基于部分协作的多小区下行MIMO鲁棒双层预编码算法

针对多小区协作多入多出（MIMO）系统中存在的信道状态信息（CSI）反馈回传过多的问题,提出了多小区部分协作MIMO系统预编码算法.首先建立了包含信道估计、量化和延时误差的联合误差模型,然后根据此信道误差模型,利用迫零和信漏噪比算法思想,提出一种多小区部分协作下的双层MIMO鲁棒预编码算法.数值分析及仿真结果表明,所提算法相比传统的多小区协作下行MIMO系统预编码算法,用户的误码率性能和系统和速率稍差,但在CSI反馈比特方面有一定优势.     

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.     

有限反馈CoMP系统中多小区差分CQI协作调度

针对有限反馈的协作多点系统,提出了一种考虑小区间干扰、提高小区边缘用户吞吐量的多小区协作调度算法.利用信道质量指示值(CQI)的差值(差分CQI)表征协作区域内相邻小区的用户采用不同预编码向量时对本小区用户的干扰情况.基站根据由用户反馈、小区间交互得到的差分CQI生成干扰加权因子,结合小区内比例公平调度算法计算的优先级因子,完成协作区域内不同小区间的用户配对和调度.新算法兼顾了系统的公平性和频谱效率,通过协调不同小区用户间的干扰,提高了边缘用户的数据速率,并利用差分CQI的反馈与交互,减小了协作小区间控制信息交互量.     

OFDM地面数字电视广播系统的PAL同频干扰消除

提出了一种应用于正交频分复用(OFDM)地面数字电视广播系统的逐行倒相正交平衡调幅(PAL)制模拟同频干扰消除算法。利用了PAL信号的行间相关性，在频域完成干扰估计。仿真结果表明，该算法能有效降低存在模拟PAL同频干扰时OFDM地面数字电视广播系统的误比特率。     

MIMO干扰信道中新的干扰消除方法

对于3用户的多输入多输出干扰信道,提出了一种基于空时编码的干扰消除方法. 每个用户采用速率为2的空时分组码,通过在每个用户的发送信号中引入零矩阵,消除第3个接收端的多用户干扰;通过对空时码字进行预编码和接收端的单向协作链路,消除其余2个接收端的多用户干扰. 与相同场景中的已有方案相比,所提方案在保持相同传输效率的同时,减少了反馈量,还实现了全分集. 仿真结果显示,收发天线的个数相同时,所提方案的可靠性优于相同场景中的已有方案.     

多用户OFDM自适应组合调制及比特分配算法的实现

将自适应技术应用于多用户正交频分复用系统,能够提高频谱利用率,降低系统发射功率,从而使系统的整体性能达到最优;针对多用户OFDM系统,将其信道分配和比特分配相结合,提出了更优的多用户OFDM自适应组合调制比特分配算法(MCABA).根据信道特性的瞬时估计值,自适应地为各用户分配子信道和比特,在给定误码率的条件下使总的发送功率最小,仿真结果表明,该算法计算简单,优化效率高,可以达到接近理论上的最优水平.     

多用户OFDM自适应组合调制及比特分配算法的实现

将自适应技术应用于多用户正交频分复用系统，能够提高频谱利用率，降低系统发射功率，从而使系统的整体性能达到最优；针对多用户OFDM系统，将其信道分配和比特分配相结合，提出了更优的多用户OFDM自适应组合调制比特分配算法（MCABA）。根据信道特性的瞬时估计值，自适应地为各用户分配子信道和比特，在给定误码率的条件下使总的发送功率最小，仿真结果表明，该算法计算简单，优化效率高，可以达到接近理论上的最优水平。     

时间反演多址系统中的一种多用户检测算法

针对时间反演多址系统中信道的相关性会导致多用户干扰的问题,为了消除用户间干扰,降低计算复杂度,提出基于最小均方误差的3条对角线矩阵分解的低复杂度近似算法.首先提取检测矩阵（Gram-N）中包含主对角线的3条对角线矩阵;然后将3对角线矩阵分成2个2对角线矩阵;再利用2对角线矩阵求逆规律,分别求出这2个2对角线矩阵的逆,由此得出3对角线矩阵的逆;最后,根据诺依曼级数近似,用3对角线矩阵这个稀疏矩阵的逆来逼近Gram-N的逆.仿真结果表明,该算法在误码率和频谱效率方面具有明显的性能优势,并且具有较低的复杂度,在复杂度较低时可获得近乎最优的性能增益.     

