结合凸优化的宽带MIMO系统接收天线选择

研究宽带多输入多输出(MIMO)系统中的接收天线选择技术。基于添加循环前缀辅助的宽带MIMO系统数学模型,利用邻近子载波间的相关性,设计次优的天线选择准则,并对结合凸优化方法的接收天线选择算法进行改进。仿真结果表明,次优准则可以获得与最优准则几乎相同的性能,改进的接收天线选择算法以增加较少计算量为代价,提高了系统的容量性能。     

多用户MIMO系统的低复杂度天线选择算法

块对角化是一种用于多用户MIMO系统下行链路的预编码方案,它可以完全消除多用户间的干扰。论文就是针对采用块对角化预编码的多用户MIMO下行链路,基于信道F-范数提出一种新的次优天线选择算法。该算法计算复杂度较低。仿真结果显示,其系统容量接近采用最优算法的系统容量。     

一种分布式MIMO系统的快速天线选择算法

分布式MIMO系统的天线数目与点对点MIMO相比进一步增多,性能优越的经典天线选择算法难以应用其中。针对这一问题,在分布式架构的基础上提出一种基于逐增端口选择的改进型逐减天线选择算法。该算法通过设定上限的动态端口选择缩小待选天线范围,进而利用贪心策略,逐步去除对信道容量贡献最小的天线。仿真结果表明,该算法的容量性能逼近穷举算法,且复杂度大幅降低,在强相关信道下表现出良好的适应性。     

一种改进的相关信道下MIMO天线选择算法

由于MIMO系统天线间距的限制等原因,实际MIMO无线信道往往是衰落相关的,而信道相关性严重影响了MIMO系统的性能。针对这个问题,提出一种改进的基于相关性天线选择算法,通过选择具有最小平均相关性和最大相关矩阵行列式的天线子集作为最优天线集合。在选择较少天线的情况,降低了计算复杂度,达到几乎与相关性选择算法相同的性能,且非常接近最优选择算法。仿真结果证明了改进算法的有效性和可靠性。     

一种基于多天线选择的新型多用户MIMO-OFDM自适应子载波组分配算法

针对于多用户MIMO-OFDM下行传输,本文提出了一种基于用户信道特征,利用多天线选择和子载波组分配相结合的新型自适应算法.该算法在不明显降低系统整体性能的前提下可大大降低发射端计算复杂度,使之更适用于实时信道传输环境.仿真结果表明,该算法在计算复杂度大幅减小的情况下仍能保证系统性能无明显损失.     

基于Sorenson相似系数的快速天线选择算法

穷举搜索天线选择算法的计算复杂度随天线的增多变大,影响实际应用。针对该问题,提出基于Sorenson相似系数的快速天线选择算法。利用Sorenson相似系数来表征信道矩阵行向量间的相关性,通过逐行递增的方法,选择相似系数最小且行范数最大的接收天线,从而最大程度地增加系统容量。仿真结果表明,该算法在射频链路较少时计算复杂度很低,且能获得接近最优算法的中断容量。     

时变MIMO信道容量的估算

本文由MIMO无线通信信道容量的表达式,给出一种估算式。通过数值仿真对估算值与精确值进行比较,进行误差分析,得出估算值是较精确的,可用估算表达式可靠地预测MIMO信道的容量。     

一种基于SLNR预编码的天线与用户联合选择算法*

针对在多用户MIMO系统中天线与用户联合选择算法复杂度高的问题,依据SLNR预编码算法特点,提出了一种基于SLNR预编码的天线与用户联合选择算法。分析了天线与用户选择顺序对基于SLNR预编码算法的多用户MIMO系统性能影响,给出了先天线后用户的次最优选择策略。所提算法首先为每个用户选取最优的单天线,再利用贪婪思想进行用户选择。仿真结果表明,所提算法与穷举算法相比和容量性能在020 dB的信噪比范围内损失均保持在1.6 dB左右;而误比特性能与穷举法相比在10-3有2 dB左右损失,但是所提算法复杂度与穷举法相比下降明显。     

一种矿用高隔离度三频MIMO天线设计

多频多输入多输出（MIMO）天线由于空间受限,存在单元间距较小产生的强耦合问题。针对该问题,设计了一种矿用高隔离度三频MIMO天线。通过在1个矩形枝节两端加载2个L型枝节组成三叉戟单极子天线,使天线具有三频特性;将2个三叉戟单极子天线单元对称放置,在2个单元之间的金属地板上加载1个T型枝节,利用寄生枝节产生的相反电流抵消未加枝节时耦合产生的电流,并蚀刻2个对称的矩形槽,通过改变地板上的电流分布来抑制地板表面波带来的互耦,从而使天线在整个频段内实现高隔离度。仿真结果表明：该天线工作在1.85～2.70,3.24～3.99,4.65～5.80 GHz频段,能有效覆盖煤矿井下WiMAX/WiFi/4G/5G NR工作频段;天线在3个频段内的隔离度分别大于20,22,22 dB,较去耦合前天线的隔离度分别提高了11,9,10 dB;包络相关系数小于0.2,具有良好的分集性能;天线在工作频段内增益变化稳定,且全向辐射特性良好。该天线具有结构简单紧凑、易加工、剖面低的优势,在煤矿无线通信中具有广泛的应用场景。     

基于拉普拉斯分布天线阵列下MIMO性能研究

多天线系统是可以克服多径干扰的影响并增加频谱使用效率的系统.MIMO系统的容量增加主要取决于无线电信道的空间相关性性能.主要研究了MIMO天线阵列系统的性能,包括MIMO空间时间相关性和天线阵列配置,推导了当角能量遵循拉普拉斯分布时均匀线性阵列、均匀圆阵的衰落相关性解析公式,并分析了两种天线阵列下的系统信道容量.通过计算机程序模拟仿真验证了分析结果,验证结果表明当阵元间距增大或者衰减因子减小(角度扩展增大)时,空间衰落相关性减小,系统信道容量增大,提升了系统性能.     

