线选择、用户调度以及用户功率分配方案,对提升系统能效、节省资源成本有着重要的作用. 针对大规模MIMO下行链路通信场景,基于能效最大化准则,提出了一种联合天线选择、用户调度以及功率分配的低复杂度优化算法. 首先,针对天线选择和用户调度问题,结合递增递减的选择思想,以最大化系统能效为目标,对天线和用户进行双向交替搜索;其次,对于搜索过程中的用户功率分配问题,采用分式规划理论和拉格朗日对偶算法得到最优能效功率的闭式解,三个参数进行迭代优化,从而得到系统最优能效. 仿真结果表明,本文所提算法不仅具有低复杂度而且具有较好性能,能够有效降低大规模MIMO系统的能耗.

     

Joint User Scheduling and Antenna Selection in Distributed Massive MIMO Systems with Limited Backhaul Capacity

Massive MIMO systems offer a high spatial resolution that can drastically increase the spectral and/or energy efficiency by employing a large number of antennas at the base station（BS）.In a distributed massive MIMO system,the capacity of fiber backhaul that links base station and remote radio heads is usually limited,which becomes a bottleneck for realizing the potential performance gain of both downlink and uplink.To solve this problem,we propose a joint antenna selection and user scheduling which is able to achieve a large portion of the potential gain provided by the massive MIMO array with only limited backhaul capacity.Three sub-optimal iterative algorithms with the objective of sumrate maximization are proposed for the joint optimization of antenna selection and user scheduling,either based on greedy fashion or Frobenius-norm criteria.Convergence and complexity analysis are presented for the algorithms.The provided Monte Carlo simulations show that,one of our algorithms achieves a good tradeoff between complexity and performance and thus is especially fit for massive MIMO systems.     

大规模MIMO相关信道下的联合天线分组和天线选择

在大规模多输入多输出系统中,针对密集部署的大型天线阵列之间的强相关性会抑制天线选择增益效果的问题。在系统下行链路场景下建立空间相关信道模型,提出了基于天线分组的天线选择算法。根据瞬时信道相关矩阵将天线阵列划分为若干组,保证各组内天线之间相关性较强。在完成天线分组的基础上,基于信道矩阵列范数准则在各组发射天线与接收天线之间构成的子信道矩阵中选择天线,进而构造有效发射天线与接收天线之间的信道矩阵。仿真分析了所提天线选择算法对系统遍历和速率的影响,结果表明,在基站天线数为32、接收天线数为2、选择天线数为2、天线相关因子为0.9的假设下,当信噪比为10 dB时,与基于相邻天线分组的天线选择算法相比,所提算法使系统和速率约提高了27.5%,且所提算法若要与最优天线选择算法达到相同的和速率,仅需将其信噪比提升1～2 dB即可。     

八波束STBC-BF发射方案中天线选择技术的应用

提出了大规模MIMO系统空时编码结合特征波束成形(STBC-BF)方案中的天线选择技术.发射符号空时分组编码后经天线阵列加权,形成特征波束,利用天线选择技术对发射天线和接收天线进行选择,接收端采用传统译码方法进行译码.该方案既可以获得空间分集增益和阵列增益,又能减少射频链路的数目,从而降低计算复杂度.仿真结果表明了该方案的有效性.     

回传链路容量受限条件下分布式大规模MIMO系统的联合用户调度及天线选择(英文)

Massive MIMO systems offer a high spatial resolution that can drastically increase the spectral and/or energy efficiency by employing a large number of antennas at the base station(BS).In a distributed massive MIMO system,the capacity of fiber backhaul that links base station and remote radio heads is usually limited,which becomes a bottleneck for realizing the potential performance gain of both downlink and uplink.To solve this problem,we propose a joint antenna selection and user scheduling which is able to achieve a large portion of the potential gain provided by the massive MIMO array with only limited backhaul capacity.Three sub-optimal iterative algorithms with the objective of sumrate maximization are proposed for the joint optimization of antenna selection and user scheduling,either based on greedy fashion or Frobenius-norm criteria.Convergence and complexity analysis are presented for the algorithms.The provided Monte Carlo simulations show that,one of our algorithms achieves a good tradeoff between complexity and performance and thus is especially fit for massive MIMO systems.     

大规模MIMO系统多用户PSK调制方案的优化

针对超可靠低时延通信短包传输特征,在大规模多输入多输出( Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)上行链路系统中,利用较低导频开销来设计相移键控( Phase Shift Keying,PSK)调制方案,并对该方案进行优化兼顾无线链路传输的可靠性.首先,在接收端构建基于最小欧式距离的非相...     

一种新型低复杂度双层分组天线选择算法

针对平坦相关瑞利衰落信道环境下的端到端大规模MIMO系统复杂度过高的问题,提出一种基于离散布谷鸟搜索的低复杂度双层分组天线选择算法。该算法首先基于天线信道相关性对大规模天线阵列进行分组处理,进而利用新型双层算法对分组的天线集合进行优化天线选择。其中,新型双层算法的第一层是每小组天线基于离散布谷鸟搜索的内部选择,第二层是对第一层选择的所有天线利用离散布谷鸟搜索进行最终的选择。提出的新型天线选择算法可有效降低大规模MIMO系统复杂度。仿真结果验证了在平坦相关瑞利衰落信道环境下,提出的天线选择算法能够以较低选择复杂度获得接近最优选择方法的容量性能和较优的BER性能。