高阶调制下Turbo—BLAST系统性能

将高阶调制技术用于Turbo-BLAST系统,提出一种结合高阶调制的Turbo-BLAST系统模型.在发送端级联卷积编码、高阶调制和V-BLAST结构,以提高系统的数据传输速率和频谱利用率;在接收端采用软干扰抵消的最小均方误差(Minimum mean square error,MMSE)检测器和软输入软输出(Soft input soft output,SISO)信道译码器相级联,并利用Turbo译码思想进行迭代检测,以提高系统增益.在Turbo-BLAST迭代接收机中,需要由SISO信道译码器反馈的比特似然度来估计软干扰抵消的符号.本文还提出了一种格雷星座映射下直接由各个比特的似然度恢复MMSE检测所需反馈符号的方法,并对不同调制方式以及不同天线数目的系统性能进行了仿真,仿真结果表明,采用高阶调制可以显著提高系统的传输速率和频谱利用率.     

基于低秩矩阵完备的大规模MIMO系统信道估计研究*

随着大规模MIMO系统中天线数的增长,获取信道状态信息(channel state information at the transmitter, CSIT)所需的下行信道训练开销和上行反馈开销变得非常巨大。针对信道估计开销过大的问题,提出了一种新的CSIT估计方案和基于低秩矩阵完备的信道估计算法。在本方案中,基站发送训练信号给各个用户之后,用户直接将其观测信号反馈给基站,并在基站端进行统一的CSIT估计。然后,利用大规模MIMO信道矩阵的特点将信道估计问题转化为低秩矩阵完备问题,从而利用软阈值算法恢复出所有用户的信道状态信息。仿真结果表明,该算法可以获得精确的信道状态信息并有效地估计减少了信道估计开销和复杂度。     

基于MAP算法的OFDM系统迭代信道估计

提出一种运用在OFDM系统中的迭代最大后验概率信道估计方法。译码器利用信道估计值形成译码模块的软信息,通过交织,反馈到信道估计模块中,使外信息在信道估计模块和译码模块之间循环迭代。信道估计模块中采用线性最小均方误差算法对信道参数进行估计。通过信道估计模块和译码器之间软信息的循环迭代,充分利用有效的外信息,降低误码率,提高OFDM系统的性能。     

有限反馈MIMO OFDM系统公平性资源分配算法

针对多输入多输出正交频分复用(Multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统资源分配过程中信道信息反馈开销过大的问题,给出了一种基于有限反馈的公平性资源分配算法.该算法在发射总功率、目标误码率以及用户间比例速率约束条件下,以最大化系统和容量为目标,将相邻子载波分簇并反馈部分簇的信道状态信息(Channel state information,CSI),利用部分已反馈簇的信道状态信息CSI对未反馈簇的CSI进行估计,据此进行子载波簇、功率和比特三级分配.仿真结果表明,该算法在保证用户间比例公平性和系统和容量性能的同时,有效降低了系统的反馈开销,实现了系统性能与反馈开销的良好折中.     

基于贝叶斯压缩感知的毫米波MIMO信道估计

毫米波多输入多输出(MIMO)通信系统中,获取完整的信道状态信息可使系统达到最大通信容量。利用毫米波信道的角度域稀疏特性,提出一种基于MMV模型的稀疏贝叶斯学习的(CTSBL)信道估计方法。运用信道虚实分量具有相同的稀疏结构,引入块稀疏压缩感知框架,再结合多测量信道间的时域相关性,以及超参数迭代更新算法,使毫米波信道估计性能得到了提升。算法理论分析和实验仿真结果表明,提出的CTSBL毫米波MIMO信道估计方法比传统的贪婪算法块正交匹配追踪(BOMP)信道估计方法具有更高的估计精度。     

OFDM系统群稀疏信道估计与译码迭代算法

针对OFDM通信中的多径信道估计问题,本文提出了一种群稀疏信道估计和译码迭代算法。在信道估计中,利用了无线多径信道的群稀疏特性,采用群基追踪降噪算法（Group basis pursuit de-noising,Group-BPDN）算法,提高了信道估计的精度。在译码时,采用软输出的维特比算法,从译码输出中提取可信度大的结果,反馈到信道估计的输入部分,与已知的导频信号一起构成新的已知信号集。这样,通过反馈迭代处理,一方面增加了稀疏恢复时的已知信息,提高了恢复的精度;另一方面,新的已知信号集和已估计出的信道响应可以用来估计噪声功率,提高了噪声环境下稀疏恢复算法的精度。仿真实验证明本文算法提升了信道估计性能,降低了误码率。     

不完全信道状态信息下Turbo-BLAST系统的自适应发送功率分配算法

提出了一种不完全信道状态信息下适用于Turbo-BLAST系统的自适应发送功率分配算法．所提算法以误比特率为优化目标,适用于MQAM和MPSK等不同调制方式．发送端在总功率约束条件下,利用所提的自适应发送功率分配算法对发送信号进行功率加载,以获得最小化的误比特率性能．在接收端,利用考虑信道估计误差的软干扰抵消迭代检测算法进行检测,进一步改善误比特率性能．仿真结果表明,在不完全信道状态信息条件下,采用所提算法可以有效地改善Turbo-BLAST系统的误比特率性能．     

基于多比特自适应量化方案的相位密钥生成方法

本文利用时分系统无线信道的互易性,对两个节点之间的信道相位进行测量从而提取密钥比特,使得可以在信道估计时获得密钥,无需进行预分配。本文提出了一种多比特自适应量化方案,将信道测量值量化成多个比特,并给出了密钥一致性概率理论推导。仿真结果表明,方案可以达到较高的密钥生成一致率,并具有一定的抗干扰能力。     

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。     

基于自适应噪声抵消的MIMO-OFDM信道估计

对多输入多输出正交频分复用系统的信道估计进行了研究,利用自适应噪声抵消的思想,提出了一种基于自适应噪声抵消和奇异值分解的信道估计方法.该方法首先利用自适应噪声抵消对最小二乘(LS)估计进行去噪处理,然后将其结果用于奇异值分解(SVD)的MMSE低阶近似方法中.仿真结果表明,利用此方法有效地抑制了噪声的影响,其系统性能优于利用最小二乘方法所获得的系统性能.