基于对数似然比的发射天线选择

基于对数似然比(LLR)的天线分集是误码性能优于传统基于信噪比(SNR)天线分集的一种新技术,并降低了系统的实现复杂性和成本。为此对基于LLR的发射天线选择新技术进行了研究,推导了多输入多输出(MIMO)Nakagami衰落信道上基于符号对数似然比(SLLR)和比特对数似然比(BLLR)的发射天线选择准则,并对M进制调制系统进行仿真研究。结果表明,基于BLLR准则的MIMO系统误比特率最小;采用SLLR准则和BLLR准则时,在保持发射端和接收端的天线总数不变的条件下,分集数量级大的系统误比特率性能好;数量级相等时,接收天线较多的系统性能较优。     

基于天线选择的全双工中继干扰抑制

在全双工中继协作通信系统中,中继发送端和接收端之间的干扰严重影响了系统的传输性能,因此干扰抑制是全双工模式下的关键问题。与引入权重矩阵的抑制方法不同,介绍了一种在中继发送端和接收端同时进行天线选择的干扰抑制方法。在多天线中继衰落信道系统中,基于最小化干扰信道的信道容量准则,中继发送端和接收端均选择合适的天线子集。在该抑制方法的基础上,理论分析了系统信道容量的闭式表达。仿真结果表明,天线选择方案改善了系统的信道容量和误码率性能,干扰抑制效果明显,同时降低了系统的复杂性。     

结合天线选择的空间调制及性能仿真

提出了一种分组映射空间调制方案。每个时隙中有多个发射天线被同时激活,结合幅度相位调制技术,每根选中的天线发射不同的符号,并且所激活的特定天线序列也携带相应信息。相对传统空间调制技术而言,该方案可以有效地提高空间调制系统的频带利用率和传输速率。Rayleigh衰落信道的仿真结果表明,所提方案的误比特率（Bit Error Rate,BER）性能优于传统的空间调制与多输入多输出（Multi-Input Multi-Output,MIMO）技术。方案可进一步结合发射天线选择（Antenna Selection,AS）技术,提高系统的传输质量。实际多极化MIMO信道的测量和仿真结果表明,在发端天线选择数目均相同时,分组映射调制的性能明显优于空间调制,结合AS的调制系统性能明显优于未结合AS的系统。     

Low-complexity joint transmit and receive antenna selection for MIMO systems

In this paper, we present a low-complexity algorithm for real-time joint transmit and receive antenna selection in MIMO systems. The computational complexity of exhaustive search in this problem grows exponentially with the number of transmit and receive antennas. We apply Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) to the joint transmit and receive antenna selection problem. In addition, applying the general BPSO to joint antenna selection, we also present a specific improvement to this population-based heuristic algorithm, namely, we feed cyclically shifted initial population so that the average convergence time (the number of iterations until reaching an acceptable solution) is reduced. The proposed BPSO for joint antenna selection problem has a low computational complexity, and its effectiveness is verified through simulation results.     

Dual‐mode and triple‐band 10‐antenna handset array and its multiple‐input multiple‐output performance evaluation in 5G

A 10‐element multiple‐input multiple‐output (MIMO) handset antenna array with triple‐band operation in the long‐term evolution band 42 (3400‐3600 MHz), band 43 (3600‐3800 MHz), and band 46 (5150‐5925 MHz) is studied in this article. Acceptable antenna performances are obtained by using polarization and pattern diversity techniques. To assess the multiplexing performances of the handset array in 5G, an 8‐element base station array covering 3.4‐7.1 GHz is presented and studied. An 8 × 10 MIMO system incorporating 8 transmit antennas, propagation scenario and 10 receive antennas is successfully reported, and its multiplexing performances are evaluated. The computed channel capacities in the low and high bands can be as high as 43.3 bps/Hz and 41.6 bps/Hz, which are promising for multi‐gigabit‐per‐second (multi‐Gbps) data transmission in 5G. The effects of user's hand and low MIMO order on the channel capacities are also investigated. Results show the robust performances of the proposed antenna system.     

基于有向滑动时间窗的报警动态选择算法

针对现有报警选择方法在实时性和精确性方面存在的不足,提出一种基于有向滑动时间窗的报警动态选择算法。依据历史关联结果的趋向特征,动态调整每个时间窗内报警抽取的概率,向历史关联强度高的时间窗分配更高的抽取概率,提高报警关联的效率和准确性。仿真结果表明,该算法在实时性上远高于报警全选方法和随机选择方法,在关联精度上优于随机选择方法。     

一种双重过滤式特征选择算法

特征选择是模式识别和机器学习领域的重要问题。针对目前Filter和Wrapper方法,以及传统二阶段组合式方法存在的缺陷,提出了一种双重过滤式特征选择方法FSTPF,并在三个国际公认数据集和一个盾构隧道施工实时数据集上进行了验证测试。实验结果表明,FSTPF算法降维效果好,且获得的优化特征子集的分类准确率得到了提高。