无线带内全双工信道的多用户最优分配问题模型

无线带内全双工(IBFD)具有频谱效率倍增潜力,应用到多用户接入时,共享信道的优化分配将决定系统容量的实际增益。该文分析多用户争用冲突的干扰特性及链路分配的约束条件,以容量最大为优化目标,针对双向全双工(BFD)、全双工中继(FDR)以及两者混合的传输模式,建立信道资源分配的问题模型。通过典型站点分布的最优解计算,分析IBFD系统相对半双工(HD)的容量增益。结果表明,BFD有理想的100%增益,而FDR有较大变化范围(最低增益25%)。此外,计算发现,站点间传输链路呈现1维链型结构的容量增益明显优于2维平面分布的链路结构。     

带内全双工通信中天线自干扰抑制研究进展

带内全双工无线通信由于能够有效地提高频谱利用率,目前得到了广泛研究。文中针对IBFD通信中天线自干扰抑制技术进行综述,详细介绍了该领域最新研究进展,阐述了不同自干扰抑制技术手段的主要原理。通过对该领域当前采用的自扰抑制技术进行系统归纳,分类比较了不同技术手段,总结了不同自干扰抑制技术的优势和不足。结合当前研究现状和应用热点,提出了未来IBFD天线自扰抑制技术的研究和发展方向。     

基于多用户MIMO系统的用户调度算法研究

随着移动通信系统的快速发展,相关产业技术不断提升,给社会实体产业的扩展注入了新的动能。作为第四代移动通信系统中的核心技术之一,MIMO(即多输入多输出)技术的融入,令整个系统的性能得以增强。文章就基于多用户MIMO系统的用户调度算法进行研究,以期为提高频谱效率以及系统的公平性带来一定的启示。     

MIMO全双工双向通信系统平均保密和速率的优化

研究多入多出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）同时同频全双工双向通信系统中,合法节点在接收信息的同时向对方发送保密信息,并发送零空间人工噪声干扰窃听节点的物理层安全方案的优化问题.针对窃听信道状态信息仅统计分布已知,且存在残余自干扰的情况,首先推导出系统平均保密和速率的闭合表达式,进一步给出其下界.在此基础上,以最大化系统该下界为目标,对两节点的信息信号与人工噪声的功率分配因子、信息信号的功率分配矩阵进行联合优化.采用迭代的方法进行优化,每轮迭代中,先固定前者,优化后者,再固定后者,优化前者.使用DC（Difference of Concave/Convex,DC）规划优化信息信号功率分配矩阵,使用遗传算法优化信息信号与人工噪声的功率分配因子.对所提方案进行了仿真验证,证明理论推导正确,优化算法能有效地提高系统的平均保密和速率.     

基于有界成分分析的带内全双工数字自干扰抵消

凭借能够提升频谱利用率的优势,带内全双工(In-Band Full Duplex, IBFD)技术有望成为现代无线通信系统的潜在方案。然而,在应用过程中却面临自干扰抵消(Self-Interference Cancellation, SIC)的巨大挑战。SIC可以从空域、模拟域和数字域3个方面来单独或组合实现。该文重点研究了IBFD数字SIC。针对传统数字SIC性能受到收发链路器件非理想因素限制的问题,该文建立了一种射频辅助链路的IBFD系统,利用有用信号和自干扰信号的有界性,设计了一种基于有界成分分析的数字SIC方法。在视距(Line Of Sight, LOS)和非视距(Non-Line Of Sight, NLOS)两种信道场景下,利用仿真和实测数据进行了验证分析。结果表明,相比较于最小二乘方法和独立成分分析方法,所提有界成分分析方法改善了SIC效果,并提高了系统误码率性能。     

上行多用户MIMO系统中的用户与天线联合选择方案

在多用户MIMO系统中,基站所能同时进行通信的用户数受到基站和用户端天线数的限制,随着用户数的增加,系统的性能反而会降低,因此,用户选择技术就成为一种改善系统性能的有效技术.在本文中,针对上行多用户MIMO系统提出了一种低复杂度的用户选择算法.为获得更大的系统性能,在用户选择的基础上,进一步提出了一种用户与天线联合选择算法.这两种算法在极大地简化计算复杂度的条件下,提供了与最优算法几乎相同的性能.     

