基于几何均值分解的V-BLAST非线性预编码方法

针对垂直分层空时方案传统检测存在误层传输效应及复杂度高的问题,提出了一种MIMO-OFDM下行链路系统中基于几何均值分解的V-BLAST非线性模代数预编码方法。该方法首先采用几何均值分解获得各子信道具有相同等效噪声增益的预编码矩阵,再在发射端正交频分复用(OFDM)子载波信道间进行非线性模代数预编码,可以有效地消除分层空时码的误层传输效应,在接收端采用最小均方误差准则。仿真实验表明,该方法比传统方法有效改善了系统的误码性能,一定程度上降低了下行链路接收机的复杂度。     

码本扰动有限反馈多载波分层空时检测方法

针对有限反馈多载波分层空时方案存在反馈链路开销量减少引起性能缺失的问题,利用矩阵线性变换特性,提出了一种基于码本扰动的有限反馈多载波分层空时预编码检测方法。该方法利用多载波各子载波信道频域之间的相关性,在接收端仅需估计部分子载波信道信息,采用相应的准则从预置码本中选取主码字及扰动码字,用扰动码字对主码字进行线性变换扰动以达到容量最优,在发送端根据反馈的码本矩阵的索引重构各子载波预编码矩阵,最后在接收端采用非线性循环迭代检测方法,以补偿由于有限反馈导致的性能缺失。仿真结果表明,提出的方法在保证反馈链路开销的情况下,一定程度上提高了系统吞吐量,改善了系统误码性能。     

MIMO-OFDM系统空时编码技术的研究

结合现代移动通信系统的主要技术,主要针对多输入多输出天线系统（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）、正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术和空时编码技术进行了研究。首先介绍了MIMO技术的发展现状和基本原理;然后介绍了OFDM技术的发展现状和基本原理,并分析该技术的优缺点,分析MIMO-OFDM系统形成的必然性及该系统的关键技术;最后介绍了3种典型空时编码技术,即分层空时码、空时网格码和空时分组码的编译码原理,并利用MATLAB软件对上述内容进行了仿真分析和比较,从而得出MIMO技术、OFDM技术和空时编码技术的结合将是未来移动通信发展的方向。     

MIMO-MC-CDMA系统分层空时非线性预编码

针对垂直分层空时方案（VBLAST）传统检测存在误层传输效应及复杂度高的问题,提出了一种多用户MIMO-MC-CDMA下行链路系统中基于QR分解的VBLAST非线性模代数预编码算法,该算法首先采用QR分解获得预编码矩阵,然后在发射端MC-CDMA子载波信道间进行非线性模代数THP预编码,可以有效地消除分层空时码的误层传输效应。在接收端采用迫零与最小均方误差准则,降低了下行接收机的复杂度。仿真结果表明,提出的算法比传统检测算法有效改善了系统的误码性能。     

基于GMD-DPC/THP的两组Alamouti非线性预编码系统

针对Alamouti空时块编码复用增益损失的问题,提出了两组Alamouti编码方案;在此基础上,为了改善系统的误码率（Bit Error Rate,BER）性能和简化接收端复杂度,提出将几何均值分解（Geometric Mean Decomposition,GMD）算法和非线性预编码技术相结合的两组Alamouti传输方案。本方案的设计方法为：首先等效出两组Alamouti空时块编码系统的信道矩阵;进而,通过GMD算法对等效信道矩阵进行收发端联合设计;最后,在发射端应用脏纸（Dirty Paper Coding,DPC）和Tomlinson-Harashima Precoding（THP）非线性预编码技术,消除发送信号间的干扰,从而使系统获得更好的误码率性能。通过仿真结果对比发现,提出的系统可以显著地改善误码率性能。     

应用空时编码的多码多载波CDMA系统

本文把空时编码技术引入多码多载波CDMA系统(MC-MC-CDMA),系统通过分集技术有效地增加了信道容量,降低了传输错误.给出了空时编码结合MC-MC-CDMA系统的系统方案(包括发射机和接收机方案),并对系统传输信道进行分析.数据仿真表明应用空时编码的MC-MC-CDMA系统性能得到很大改善.     

一种改进的垂直分层空时码检测算法

针对垂直分层空时码系统的最大似然检测算法运算复杂度大的缺点,将排序的QR分解算法和最大似然检测算法结合起来,给出了一种改进的垂直分层空时码检测算法.该算法既减少了最大似然检测算法的搜索次数,降低了计算量,又避免了层间干扰和误码扩散,提高了系统误码性能.最后的仿真验证了所提算法的有效性和实用性.     

移动通信中的空时编码技术

在移动通信系统中,空时编码技术可以有效提高无线传输速率.介绍了空时编码技术的由来及特点,包括3种典型的空时编码技术即分层空时码、空时格码、空时分组码,并讨论了空时编码技术在移动通信中的应用.     

