多天线认知系统中最优协作用户数的选择研究

针对非理想控制信道传输错误对认知系统中多天线多用户协作频谱感知性能影响的问题,提出一种使得认知系统误检概率最小的最优协作用户数选择方案,并推导给出其闭式表达式。该方案首先根据单根天线错误检测概率最小的原则推导出认知用户单根天线最优的判决门限。然后利用“K秩”准则对多天线进行合并,根据认知用户错误检测概率最小的原则推导出最优的“K”值。最后根据认知系统误检概率最小的原则推导出最优的协作感知用户数。通过仿真验证了该方案理论的正确性,并分析给出了控制信道错误概率对认知系统检测性能的影响。相比于传统的协作检测算法,本方案具有更好的检测性能。      

干扰受限的两跳多接入信道的中断概率分析

在频谱资源重复利用的背景下,干扰受限的两跳多接入信道的中断性能是亟待解决的难题之一.针对目的端干扰受限的情形,本文给出了该信道在放大转发模式下的中断概率闭式解.根据中断事件的定义将中断概率分解为两部分:一部分是中继节点发生中断的概率,另一部分是中继节点未发生中断,但中继节点到目的节点的传输发生了中断的概率.通过对第二部分中断概率进行合理的近似,推导出整个系统中断概率的闭式解,为系统的实际设计提供了理论基础.仿真结果表明,所给出的估计闭式解与蒙特卡洛仿真结果相吻合,验证了此估计解的精确性.     

雷达通信一体化中的遍历干扰对齐

针对由相控阵雷达和多用户多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)通信系统组成的雷达通信共存架构,为消除系统间的干扰,提出一种遍历干扰对齐算法.利用这种方法可以有效地消除相控阵雷达和MIMO通信系统之间的相互干扰,且可以利用相控阵雷达的相干累加特性提高雷达系统的检测性能.分析了通信干扰对相控阵雷达系统的影响,并推导出相应的检测概率.理论分析和仿真结果都验证了遍历干扰对齐方法的有效性.     

多小区MIMO系统中干扰对齐算法分析

干扰对齐技术是解决无线通信系统中同频干扰的重要手段,与传统干扰管理方法相比可获得更大的信道复用增益,提高系统容量。基于工程应用实现的考虑,重点研究了多小区MIMO系统中干扰对齐技术的实现,对求闭式解的经典算法和分布式迭代典型算法在系统容量、收敛性等方面的性能进行了分析比较。针对未来Massive MIMO技术的应用,同时仿真分析了算法在空间相关信道下性能,并分析总结了算法的适用情况。仿真结果表明,基于矩阵投影距离的分布式迭代干扰对齐算法综合性能最优,且具有更好的工程适用性。     

基于不确定集的稳健Capon波束形成算法性能分析

该文针对常规Capon波束形成易受期望信号导向矢量失配影响,研究了基于导向矢量误差不确定集的稳健Capon自适应波束形成算法。推导出期望信号导向矢量属于球形不确定集时的自适应权矢量近似闭式解,并由此进行性能评估,得到目标功率估计和输出信号干扰噪声比的近似表达式,从而明确了各种因素对性能的影响关系。计算机仿真结果证明了该文分析的合理性。     

基于非理想CSI的下行MU-MIMO鲁棒波束成形

在下行多用户多入多出（MU-MIMO）系统中,基站（BS）所获得的非理想信道状态信息（CSI）会导致频分双工（FDD）系统预编码性能变差.现有的MU-MIMO鲁棒预编码算法虽然可以对抗非理想CSI所导致的系统性能损失,但其只考虑其中一种或两种信道误差的鲁棒性,因此系统性能提升有限.本文通过建立包含信道估计误差、量化误差和延时误差的联合信道误差模型,推导出具有集中式特性的基于最小均方误差（MMSE）的鲁棒波束成形矩阵的闭式解;随后将这种信道条件应用到分布式通信系统,并推导出具有分布式特性的基于信号泄露的MMSE的鲁棒波束成形矩阵的闭式解.数值分析表明,本文所提的集中式和分布式MU-MIMO波束成形算法,与只考虑量化误差的鲁棒MMSE算法相比,具有更优的系统和速率与误码率,补偿了上述三种信道误差所导致的预编码性能损失.     

