基于SINR判决的MIMO联合检测算法

一种低复杂度的MMSE-QRD-QRDM检测方法被提出,该算法根据接收端各子流的信干噪比(SINR)和门限值的比较,对各子流分别进行最小均方误差QR分解(MMSE-QRD)检测或QR分解-M(QRD-M)检测。对MMSE-QRD-QRDM算法进行了误码率(BER)性能仿真和算法复杂度分析。结果表明,和OSD-MLD算法相比,MMSE-QRD-QRDM算法可以在大大降低检测算法复杂度的情况下,获得优于OSD-MLD算法的BER性能,同时通过减少运算中的矩阵求逆次数,提高了算法的数值稳定性。     

MIMO系统中改进的LLL格基约减算法

针对传统LLL格基约减算法在MIMO系统中的误比特性能较差的问题,提出了一种改进的LLL检测算法.该算法利用后向LLL约减算法和同时对多个初始基进行约减的思想,从问题的多组初始基开始搜索,并对多组初始基进行约减,找到其中最好的一组基,摆脱了传统格基约减算法仅从单组基开始搜索的局限.通过理论分析和计算机仿真,对算法的收敛性及不同收发天线数下不同检测算法的误比特性能进行了对比研究.结果表明,在MIMO系统中本文算法的检测性能比传统的格基约减算法更优,且更接近于ML检测算法.     

HSDPA MIMO中检测技术的应用研究

针对HSDPA MIMO系统,提出了基于排序的QR分解MIMO检测算法,并对其性能进行了分析,该算法是针对QR分解检测算法时误码率较高的不足,对信道矩阵按列2-范数模值由小到大进行1次排序,从而消除接收信号中的干扰,降低系统误码率,使系统检测性能得到改善。基于HSDPA MIMO2×2仿真平台进行仿真实验,结果表明,与一般的QR分解算法相比,基于排序的QR算法在系统的误码性能上有明显的提升。     

大规模MIMO无线专网下行链路检测算法研究

以充分开发利用大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)空间上的无线资源、提升系统频谱效率和功率效率为目标,在充分分析无线专网信道特点的基础上,提出了线性检测和非线性检测2种方案,将多级预编码和检测算法有机结合,对高斯、乡村、市区及山区等信道条件下的误码性能和吞吐量进行了仿真分析,验证了球形译码算法优于MMSE检测算法,适用于基于大规模MIMO无线通信专网下行链路高性能接收机。     

垂直分层空时码的几种检测算法比较

垂直分层空时码（V-BLAST）是贝尔实验室提出的一种基于多入多出（MIMO）传输方式的空时码系统,其检测算法是MIMO系统的有效检测方法。首先介绍V-BLAST系统的信号模型,在此基础上应用不同的信号估计准则推导出不同的检测算法,最后通过仿真实验对各种算法的性能和优缺点进行了分析和比较。     

基于QR分解的V-BLAST检测算法研究

研究了V-BLAST系统中基于QR分解的几种信号检测算法,分析了各种算法的优缺点,指出信号检测顺序是降低误差传播概率的关键.针对传统检测算法计算量大的缺点,采用基于改进的Gram-schmidt正交化的排序QR算法,该算法利用迭代运算代替矩阵求逆运算,从而有效地降低了计算量,并把该算法和MMSE-SIC算法结合进行了比...     

MIMO雷达弱目标检测前跟踪算法

相比相控阵雷达,多输入多输出(MIMO)雷达发射功率密度低,在低信噪比条件下空间分集特性优势不明显,检测概率降低。针对此问题,提出了基于逐目标消除-动态规划的多目标检测前跟踪(TBD)算法。该算法先利用统计量筛选航迹点,对信号进行积累,在降低TBD运算量的同时,减小了噪声的积累;再采用逐目标消除的思想,克服了动态规划的航迹分叉和仅能处理单目标的缺陷,实现了多目标的有效检测。文中还推导了目标检测的虚警概率和检测概率,给出了检测门限与虚警概率的关系。复杂度分析和仿真表明,相比传统TBD算法,所提算法的运算量明显降低;相比传统MIMO雷达检测方法,在相同虚警概率和检测概率条件下,所提算法要求的信噪比降低了5 dB,有效提升了检测性能。     

FSO MIMO系统中分层空时码检测算法

多输入多输出(MIMO)系统可以有效提高频谱效率和系统容量。基于MIMO系统重点研究了无线光通信垂直分层空时系统(V-BLAST)检测算法。首先分析了最大似然、线性迫零、最小均方误差以及排序干扰抵消等典型的传统检测算法,基于OOK调制和4PPM调制对采用不同检测算法的系统差错性能进行了仿真对比,最后对Turbo码与BLAST技术相结合构成的新系统采用了软输入软输出(SISO)迭代检测译码方案。仿真结果表明,分层空时检测算法中性能最优的是ML,其次是SISO-MAP,ZF算法性能最差;Turbo-BLAST系统可以有效提高无线光通信系统的抗干扰性能。     

一种基于CAF的频谱混叠多信号检测算法

针对多源同频混叠信号检测问题,本文提出了一种基于互模糊函数(Cross Ambiguity Function,CAF)的空间域信号检测算法.该算法首先在二维时延-频移搜索范围内计算多信号情况下的CAF值数组,将频谱混叠的多信号映射在空间域上,然后在分析多信号CAF峰特征的基础上,借鉴图像分割中区域增长法的思想,将CAF峰逐一识别、分割,及迭代循环,以实现多信号的榆测.本文采用所提出的算法对同频多信号进行了仿真,给出了在不同信噪比下和不同信号功率比下的多信号检测概率,以及不同门限因子对检测概率和虚警概率的影响.仿真结果表明,该算法能够在低信噪比条件下,有效地对具有一定功率差别的同频多信号进行检测.     