MIMO系统中多用户分集技术

MIMO技术可以在不增加系统带宽和发射功率的前提下大大增加系统容量,提高系统频谱利用率,改善系统性能。多用户分集是多用户无线通信中固有的分集,合理的利用多用户分集增益可以有效的提高系统性能。     

基于卷积长短时记忆深度神经网络的带内全双工非线性数字自干扰消除

带内全双工(IBFD)技术能够有效提高无线通信系统的频谱效率,近年来引起了广泛关注。然而,同时发送和接收引起的线性和非线性自干扰给IBFD带来了巨大挑战。传统的非线性自干扰消除主要是基于多项式模型和深度神经网络(DNN)来实现。多项式模型方法存在模型失配导致自干扰效果恶化的风险,而DNN方法无法针对高维数据特有的空频相关性、时间相关性等特点进行处理。该文基于卷积长短时记忆深度神经网络(CLDNN),通过在输入层中引入3维张量以及在卷积层设置复数卷积层结构,分别设计了两种重建自干扰信号的网络结构——2维CLDNN(2D-CLDNN)和复值CLDNN(CV-CLDNN),充分利用卷积神经网络局部感知和权值共享的优势,在高维特征中学习到更抽象的低维特征,从而提高自干扰消除的效果。实际场景中获得数据的评估结果显示,当功率放大器记忆长度M和自干扰信道多径长度L满足M+L=13时,通过总共60次训练轮数,该文提出的结构比传统DNN方法在非线性自干扰消除方面可以实现至少26%的改进,训练轮数也有明显减少。     

基于空间投影的全双工MIMO中继站自反馈干扰抑制

建立由基站、全双工MIMO中继站和用户站组成的系统模型,获得MIMO自反馈干扰矩阵.当自反馈干扰信号最大多径时延大于符号周期时,根据自反馈干扰矩阵张成空间,设计并添加信号空间投影滤波器到中继站中实现自反馈干扰抑制.针对自反馈干扰矩阵是否满秩,滤波器设计分别采用子空间和零空间投影算法,并讨论了不同投影算法下对中继站接收信号误码率影响和自干扰信号的残留量.理论分析和仿真结果表明,所提出的空间投影算法对自反馈干扰的抑制有较理想的效果.     

多用户MIMO系统中的预编码技术研究

多用户MIMO系统的预编码技术是未来移动通信研究的关键技术之一。文章对常用的预编码算法——线性的与非线性的——实现流程进行了详细描述,根据研究现状提出了未来预编码研究的发展趋势。仿真结果表明,非线性预编码算法的性能要优于线性预编码算法。     

一种改进的多用户下行MIM0系统用户选择算法

为了克服多用户下行MIMO系统采用迫零波束成形算法时基站天线的数目要大于等于所有同时工作的用户接收天线的数目之和的缺点,丈中提出了一种改进的多用户下行MIMO系统用户选择算法。该算法具有较低的算法复杂度,性能优于常规的基于贪婪算法的用户选择方法。     

Joint Optimization of User Set Selection and Transmit Power Allocation for Orthogonal Random Beamforming in Multiuser MIMO Systems

When the number of users is finite, the performance improvement of the orthogonal random beamforming (ORBF) scheme is limited in high signal‐to‐noise ratio regions. In this paper, to improve the performance of the ORBF scheme, the user set and transmit power allocation are jointly determined to maximize sum rate under the total transmit power constraint. First, the transmit power allocation problem is expressed as a function of a given user set. Based on this expression, the optimal user set with the maximum sum rate is determined. The suboptimal procedure is also presented to reduce the computational complexity, which separates the user set selection procedure and transmit power allocation procedure.     

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.     

User selection strategies for multiuser MIMO systems with block diagonalization

Block diagonalization （BD） is an efficient precoding technique that eliminates inter-user interference in downlink multiple-input multiple-output （MIMO） systems. User selection strategies applied to multiuser MIMO systems with BD are investigated in this article. To enhance the capacity of multiuser MIMO systems, an equivalent capacity maximum （ECM） user selection strategy is proposed with low computational complexity. Considering both the factors of channel correlations and channel conditions, the proposed strategy can select a group of users to serve for maximizing the total throughput. Simulation results indicate that, for various channel conditions, proposed ECM strategy gains a better performance compared with traditional user selection strategies, and achieves a near optimal throughput as the exhaustive search.     

