分布式MIMO系统容量最优的预编码设计

针对分布式多入多出(MIMO)系统各天线功率无法共享的问题,基于分布式MIMO系统各天线功率受限的假设,提出容量准则下的最优预编码矩阵设计方案。采用Lagrange对偶优化的方法,将原优化问题转化为其对偶问题,给出求解预编码矩阵的迭代算法流程,以及在不同天线配置和容量准则下的信号发射策略。仿真结果表明,在发射天线数目多于接收天线数目时或信道矩阵缺秩时,该迭代算法求得的预编码矩阵的容量性能优于已有次优解析解。     

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。     

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。     

一种新的基于泄漏的多用户MIMO预编码

针对多用户MIMO基本SLNR预编码算法在发送天线数小于接收天线数之和时性能恶化的情况,考虑到接收滤波矩阵对泄漏功率的抑制作用,定义了一种新的信漏噪比形式,并基于信漏噪比最大准则,建立了一种最优发送预编码矩阵和接收滤波矩阵的联合设计方案。与基本SLNR算法相比,所给出的算法可以充分利用接收方的富裕空间进一步提高系统性能,增加系统支持的用户数目。仿真结果表明,当接收天线总数大于发送天线数时,只要子流数之和小于发送天线数,所给出的新算法依然具有非常优良的平均误比特率性能以及系统的和容量性能。     

一种快衰落下正交空时分组码的译码

准静态衰落信道下正交空时分组码MIMO系统的一种简单最大似然检测算法性能接近于最大似然检测算法．但在实际时变信道干扰下，性能表现较差。本文分析提出了在多个发送和接收天线下能有效消除时变信道对简单最大似然检测算法产生干扰的算法改进。计算机仿真表明，针对时变信道下的正交空时分组码MIMO系统，该译码算法性能实现简单、计算复杂度低，性能接近最大似然检测算法。     

基于特征值分布的自适应MIMO接收方法

多输入多输出(MIMO)系统性能优劣依赖于信道的相关特性,空分复用技术适用于低相关信道,而波束形成技术适用于高相关信道。依据上述信道相关特性,提出一种基于信道特征值分布的自适应MIMO接收方法。该方法以均匀圆形天线阵列结构为基础,能够根据信道相关情况动态选择接收方式:当角度扩展较大时,选用传统MIMO接收方式(称为天线MIMO方式);当角度扩展较小、多径独立时,选用基于智能天线的多波束接收方式(称为波束MIMO方式)。分析角度扩展、多径对信道特征值分布的影响,并给出自适应MIMO接收切换的条件。仿真结果表明,该方法能够适应复杂的无线环境,误码率较低,性能更加稳定可靠。     

MIMO雷达最大似然参数估计

多输入多输出(MIMO)雷达使用多个天线同时发射多个独立探测信号,并使用多个天线接收目标回波信号.本文考虑了发射空域分集、相干接收MIMO雷达模型及其最大似然(ML)参数估计方法.基于最大似然准则,本文推导了两种渐近最大似然算法.仿真实验的结果表明,在均匀噪声模型中,其中一种渐近算法与基于延迟求和波束形成的最大似然算法性能接近,而另一种渐近算法性能略差,但具有较低的计算复杂度.而在非均匀噪声模型中,本文所提出的两种渐近最大似然算法的性能均优于基于延迟求和波束形成的最大似然算法.     

一种基于范数和相关的MIMO接收天线选择新算法

在MIMO系统中天线选择可以增加系统容量,并能有效地降低MIMO系统的复杂度和射频成本。在对天线选择算法研究的基础上,设计了一种新的基于范数和行向量相关的快速算法获得较大的信道容量。该算法没有矩阵运算,计算复杂度低。最后通过仿真分析与其它算法进行了比较,表明该算法在接收天线数和发送天线数不相等时和最优算法基本一致,优于其他算法。     

一种低复杂度的线性离散码发射天线选择技术

为了充分利用多天线系统的性能增益,通过研究集中式MIMO(Multiple input multiple output)系统中最大化最小后验SNR (Signal to noise ratio)准则的局限性,提出了一种低复杂度的基于线性离散码的发射天线选择方案.然后分析了分布式MIMO系统中,移动台距不同基站间不同的大尺度衰落对信道特征值的影响,证明了所提天线选择准则在分布式系统中的有效性.仿真结果表明,在准静态信道环境下,所提天线选择准则具有比最大化最小后验SNR准则更好的性能,并且复杂度更低.     

多用户MIMO系统用户选择算法

MIMO系统在不增加带宽的情况下可以有效提高频谱效率。但由于多用户MIMO系统现存预编码方法和系统天线数目的限制,使得系统容纳用户数为一限定值,无法满足实际需要。针对这一问题,给出一种等功率分配的用户选择算法,其通过对信道容量等效近似来得到较优的用户组。为了降低用户选择复杂度,给出一种迭代的次优用户选择算法,达到快速选取较优用户的目的。仿真结果表明所提算法可以获得较好的系统容量性能,适用于实际通信系统。     

IEEE802.16接收机的MIMO检测模块的FPGA设计与实现

提出了一种采用现场可编程门阵列器件FPGA实现802.16接收端MIMO(多输入多输出)2×2检测的方案。在C语言平台对基于并行干扰消除的最小均方误差的算法进行研究和仿真后,使用Verilog硬件描述语言对MIMO检测各模块分别设计;均通过了综合和验证;这样本文提出了对系统起重要作用的接收端的MIMO检测芯片的实现方法。     

IEEE802.16接收机检测模块的FPGA实现

提出了一种采用现场可编程门阵列器件FPGA实现802.16接收端MIMO(多输入多输出)2×2检测的方案。在C语言平台对基于并行干扰消除的最小均方误差的算法进行研究和仿真后,使用Verilog硬件描述语言对MIMO检测各模块分别设计;均通过了综合和验证;这样本文提出了对系统起重要作用的接收端的MIMO检测芯片的实现方法。     

