视距相关信道下考虑非理想CSI的多用户MIMO收发联合设计

在FDD模式多用户MIMO(Multi-input Multi-output)系统下行链路中,由于信道估计、反馈信道等存在误差,使得发送端获取理想信道状态信息(CSI,channel state information)十分困难。针对获得非理想CSI的多用户MIMO系统,考虑在基站和各用户的天线分别具有相关性并引入视距分量的信道条件下,提出了一种新的基于块对角化的MMSE准则收发联合设计算法。该算法首先通过块对角化消除用户间的共信道干扰,然后针对存在信道估计误差的用户信道依据MMSE准则分别迭代求解每个用户预编码和解码矩阵。论文设计出一种基于训练序列的信道估计误差算法,并获得等效信道模型,使得收发端获得的信道状态信息更有实际意义。本文假设反馈信道理想,发射端可以完整得到信道估计矩阵。在MMSE准则下,推导获得了Lagrange乘子的解析解,避免了求解非线性方程的复杂过程,显著降低了计算复杂度。和已有算法相比,该算法不仅可以获得良好的误码性能还可以对各用户进行独立优化,处理更加灵活。仿真分析了视距分量、信道相关性以及信道估计误差对算法性能的影响。仿真结果表明,该算法误码性能良好,算法收敛快,并且对信道估计误差带来的影响有较好的抑制作用。      

信道估计误差对MIMO系统信道容量的影响研究

为了分析信道估计误差对信道容量的影响,结合MIMO系统接收端信道估计误差的特点,重新构建了MIMO信道的统计模型。利用Wishart分布的性质,推导了当MIMO信道矩阵满秩时,仅接收端已知信道CSI情况下系统信道容量的下限。仿真结果表明,MIMO系统信道容量对信道估计误差比较敏感。     

上行多用户MIMO中继系统中基于不完全信道状态信息的预编码算法

论文研究了存在信道估计误差及天线相关条件下,上行多用户MIMO中继系统的预编码问题,目标是提升系统的误比特率性能。针对基于放大转发中继技术的上行多用户MIMO中继系统,考虑源-中继和中继-目的端信道中存在的信道估计误差及天线相关,提出一种基于不完全信道状态信息(Channel State Information, CSI)的预编码设计方案。首先根据最小均方误差(Minimum Mean-Squared Error, MMSE)准则设计代价函数,以发射端和中继端最大功率为约束条件,通过理论推导求得中继端和发射端的线性预编码矩阵,最后采用迭代下降法得到接收端处理矩阵的闭式解。数值仿真结果表明,在存在信道估计误差和天线相关的条件下,与现有算法相比,所提算法能有效降低系统的误比特率。     

平坦信道下的MIMO信道估计误差分析

基于导频序列推导了频率平坦多输入多输出(MIMO)信道下的最小二乘信道估计(LS)误差;将信道估计误差等效为高斯噪声,推导了信道估计条件下系统的等效信噪比,提出了用系统的等效信噪比来分析和评估在信道估计误差条件下系统的误码性能;最后用等效信噪比的方法评估了ZF-V-BLAST算法在信道估计下的性能,结果表明和计算机仿真结果基本相吻合。     

LOS环境下散射体对MIMO信道特性的影响

针对室外视距(LOS)传输情况下的MIMO信道,结合电磁散射分析研究了典型散射体对MIMO信道性能的影响.该模型考虑了实践中常用的微带天线,并推导出在传输路径外存在圆柱电磁散射体条件下MIMO信道矩阵的解析公式,应用该公式分析了MIMO信道容量和矩阵条件数等特征参量.仿真结果表明,该模型能够描述出不同参数下信道特性的变化,对实际MIMO系统的设计有一定的参考意义.     

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.     

一种基于QR分解的稳健干扰对齐算法

大多数干扰对齐算法都假定发送端可以获得理想的信道状态信息(CSI),由于信道估计误差、反馈延迟等原因,实际通信系统中CSI往往是有误差的。为此,该文提出一种基于QR分解的稳健干扰对齐算法。对含有误差的联合接收信号进行基于QR分解的预处理,消除一半有误差的干扰;然后在有误差的等效信道联合矩阵下,充分考虑信道误差和干扰的影响,通过最小化发送端泄漏到非目标接收端的干扰信号功率来设计预编码矩阵,并基于最小均方误差(MMSE)准则来设计干扰抑制矩阵。最后,在理想CSI和误差CSI的情况下,通过实验仿真,证明了该算法有效地提高了系统性能。     

MMSE信道估计下的软输出MMSE MIMO检测算法

信道编码的MIMO无线通信系统中,MIMO信号检测器需要输出编码比特的对数似然比,以获得更好的误码率性能.现有的软输出MMSE MIMO检测算法基于理想信道估计得到,在实际信道估计下会导致性能损失.本文针对MMSEMIMO信道估计,基于MMSE信道估计的统计特性,推导了考虑信道估计误差影响的新的软输出MMSE MIMO检测算法.仿真结果表明,相对于现有的软输出MMSE MIMO检测算法,所提出的算法可以显著降低由于信道估计误差导致的残留误码平层,而增加的计算复杂度可以忽略不计;同时,所提算法对信道估计误差方差的相对误差不敏感,具有实际应用的价值.     

6.0-6.4GHz室内MIMO无线信道测量与传播特性分析

工作在6GHz以上高频段的多输入多输出(Multi-Input-Multi-Output,MIMO)无线通信系统是下一代无线移动通信的有力竞争方案.目前,对制约无线系统性能的高频段空时无线信道特性研究仍较少见.针对这一现状,采用基于网络分析仪的信道测量平台对典型办公环境下6.0-6.4GHz MIMO无线信道特性进行测量和分析.为了明确高频段为系统设计带来的新问题,将测量得到的高频段MIMO信道特性参数与低频段对比.对比结果表明,6.2GHz频段与2.45GHz频段MIMO信道传播特性存在较大差异.在对6.0-6.4GHz室内覆盖MIMO无线通信系统进行设计和评估时,需要基于6.0-6.4GHz频段无线信道传播的新特性对系统的关键技术和方案进行调整.     

联合波束域分解和SVD的多用户大规模MIMO系统信道估计

针对TDD(Time Division Duplex)模式下的多用户大规模MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统,本文研究了将波束域分解和SVD(Singular Value Decomposition)同时用于该系统的信道估计。当基站天线数目较多时,信道估计误差、导频开销、信道估计算法的复杂度等问题将成为影响大规模MIMO系统性能的关键因素。运用波束域分解理论,将多用户的大规模MIMO系统分解成多个单用户的大规模MIMO系统,同时从波束域对信道建模,该方法降低导频开销的同时也减小了信道估计误差。另外运用SVD对信道自相关矩阵优化,可以进一步降低信道估计算法的复杂度。基于以上两点,本文提出了一种联合波束域分解和SVD的大规模MIMO信道估计方案,并推导出了估计误差协方差矩阵的闭式表达式。仿真结果表明,与同类方案相比,本文提出的方案具有更好的信道估计性能。