NOMA系统中基于协作干扰的物理层安全方案

针对NOMA系统中的信息安全传输问题,提出基于协作干扰的物理层安全方案,该方案利用外部协作节点发送干扰信号恶化窃听者的接收性能。本文首先利用泊松点过程对协作节点和窃听者的位置进行安全建模,然后推导了随机协作干扰方案下系统保密中断概率的闭式解,但随机协作干扰方案会同时恶化合法用户的接收信号,性能有限,因此提出一种信道增益受限的协作干扰方案,该方案选择到近端用户和远端用户的瑞利信道因子均小于一定阈值的协作节点发送干扰信号,会对窃听者造成更严重的影响。仿真结果表明,在NOMA系统中采用受限的协作干扰方案能够有效提升系统安全性能。      

变换域通信系统最优误码率多元幅度谱编码算法

针对变换域通信系统传统幅度谱采用二元编码方式没有充分利用干扰频谱信息且结构设计固定单一的缺点,提出了一种新型的最优误码率多元幅度谱编码算法,该算法通过理论推导分析变换域通信系统误码率、幅度谱和干扰频谱信息的动态关系式,将幅度谱编码转化成约束条件多维最优化问题,利用拉格朗日函数构建增广目标函数,通过迭代求解出多元幅度谱最优解。仿真结果表明:该多元幅度谱编码算法充分考虑到干扰频谱信息且不影响基函数的相关特性,相比较传统二元幅度谱编码算法,系统抗干扰性能提升约3dB,有效降低系统误码率,并且当干信比为35dB时,有效缓解系统误码率的平底现象,提高了系统的抗干扰性能。      

多跳协同中继网络下物理层安全传输方案

针对多跳中继传输系统的信息安全传输问题,提出了一种基于全双工模式下多节点协作干扰(FD-MCJ)的物理层安全传输方案。该方案利用通信网络中的中继节点发送干扰信号恶化窃听节点的接收性能,同时中继节点根据信道状态信息(Channel State Information, CSI)自适应的选择两种情况下的安全传输方案。本文首先利用泊松点过程对窃听节点位置进行安全建模;然后,根据CSI可用程度,给出不同的安全传输具体方案,在考虑系统的跳数、天线间自干扰以及发射功率和干扰功率等因素下,推导FD-MCJ方案下系统保密中断概率的闭式解;最后,数值分析和蒙特卡洛仿真表明,理论推导的正确性以及多跳中继系统中采用全双工多节点协作干扰方案能够有效提升系统安全性能。      

多中继放大转发协作通信中的功率分配和中继位置联合优化

文章研究了多中继放大转发协作分集系统中的功率分配和中继位置联合优化问题。利用信道的统计状态信息,在总功率一定的条件下,以最大化系统的信道容量为目标,推导了多中继和选择中继两种模型下基于高信噪比近似的联合优化算法的闭式解。理论分析和仿真验证表明,提出的算法大大提高了传统的等功率分配方案下系统的性能。     

莱斯信道下分布式大规模MIMO系统基站选择算法的研究

该文考虑一种分布式大规模MIMO系统,假设基站端与用户之间的信道为莱斯信道,研究了该系统中基站选择的算法。首先给出了系统采用匹配滤波和迫零预编码时,用户下行可达速率的闭式表达式,并分析了系统的功率效率性能。然后基于此闭式表达式,以最大化系统的频谱效率为目标,提出了基于增量选择和基于用户优先级的基站选择算法。这两种算法只需要系统获取基站端与用户之间的信道统计特征信息,从而有效降低了系统开销。仿真结果表明,所提出的两种基站选择算法性能仍能逼近最优算法。特别地,当采用匹配滤波预编码且基站端天线数趋于无穷时,基于用户优先级的基站选择算法优于基于增量选择的算法。     

Capacity Analysis of MIMO Group-Broadcast Channels with Time-Division Scheduling

This paper investigates the ergodic sum capacity for a MIMO group-broadcast channel with time-division scheduling (TDS). In this scheme, the overall user set is divided into subgroups, among which a single user subgroup which maximizes the instantaneous sum capacity will be scheduled at a time. In order to characterize the TDS performance, we first derived an asymptotic bound to the full capacity obtained by dirty paper coding (DPC). This bound is a closed-form expression and performs well for different system configurations. Further concerning practical precoding techniques, we studied its achievable sum capacity by using block-diagonalization (BD) and zero-forcing (ZF) precoding. Based on these results, the achieved scheduling gain by TDS over random scheduling is analyzed. We also compared the scheduling gains under different transmission strategies including DPC, BD, and ZF precoding. The results reveal that TDS provides the largest scheduling gain for the system with ZF precoding. Finally, we also discussed the effect of the group cardinality on the performance of TDS. Numerical results show the tightness of derived capacity bounds and verify the correctness of our analysis.     