复数旋转码与分层空时编码的结合研究

针对分层空时编码技术缺少编码增益的问题，提出了将复数旋转码与分层空时编码技术相结合来提高系统的性能。给出不同的结合方案，并对不同的方案进行了性能仿真和比较。     

自适应比特功率分配的V BLAST OFDM系统性能*

提出了一种自适应的VBLAST OFDM系统,并提出了一种有记忆的可变步长的自适应分配算法。与传统的算法相比,加快了算法的收敛速度。仿真结果表明,该系统与无自适应比特功率分配的系统相比,性能有显著提高。     

MIMO-OFDM系统中基于小波包的信道估计方法

对多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中基于导频辅助的最小二乘(LS)信道估计算法进行研究,针对LS算法对噪声影响比较敏感的缺点,提出了一种基于小波包去噪的信道估计方法,对导频符号的信道响应进行去噪处理后,再做内插估计.根据该方法的思想,基于长期演进(LTE)协议进行计算机仿真与分析,结果表明该方法比传统的LS估计算法具有更好的性能,能够有效减小信道噪声的影响,提高信道估计精度.     

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。     

分布式MIMO-OFDM信号多频偏多信道联合盲估计

针对多径衰落信道下分布式多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中频偏信道联合盲估计难的问题,提出了一种有效的多频偏多信道联合盲估计方法。该算法利用盲解卷积分离算法接收信号的同时得到有频偏影响的多个信道,对分离后的多个信号进行逐个频偏估计,补偿整体信道并去除信道模糊度,得到有效的信道估计值。仿真结果表明,与基于导频的频偏信道估计方法相比,所提算法可在5 dB获得1e-6的频偏估计精度,在15 dB左右获得1e-2的信道估计精度,实现了分布式MIMO-OFDM信号的多频偏多信道联合盲估计。     

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。     

MIMO-OFDM的FFT/IFFT处理器

面向多输入多输出(MIMO)正交频分复用(OFDM)系统,设计一种可配置的FFT/IFFT运算处理器。给出多通路流水线FFT/IFFT处理器架构,通过一个输入数据重排模块,实现来自4条信道的多通路数据同时计算,支持不同数据率的FFT/IFFT运算。性能分析表明,在SMIC 0.13 μm工艺下,该处理器的最高时钟频率可达125 MHz,面积达到1.800×1.500 μm2。     

符号序列相关性OFDM系统时间偏移估计

针对受到传播时延、多普勒效应等因素影响的正交频分复用（OFDM）无线系统时间偏移问题,提出了一种基于训练符号序列相关性的时间偏移估计算法CBT。该算法通过对训练符号序列的简单构造,利用其相关性通过时间尺度的最大值找到符号的起始点,实现时间偏移估计,进而有效地提高OFDM系统抗时间偏移的能力。详细的仿真实验以及与现有PML算法的性能比较表明,提出的时间偏移估计算法CBT在加性高斯白噪声（AWGN）与瑞利衰落信道下都明显地减小了时间偏移误差。     

基于正交频分复用的线性最小均方误差信道估计改进算法

传统的线性最小均方误差(LMMSE)信道估计要求已知信道的统计特性,而实际应用中无线信道的统计特性往往是不可知的.针对无线信道的不确定性,根据时域信道上能量分布的稀疏性特点,在最小二乘(LS)算法的基础上提出了一种改进的LMMSE信道估计算法.该算法从当前信道置信度较高的频率响应出发,把相邻子载波信道估计误差的比值作为信道响应的加权系数,然后通过加权平均的方法计算出多径信道下的信道响应.该算法避免了繁琐的矩阵求逆与分解运算,能够有效降低算法复杂度.实验结果表明,所提算法总体性能优于LS算法及经过奇异值分解的线性最小均方误差(SVD-LMMSE)估计算法,且其误码率接近于传统的LMMSE算法.     

新的基于粒子群优化的正交频分复用系统盲频偏估计算法

针对正交频分复用(OFDM)系统频偏估计问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的盲频偏估计算法。首先,根据频偏估值重建的接收信号和实际接收到的信号误差最小原则构造了盲频偏估计的数学模型,并推导出了代价函数;然后,利用粒子群优化算法强大的随机并行全局搜索能力,通过最小化代价函数估计频偏。仿真比较了常系数、微分递减两种惯性权重策略PSO算法的频偏估计性能,并与最小输出方差、黄金分割盲频偏估计算法进行了比较分析。仿真结果表明,所提算法精度高,同一信噪比下较同类算法大约有一个数量级的提升,且不受调制类型和频偏估计范围(-0.5,0.5)的限制。     

循环PN相关时域同步正交频分复用频偏估计算法

针对电力线通信中,传统频偏估计复杂度较高问题,提出了低复杂度时域同步正交频分复用（TDS-OFDM）频偏估计算法。首先,对电力线网络特性进行解析,采用三段等长循环伪随机噪声序列（PN）构造帧头填充保护间隔;其次,帧头与帧体分别基于二进制相移键控（BPSK）和正交振幅调制（QAM）;最后,与传统基于循环前缀（CP）与一般PN频偏估计算法相比,改进算法只需对一段循环PN长度作相关,减少自相关运算次数,且可达到较好频偏估计性能。仿真表明：误码率（BER）为10^-4时,改进算法较传统基于CP及一般PN算法约有5 dB和1 dB的增益。当插入总序列及循环序列长度分别为420与165时,改进算法每帧相关运算次数减少1186次。由理论分析及仿真结果可知,所提算法有效降低计算复杂度,减少传输过程实现成本,提高通信速率。