基于有限反馈的多小区协作迫零预编码

为了同时抑制小区间干扰和用户间干扰,在多小区多用户系统中,基站通过共享CSI,采用小区间干扰清零（ICIN）预编码算法,将2种干扰迫零。在该算法的基础上,提出了有限反馈情况下的自适应比特分配算法以最小化量化误差引起的速率损耗,更有效地利用反馈比特资源。并且,给出速率损耗保持恒定时,用户所需的总反馈比特数的变化规律。仿真结果表明,提出的自适应比特分配算法优于等比特分配算法,并且采用自适应比特分配时系统速率损耗较小,而复用增益与准确CSI时相同。     

改进的MU-MIMO线性预编码算法

针对MU-MIMO系统中多用户天线之间存在的干扰问题,提出一种块状对角化-最小均方误差(BDMMSE)算法。该算法是在信噪比一定的情况下,先用BD预编码算法在发送端消除多用户之间的干扰,然后在接收端使用MMSE信号检测技术对每个用户多个天线之间的干扰进行消除,最终使误比特率达到最小。仿真结果表明,改进的预编码算法比单一的预编码算法的BER性能有显著提高。     

多小区多用户OFDM系统中的最佳比特分配算法

在研究单小区多用户OFDM(正交频分复用)系统中最佳或次最佳的子载波比特功率分配算法基础上,提出了一种在满足所有用户QoS(服务质量)要求下多小区多用户OFDM-TDMA(正交频分复用-时分多址)系统的,以最大化系统吞吐量为目的的最佳功率比特分配算法.通过仿真验证,此算法在确保QoS条件下,能够最大化系统吞吐量并减轻同频干扰的影响.     

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。     

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.     

交织分多址MIMO系统的迭代多用户检测

提出了一种多入多出交织分多址(MIMO-IDMA)系统的迭代多用户检测架构。通过不同的码片级交织序列识别用户,检测器采用新颖的基于均值的软判决多用户检测(SoD)算法。仿真表明,所提出的基于IDMA的SoD检测算法比传统MMSE线性检测算法性能改善约2 dB,优于SoIC算法约1 dB,有较低的误码率和复杂度。     

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.     

低轨道卫星随机接入系统中多用户检测算法

针对快速时变信道导致低轨道卫星随机接入中多用户检测性能恶化的问题,提出了克服大多普勒频移的多用户检测算法．算法采用基扩展模型建模各用户的信道,通过最大似然法联合求解各用户的基系数,接着利用基系数拟合出各用户信道,然后重构所有干扰用户分组并进行干扰消除,最后对干扰消除后的剩余信号进行译码．利用译码比特及各用户训练块和已检测用户数据重复进行信道估计及干扰消除,以提高用户分组的检测概率．仿真结果表明,该算法相对已有算法在误包率、信道估计均方误差及吞吐量性能方面均有明显提升．算法能够有效的工作于具有较高信噪比及大多普勒频移的低轨道卫星多用户场景．     

存在信道估计误差的MU-MIMO系统自适应资源分配

分析了不相关瑞利平坦衰落信道下,信道估计误差对采用迫零波束赋形(ZFBF)多用户多输入
多输出(MU-MIMO)系统性能的影响. 在发送端天线总功率受限以及目标误比特率（BER）的
约束下,提出一种以系统有效吞吐量最优为目标的自适应资源分配算法. 该算法在调度用户时兼顾用户的信道状态信息和公平性,利用误包率严格近似为高斯随机变量的性质得到传输速率和功率的闭式解. 仿真结果表明,由于考虑了信道估计误差,系统有效吞吐量大大提高;同时保证了用户的服务质量(QoS)和公平性,并具有较低的复杂度.     

针对量化预编码系统的多用户选择方法

为了提升大规模多用户多输入多输出系统的性能,对多用户选择方法进行了研究,提出了2种同时考虑用户信道质量和用户间干扰的多用户选择方法.通过将1 bit反馈法和最小化预编码向量相关性法结合,大大降低了用户选择的计算复杂度;基站端首先通过将所有用户组的预编码向量相关性与预定门限值比较,得到待选用户组的集合,然后选择待选用户组中信道增益和最大的一组用户服务,提升了系统的和容量.通过系统仿真验证了2种方法的有效性.     

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.     

Quantization noise shaping of the sigma-delta modulator based on the all phase FFT in OFDM systems

To solve the problem of quantization noise in OFDM systems, a study of sigma-delta quantization noise shaping based on the all phase FFT is presented. This paper first gives single zero and multiple zeros sigma-delta modulators used for the theoretical analysis of quantization noise shaping for the OFDM system, and points out that the non-cyclic quantization noise structure results in inter-carrier interference (ICI) and inter-symbol interference (ISI) of quantization noise at the frequency points of OFDM sub-carriers; then it gives the scheme and performance analysis based on the all phase FFT to further reduce the quantization noise at the frequency points. Simulations show that the multi-zero sigma delta modulator performs better in noise shaping compared to the conventional single-zero modulator in OFDM systems, and can further reduce the quantization noise, and that under the conditions of 2bit quantization and 5dB SNR, the bit error rate of the system deceases by 1 order of magnitude.