MIMO-GFDM系统中低复杂度动态禁忌搜索检测算法的改进

针对多输入多输出的广义频分复用（MIMO-GFDM）系统的等效信道矩阵维度极大，传统的MIMO检测算法复杂度高且性能不佳的问题，将大规模MIMO系统中的动态禁忌搜索（RTS）检测算法运用到MIMO-GFDM系统中，并解决了RTS算法初始值的求解复杂度高的问题。首先利用最小均方误差（MMSE）检测算法所用到矩阵的正定对称性将矩阵Cholesky分解，并结合Sherman-Morrison公式迭代计算初始值，降低了初始值求逆的高复杂度；然后以改进的MMSE检测结果作为RTS算法的初始值，从初始值逐步全局搜索最优解；最后通过仿真，对不同算法的迭代次数和误码率（BER）性能进行了研究。理论分析与仿真结果表明：在MIMO-GFDM中，所提改进RTS信号检测算法误码率远低于传统信号检测算法。在4QAM时，RTS算法大约有低于MMSE检测6 dB的信噪比性能增益（误码率在10^-3时）；在16QAM时，RTS算法大约有低于MMSE检测4 dB的信噪比性能增益（误码率在10^-2时）。与传统RTS算法性相比，所提改进算法在不影响误码率性能的同时降低了算法复杂度。     

大规模MIMO加权正交匹配追踪信道估计算法

针对大规模多输入多输出系统基站天线数目众多,移动用户很难实时精确完成信道估计等问题。提出了一种加权的正交匹配追踪算法。该算法在每次迭代过程中,计算得到的估计信号值由当前残差信号估计值和迭代之前估计值两部分组合而成;分别对当前残差信号估计值和迭代之前估计值设置不同的权值,以提高信号在低信噪比情况下的估值精度;通过调整不同迭代次数权值大小,可以提升信号在不同信噪比情况下的计算精度。仿真结果表明,在不同的信噪比情况下,该算法都可以获得比标准正交匹配追踪算法更高的估计精度。     

一种多用户MIMO系统中有限反馈预编码算法及性能分析

多用户多输入多输出(MIMO)系统中,用户可以通过反馈的方式把信道状态信息(CSI)传递给基站,基站利用该CSI进行预编码或者用户调度,可以有效地提取复用增益。但是传统的反馈方式,反馈量太大,占用过多上行资源。针对收发都是多天线条件的多用户MIMO系统,提出一种基于Grassmannian码本的有限反馈预编码方法,通过对用户信道矩阵进行量化,每个用户仅仅需要反馈一个序号而不是信道矩阵,从而大大减少了反馈量。通过对系统误码率(BER)和吞吐率的仿真,表明了该方法能保证系统性能。同时,由于信道估计存在误差,量化过程存在误差,所以,分析了信道矩阵误差对于新方法性能的影响,得到了系统吞吐率同信道矩阵误差的方差,以及基站发射功率三者的关系,并通过仿真进行验证,从而为评估信道估计和量化过程的优劣提供了理论依据。     

基于双码本的多用户MIMO有限反馈预编码方法

针对多用户多输入多输出(MIMO)下行链路由有限反馈导致的性能缺失,提出一种基于双码本的有限反馈预编码方法。该方法首先在接收端根据期望用户最大信干比准则从预置码本中选取预编码码字及扰动码字反馈给发送端,然后利用矩阵线性变换特性对预编码码字进行线性变换扰动以达到容量最优,从而补偿由于有限反馈导致的容量性能缺失。仿真结果表明,所提出的方法在保证反馈链路开销与系统误码性能的情况下,有效地改善了系统吞吐量。     

基于软件无线电的并行多输入多输出均衡技术

针对3GPP-LTE协议中多输入多输出(MIMO)均衡算法的高复杂度和高吞吐率问题,提出了一种面向软件无线电的并行MIMO均衡处理器,该处理器采用单指令流多数据流(SIMD)和超长指令字(VLIW)技术同时开发子载波间MIMO均衡和子载波内矩阵运算的并行性,并且每一个SIMD功能单元能够支持16 bit定点和20 bit伪浮点复数向量运算和矩阵运算,满足不同天线配置的MIMO均衡算法对处理精度、延迟和功耗的要求。实验结果表明,MIMO均衡处理器的4×4矩阵逆运算吞吐率达到了95 MInversion/s,满足3GPP-LTE协议的要求,并且其灵活可编程性和可配置性能够支持不同的均衡算法。     

一种基于子空间分解的认知MIMO传输机制

针对传统认知无线电中检测-避免机制无法保证认知用户通信质量的问题,利用多输入多输出(MIMO)在空域处理上的优势,提出一种基于子空间分解的认知MIMO传输机制。在信道检测阶段,通过对协方差矩阵进行子空间分解得到噪声空间,在数据传输阶段,结合预编码将发送信号投影到噪声空间上,并采用功率注水以优化系统性能。仿真结果表明,该算法可以实现认知用户与主用户的空间复用,有效地提高系统的频谱利用率。     

微小区MIMO信道模型的相关性分析

根据微小区双散射的MIMO椭圆信道模型,分析发送、接收端阵元天线间的信道相关性,考虑到发射端与接收端周围存在大量散射体,且散射体服从非均匀分布,采用Von Mises分布函数描述散射角度的分布情况,从而得到信道相关函数的闭式表达式,并通过仿真分析影响信道相关性的主要因素。实验结果表明,相关系数随天线间距、角度扩展、扩展因子的增大而非单调性减小,为MIMO技术的应用提供了有效理论依据。