基于分解选择映射的MIMO-OFDM系统峰均比降低算法

针对多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中的高峰均功率比(PAPR)问题,提出了一种新的基于选择映射(SLM)的分解算法.所提算法将每根天线上OFDM 符号的实部和虚部进行分解,然后分别进行相位映射,从而增加了待选信号的数量.利用实序列固有的共轭对称特性,在不增加算法复杂度的前提下,显著提高了算法的峰均比降低性能.同时提出了一种基于并行选择映射的分解算法,进一步减少了边带信息的传输量,提高了系统的频带利用率.仿真实验结果证明,所提算法在保持计算复杂度不变的同时,可以有效的提高峰均比性能.     

60GHz 室内信道下一种快速天线选择算法

传统的基于信道容量最大化准则的天线选择算法虽然使信道容量达到了最大化,但是计算复杂度很高。针对计算复杂度高的问题, 提出了一种基于Doolittle-QR 分解的低复杂度天线选择算法。该算法基于Doolittle-QR 分解,可以快速选择出使系统容量最大化的天线。与传统的天线选择算法相比,该算法的计算复杂度不仅有效地降低了, 而且容量性能相近。在60GHz 室内信道下,仿真实验结果表明, 该算法具有良好的容量性能,优于随机天线选择算法,接近最优天线选择算法。     

可见光多天线空分键控技术研究

空分键控是一种新型的空间复用技术,每个时刻只有一个发送天线工作,携带信息的是天线的位置而非发送符号本身,因此该种方法频带利用率较低。为了提高频带利用率,基于广义空间调制的概念,提出了光多天线空分键控调制方法,这种调制方式中每个时刻有多个天线同时工作。首先建立了可见光通信中的多天线空分键控系统模型,并对其误码率性能进行了分析,然后由此为依据提出了一种基于最小距离最大化准则的天线选择算法以获得误码率性能的增益,最后通过蒙特卡罗仿真验证了该天线选择方法的有效性。      

用于SFBC MIMO-OFDM系统的改进SLM算法

在空频编码(SFBC)多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中传输符号存在较高峰均功率比(PAPR)问题,采用SLM算法能够有效降低系统峰均功率比,但随着发射天线数的增加,较多的快速傅里叶反变换(IFFT)会增加系统的计算复杂度,因此,构造F矩阵并提出了一种基于F矩阵SFBC MIMO-OFDM系统的改进SLM算法。采用F矩阵作为相位序列组对空频编码信号进行独立处理,获得最优相位序列取共轭,将共轭序列中每两个旋转因子为一个单位交换位置,并扰码SFBC后各天线的信号,以此减少了每根发射天线上的IFFT次数。理论和MATLAB仿真分析表明,该算法获得了良好的峰均比性能,同时也降低了系统的计算复杂度。     

WIBRO系统中基于SM-STBC的自适应天线分组算法

在多天线系统中,采用空间复用空时块码(STBC,space-time block code)可以在空间复用增益和分集增益之间达到很好的性能折中.文中提出一种应用在无线宽带系统中,基于空间复用STBC的自适应天线分组算法.该算法可以自适应地将天线进行分组,在组内采用STBC分集方案,组间采用空间复用方案.优化分组既能在每个子载波上基于最小SNR最大化准则来进行,也可在整个频带上使用平均互信息最大化准则来确定.仿真结果表明,我们提出的两种自适应天线分组方法都可以有效地改善系统的性能.     

采用天线选择的多用户MIMO-OFDM系统容量研究

对于采用线性预编码进行空分复用的多用户MIMO-OFDM系统的下行链路,分析了使用户间干扰完全消除的预编码矩阵设计实现过程,提出了用户端联合天线选择算法,以增大发送的数据流数,提高系统和容量,在此基础上提出了逐次递增确定用户天线的选择算法.仿真结果表明,本文所提的天线选择算法使系统和容量远高于未经天线选择时的和容量,并且次优的逐次选择算法在计算量可接受的情况下与最优联合选择算法相比获得的容量增益相差不大.     

一种非线性信道MIMO-OFDM系统性能改进算法

多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)可以提高系统在频率选择性衰落信道的传输性能.与OFDM系统一样,MIMO-OFDM系统也存在高峰值平均功率比(PAPR)的问题.为此,提出了一种降低空时分组编码MIMO-OFDM系统PAPR的正交部分传输序列算法,运用这种算法,利用傅里叶变换的性质,通过调整空时编码与基带正交调制的顺序,对两天线发射端,可以降低算法近一半的复杂度,且可以减少一半的边信息.利用高功率放大器的非线性模型,得到了瑞利衰落信道下PAPR降低后系统的误码率性能.仿真结果证明了该方法的有效性.     

一种基于相异度的接收天线选择算法

对于多输入多输出系统天线选择算法而言,穷尽搜索算法能够达到最优的性能,但包含较多矩阵运算,计算复杂度较高。而传统基于相关度和相似度的天线选择算法虽具有较低计算量,但损失了较大的容量性能。针对这一问题,以容量性能为目标,提出了基于相异度的接收天线选择算法,分析了不同相异度下所提选择准则对系统性能的影响。与传统相关度和相似度天线选择算法相比,所提算法有效降低了计算复杂度,改善了系统的容量性能,仿真结果表明:所提算法具有较好的系统性能,适用于实时通信系统。     

天线耦合和极化对空分复用MIMO系统误码性能的影响

文章目的在于研究天线的互耦、匹配和极化特性对于基于空分复用的分层结构空时编码多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）系统误码性能的影响。采用了基于电路网络参数的信号分析模型,精确描述了匹配/未匹配天线阵列的发射、接收特性,接着使用蒙特卡罗分析方法对空分复用MIMO系统的误码性能进行了分析,包括匹配/未匹配线性阵列和极化分集阵列,并且讨论了极化失配特性对误码性能的影响。结果表明,匹配网络的应用能够有效地降低空分复用MIMO系统的误码率;同时极化分集天线的应用能够降低耦合和极化失配的影响,降低系统的误码率。     

MIMO系统中改进的天线选择算法

递减和递增的天线选择算法,在保证系统容量的同时可以极大降低MIMo系统中选择天线时的计算量.但在天线规模较大时,上述两种选择天线时的计算量仍较大.文章提出一种基于信道矩阵特征空间的范数算法,仿真表明:相对于最优算法(穷举算法)和次优算法(递增或者递减算法),该算法能在损失较少容量的同时,极大地减少系统天线选择的计算时间.