MIMO系统中基于MMSE准则的检测算法对容量的影响

文中对MIMO系统中各种基于MMSE准则的接收算法，包括线性MMSE算法、MMSE-BLAST以及MMSE-SQRD算法，对检测后系统容量带来的影响做了详细的分析与推导，给出了其具体表达式，并用计算机仿真给予验证，得出了MMSE-SQRD算法的检测后系统容量最好的结论。     

LTE中MIMO技术面临的挑战及其测试

分析了3GPP长期演进（LTE）标准中多输入多输出（MIMO）技术面临的挑战和相应的测试方法。LTE的MIMO技术引入了空间维度,但是空间维度的利用在现阶段仍然面临很大挑战,如方向控制信道受限,各种MIMO模式的应用场景不明确及各种MIMO模式间的切换等。针对各项挑战和不确定性,需要用大量的实验来验证和促进MIMO技术的发展。讨论了MIMO技术的室内测试方法和室外测试方法。     

LTE移动终端天线技术及测试简

LTE／LTE-Advanced技术正在全球获得普及和应用。本文重点关注LTE／LTE-Advanced关键技术MIMO天线技术，并对其所带来的天线测试技术的更新和进展进行了分析。     

连接状态下LTE接入系统内的移动性管理

3GPPLTE是基于OFDM和MIMO技术并针对当前3G系统的长期演进计划,对3G系统的网络结构和无线接入技术进行了较大的改进。文章详细分析了连接状态下LTE接入系统内的移动性管理,将双播技术作为一种保证数据无损的机制引入到LTE中,并与现在应用于LTE中的数据转发技术进行了比较性研究。     

3GPP LTE系统的切换机制研究

3GPP LTE是基于OFDM和MIMO技术对当前3G系统的中长期演进,对现有的3G系统的网络结构和无线接入方式都有较大的改进.文章详细分析了3GPP LTE所规范的切换过程,并对各大厂商提出的移动终端接入目标基站的几种方法(同步和非同步)做了比较性研究.     

多输入多输出信道容量研究及天线优化

多输入多输出(MIMO)技术是第三代合作伙伴(3GPP)长期演进(LTE)等先进无线通信技术的关键。MIMO无线系统的大容量实现和其他性能的提高均极大地依赖于MIMO低空间相关度和天线优化配置。根据电磁学的基本理论,基于空间信道模型(SCM)分析了LTE MIMO系统的空间相关性和信道容量。在分析信道容量过程中,结合了互耦情况的信道容量模型并进行了修正。结果表明:在城市微小区和郊区宏小区环境移动台天线间距d_MS=0.4 λ,下行4×4阶天线配置能达到零相关度和12.5 bps/Hz(城市微小区)、10.5 bps/Hz(郊区宏小区)的信道容量。这些配置能广泛应用于LTE系统终端天线阵列中。     

3D-MIMO技术在TDD-LTE商用网络中的应用比较研究

随着国家互联网+战略部署、物联网技术和移动互联网的广泛发展,需要移动通信网络不断提升业务承载能力。在5G大规模商用前,在现有TDD-LTE Advance网络上部署5G新技术,升级现有4G+网络,是一项很有必要的工作。本文首先对MIMO、3D MIMO技术原理进行了分析比较,通过区域试点评估了3D MIMO技术在复杂场景中的应用效果,为TDD LTE网络上快速部署3D MIMO提供借鉴。     

LTE系统中多用户MIMO容量分析

首先简单介绍了LTE通信技术,在此基础上分析单用户MIMO系统容量以及相应的功率分配问题,随后对多用户MIMO系统功率分配问题做了简单介绍,并给出上行链路和下行链路的容量区域表达式,最后给出4种信道情况下容量之间的关系。     

B3G时代LTE技术崭露头角

介绍长期演进项目（LTE）的技术特征,对比传统的宽频通信技术,突出了LTE技术优势,对LTE核心技术OFDM（正交频分复用）、MIMO（多输入多输出）、HARQ（混合自动重传）、AMC（自适应编码调制）等进行了介绍,同时对上下行编码方案,接入网结构变化进行了解释,最后对WiMAX以及WiFi技术进行对比分析,着重分析了LTE的技术优势,说明LTE技术在B3G时代势不可当的发展趋势。     

基于TD-LTE中下行MIMO技术的信号检测算法

MIMO技术是LTE系统中的一个关键技术。在实际应用中,下行MIMO信号检测算法的选用需要在计算复杂度和系统性能之间取得合理的折中。文中对几种传统的检测算法—ML、MMSE、最优排序的SIC算法、QR分解算法、循环迭代QR分解算法进行了分析与研究。经仿真表明,除最大似然算法,循环迭代QR分解算法在这几种算法中性能是最好的。但是从计算复杂度出发,循环迭代QR分解算法远优于最大似然算法。所以,选用循环迭代QR分解算法运用于TD-LTE无线综合测试仪。     

MIMO系统下随机接入的实现及吞吐量研究

随机接入技术作为LTE系统中的关键技术之一,接入成功率关系到传输时延,LTE系统下的随机接入所采用的传统冲突解决算法主要是基于网络层的重传机制。提出了一种MIMO下的随机接入实现方案,基站端可以利用多天线接收和先进的MIMO信号处理技术的结合,进而联合高层解决冲突,仿真结果表明了该方案可以显著地提高系统的吞吐量。