一种改进的MRT预编码方案

最大比传输(Maximum Ratio Transmission,MRT)预编码是以最大化期望信号的输出信干噪比为设计原则得到的预编码方案。它通过对信道矩阵求共轭转置来获取发送预编码矩阵,计算复杂度低,频谱效率低。通过增加MRT预编码的期望用户的信道增益,改善MRT预编码的性能,引出了一种改进的MRT预编码方案(Improved Maximum Ratio Transmission,Improved-MRT),并根据MRT预编码在瑞利衰落信道下的闭式表达式得到Improved-MRT的频谱效率、中断概率、中断容量的近似闭式表达式。     

MIMO系统中的一种码距分配矩阵构造方案

针对多输入多输出(MIMO)系统采用奇异值分解(SVD)预编码时最优码距分配矩阵的构造无闭式解且搜索复杂度高的问题,基于变形的Hadamard矩阵,以接收端成对错误概率最小化为准则,给出了一种易求解且为闭式构造的码距分配方案。同时,给出了与之相应的功率分配方案,进一步提高了系统的性能。仿真结果表明,该算法性能与现有方法近似,但复杂度降低。当推广到具有发射相关性的MIMO系统时,仍具有较好的性能。     

Tomlinson-Harashima precoding minimizing total MSE with transmitter spatial correlation

This paper proposes a Tomlinson-Harashima precoding(THP) transceiver for multiple-input multiple-output(MIMO) system,where the spatial correlation information at the transmitter is included in the channel state information(CSI) model.It derives the total mean square error(MSE) and its lower bound as a function of precoding matrix.Then,a precoding matrix and the closed-form expression of minimum MSE lower bound are obtained by use of optimization and matrix theory.By right-multiplying a proper unitary matrix to the above precoding matrix,the paper develops the optimal precoding matrix,thus the optimal transceiver matrices are achieved.Simulation results show that the total MSE performance of the proposed method outperforms the existing linear method and the naive THP method.     

一种空时相关信道下的鲁棒SLNR预编码算法

为了改善存在信道误差、空时相关条件下多用户多入多出（MIMO）系统的性能,给出了一种基于信漏噪声比（SLNR）的鲁棒预编码算法.通过推导空时相关信道环境下信道向量的条件均值和协方差,分别建立了发送端信道状态信息（CSIT）和接收端信道状态信息（CSIR）模型.在此模型基础上,推导了收发两端信道状态信息（CSI）均不理想情况下的鲁棒SLNR 预编码以及相应的接收滤波矩阵.仿真结果表明,该算法对空间相关性、时间相关性以及信道误差均具备一定的鲁棒性.     

莱斯信道下低精度ADC去蜂窝大规模MIMO系统的性能分析

去蜂窝大规模多输入多输出(MIMO)系统被认为是未来6G通信的关键技术之一。然而,随着接入点(APs)和用户数量的激增,硬件成本问题成为了限制系统发展的重要因素。为了有效地降低硬件成本,可以考虑在AP和用户端配置低精度的模数转换器(ADCs)。基于上述原因,本文针对莱斯衰落信道下低精度ADC去蜂窝大规模MIMO系统展开研究。通过利用加性量化噪声模型,推导了该系统使用共轭转置预编码时的可达速率闭合表达式,并且该闭合表达式有助于研究AP的数量、ADC的精度以及莱斯K-因子对于可达速率的影响。此外,在保证每个用户的服务质量和每个AP的功率约束前提下,提出了一种能够最大化总速率的功率控制算法。最后,仿真结果表明了,相较不使用功率控制算法的情况,所提的算法能够带来更大的性能增益。     

Robust Tomlinsion-Harashima precoding design with outdated CSIT

The channel state information at transmitter (CSIT) acquisition plays a key role in the multi-input multi-output (MIMO) system, especially for the precoding schemes. However it is unrealizable to acquire perfect CSIT in practice. In this article, an effective and practical dynamic CSIT model is introduced to acquire imperfect channel state information. For practicability, the channel temporal and spatial correlations are considered and the channel estimate and its error covariance are obtained by utilizing the outdated channel state information. Based on the dynamic CSIT mode, closed-form solution of robust Tomlinsion-Harashima precoding (THP) is derived by a Lagrangian approach. Numerical simulations are presented to demonstrate the performance.     

Joint linear precoder and power allocation design for uplink MIMO systems with limited feedback

In this article, the authors consider joint design of a linear precoder and power allocation for uplink multiuser multiple input multiple output (MIMO) communication systems with limited feedback to improve the bit error rate (BER) performance for all users. Precoder selection from the codebook set is directly based on the exact BER performance, instead of other suboptimal criteria, to achieve the optimal precoder matrix, but closed-form expressions may not exist in the view of power allocation based directly on the BER criterion. From this perspective, the authors propose the joint transmitter optimization algorithm for the consideration ofprecoder design, with total power constraint for asymptotic MBER (AMBER) criterion. In this AMBER criterion, a closed-form solution has been derived for power allocation with an optimal precoder. The simulation results show that the proposed joint design algorithm can achieve a much better performance than precoding with uniform power allocation and only consideration of power allocation.