多用户MIMO系统中基于不完全信道状态信息和天线选择的性能研究

本文研究了基于不完全信道信息和天线选择的多用户MIMO系统下行链路性能。通过系统建模和性能分析,利用数学变换和条件概率密度函数,推导了有着不完全反馈信息时的系统误比特率(BER)准确表达式。该式可有效评估反馈时延对系统性能的影响,且包含了基于完全反馈信息的系统BER公式作为其特殊情况。为简化准确表达式中的积分计算,还利用互补误差函数的近似值推导了系统BER的近似表达式,可得到较为简单的闭式表达式。计算机仿真结果表明:所给的准确及近似理论分析可与仿真结果取得较好的一致;且当归一化时延低于0.01时,系统性能较之完全信道信息情况仅有轻微的下降。     

User Selection Algorithms for MU‐MIMO Systems with Coordinated Beamforming

In this paper, we propose two novel user selection algorithms for multiuser multiple‐input and multiple‐output downlink wireless systems, in which both a base station (BS) and mobile stations (MSs) are equipped with multiple antennas. Linear transmit beamforming at the BS and receive combining at the MSs are used to avoid interference between users and find a better sum‐rate capacity performance. An optimal technique for selecting users would entail an exhaustive search, which in practice becomes computationally complex for a realistic number of users. Suboptimal algorithms with low complexity are proposed for a coordinated beamforming scheme. Simulation results show that the performance of the proposed algorithms is better than that provided by previous algorithms and is very close to an optimal approach with reduced complexity.     

一种低复杂度多用户MIMO预编码方法

针对多用户多输入多输出(MIMO,Multiple Input Multiple Output)系统下行链路,提出了一种基于特定矩阵结构的低复杂度线性预编码方法。该方法利用规则块对角化(RBD,Regularized Block Diagonalization)方法的预编码矩阵具有的内在结构设计预编码矩阵,通过最小化总的干扰与噪声功率之和得到预编码矩阵的最终形式。等效性证明和复杂度分析表明,该方法能够获得与规则块对角化方法相同的"和速率"性能,同时大幅度降低了运算复杂度。仿真实验结果验证了这一结论。     

空时编码的多用户MIMO系统用户调度性能分析

文中针对正交空时编码的多用户MIMO系统,分析并比较了两种多用户调度方案的性能.第一种方案是基站在一个时隙内选择信噪比最大的用户进行通信,第二种方案是基站在一个时隙同时选择多个信噪比大的用户进行通信.文中对两种方案的容量都作了理论推导和仿真比较.仿真结果显示,前一种方案性能好于第二种方案,但是第二种方案可以同时服务多个用户.     

有限反馈MIMO系统中用户选择算法

针对有限反馈多输入多输出（MIMO）系统中用户选择问题,提出了一种新的用户选择方法。首先推导出采用迫零波束赋形（ZFBF）预编码时容量损失上限,证明了最小容量损失与最大和容量优化目标的一致性。在此基础上给出了基于最小容量损失的用户选择方法,该方法以信道量化误差为选择依据进行用户筛选。与现有算法相比,降低了算法的复杂度,减少了反馈CQI带来的系统开销。仿真和分析表明,所提方法改善了系统和容量性能。     

非正交全双工双向中继系统差错性能分析

全双工（FD）通信方式能够将双向中继（TWR）系统的频谱效率提高一倍,但是解码可靠性受到残留自干扰的恶化.本文研究非正交FD-TWR系统的差错性能.在中继节点自干扰消除性能强于用户节点的条件下,分析成对差错概率在高发射功率区间的渐进表达式,进而导出系统分集增益和编码增益.针对系统编码结构,分析分集增益的可达条件.与频谱效率相同的半双工TWR系统相比,充分抑制自干扰和采用满分集预编码的FD-TWR系统在误比特率为10^-3时具有20dB的差错性能优势.