基于AI通信的大规模MIMO信道状态信息反馈网络

在大规模多输入多输出系统中，由于天线数量的增加导致信道状态信息反馈带宽开销增大。为了减少反馈开销，提出了一种基于深度学习的反馈网络。该网络将卷积注意力模块和快速迭代收缩阈值算法(Fast Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm,FISTA)进行了结合。为了贴合实际应用，考虑到了噪声情况，分析了阈值敏感度。仿真结果表明，该网络在不同环境下其性能和鲁棒性可以得到进一步提高。     

不完全信道统计信息反馈下的MIMO系统容量

容量是MIMO通信系统设计的重要因素,针对不完全统计信道信息反馈下的MIMO系统,推导了闭环系统的容量表达式,并且给出反馈信噪比门限的表示式,该门限确保闭环系统容量不小于开环容量。仿真实验研究了反馈信噪比对系统容量的影响,对比了若干典型反馈方式下的系统容量,分析了不同系统的配置参数对反馈信噪比门限的影响。结果表明,反馈信噪比高于某门限时,系统容量高于开环容量,反之相反,反馈信噪比门限随着系统信噪比的增加而增加。     

具有不完全信道状态信息MIMO系统的优化设计

 本文研究了不完全信道状态信息(CSI)对多输入多输出(MIMO)系统容量的影响.基于平均功率和平均误码率的约束条件,我们提出了一种利用不完全CSI进行功率自适应调制的优化设计方案.根据Wishart矩阵的统计分布,我们导出了该系统容量的封闭表达式.研究结果表明:在具有不完全CSI的MIMO系统中,利用不完全CSI进行设计可以显著地提高系统的容量.     

基于信道状态的MIMO预编码算法

针对多输入多输出（MIMO）的应用需要,研究了一种利用发端信道状态信息（CSIT）进行预编码,增强系统性能的方法。该方法在发送端采用线性预编码器对CSIT进行预编码,合理分配不同天线的发射功率以提高系统性能;分别在低、高信噪比条件下,对进行预编码前后的容量比值差值进行了仿真分析。分析结果表明：进行预编码后,MIMO系统容量明显改善,以上研究结果对MIMO的工程应用有良好的参考意义。     

基于不同信道状态信息的MIMO中继系统收发信机设计

该文研究了在中继站已知完全信道信息或统计信道信息情况下的多输入多输出(MIMO)中继系统收发信机设计的问题。中继站利用获得的信道状态信息对接收信号进行滤波转发,接收节点采用线性最小均方误差接收机(MMSE)恢复出原始信号。仿真结果表明,所提中继转发策略性能优于传统的放大转发。在高信噪比条件下,基于部分信道状态信息反馈的设计方案可以获得与完全信道状态信息反馈接近的性能。     

非精确信道状态信息下MIMO系统中的干扰删除

复杂的多天线环境中,未知的干扰和噪声无处不在,这些因素不但引起了多输入多输出(MIMO)系统信号检测的偏差,还加大了获取精确信道状态信息(CSI)的难度。因此,为了删除MIMO系统中的未知干扰,该文建立了非精确CSI下的系统模型,模型中的非线性函数表示MIMO系统中的干扰。基于非参数理论提出了针对这种干扰的干扰删除方法。与以往方法不同的是,模型中的干扰是完全未知的。进一步地,从理论上证明了干扰删除的有效性,即证明了估计函数的收敛性。仿真结果表明,所提出的方法能有效地删除系统中的干扰。     

面向大规模MIMO信道信息反馈的模型驱动轻量化神经网络

信道状态信息对于大规模多输入多输出（Multi-Input Multi-Output, MIMO）系统获得高信道容量和能量效率是十分重要的。频分双工系统因为上下行信道缺少互易性,所以需要用户将下行信道反馈至基站来进行预编码等处理。因为反馈的信息量和天线数成正比,所以大规模MIMO系统的反馈量是十分巨大的。很多数据驱动的深度学习神经网络使用编码器压缩信道信息,使用解码器恢复信道信息,但是由于数据驱动神经网络的黑盒子特性,不仅需要很高的复杂度来恢复信道信息,而且性能难以得到进一步提升,尤其增加用户设备处模型的复杂度和计算资源来提升性能是不切实际的。本文提出了一种展开迭代阈值收缩算法（Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm, ISTA）的可解释的模型驱动网络。针对信道信息不严格满足压缩感知稀疏性要求而导致恢复性能下降的问题,引入残差网络,设计了一种非线性稀疏变换来提升性能;为了平衡性能和复杂度,在用户处提出了一个可学习的压缩矩阵来保留更多信道信息;进一步地,本文在不改变已有网络框架的基础上将适用范围从单天线用户扩大到多天线用户,提高了神经网络的兼...     

MIMO多中继系统中基于不完全信道状态信息的预编码算法研究

针对配置多个中继节点的多输入多输出（Multiple-input Multiple-Output,MIMO）系统,提出一种不完全信道状态信息（Imperfect channel state information,CSI）下基于最小均方误差（Minimum Mean-Squared Error,MMSE）准则的预编码设计方案,该方案综合考虑各个节点天线之间的相关性及信道估计误差。由于各个中继端预编码矩阵之间可视为相互独立,故将约束优化问题转化为若干半正定规划问题,继而通过内点法或CVX工具箱求解预编码矩阵,然后采用求导法推导出接收端处理矩阵。最后利用迭代算法交替迭代来联合优化预编码矩阵和接收端处理矩阵,直到算法收敛。仿真结果表明,与未能综合考虑各个节点的预编码算法相比,本文提出的算法能明显改善系统BER性能。      

基于有限反馈的MIMO系统鲁棒性均匀信道分解

 在MIMO系统中,当假设发送端和接收端已知完美信道状态信息的情况下,均匀信道分解(UCD)被证明在误码率性能上是最优的且是容量无损的.然而在实际系统中,接收端或发送端获得的信道信息通常存在着一定的估计误差.本文提出一种基于有限反馈的鲁棒性均匀信道分解方案,在设计方案中充分考虑了信道估计误差的影响,并利用香农率失真定理和广义Lloyd矢量量化算法(GLA)得到了信道估计误差的近似值,使得本文提出的方案有很好的实用性.仿真结果表明与传统均匀信道分解方案相比,本文提出的鲁棒性均匀信道分解方案有效地降低了系统的误码平层,提高了系统容量.     

莱斯衰落信道下大规模MIMO系统中的信道估计方法

日趋重要的高速移动工具,如高速铁路、无人驾驶飞机等,大多都处在开阔地带.由于视距传播的存在,瑞利衰落模型已经不能很好地描述该环境下的信道情况,而莱斯衰落信道模型由视距分量和多径分量组成,更能准确地表述上述信道变化.基于此模型,在大规模天线系统下,在已存在的基于叠加训练序列信道估计方法的基础上,提出了改进的信道估计方法和对应的解码方法.改进后的信道估计方法分为直射分量已知和未知两种情况,分别推导了相应的信道估计公式和解码方法.数值仿真结果验证了本文所提方案性能的优越性.     

基于统计信道信息的MIMO OFDM系统发射功率最小化研究

提出了一种利用MIMO的统计信道信息进行自适应调制的方法,并进行了仿真.该方法采用Alamouti空时编码、自适应波束成形和自适应比特和功率分配,在保证误码率和恒定传输速率的条件下使发射功率最小.仿真结果显示,该方法显著降低了系统的发射功率.     

存在反馈周期和反馈时延的自适应调制MIMO系统

该文研究了反馈信道信息存在的反馈周期和时延对自适应调制MIMO系统的影响,分析了基于奇异值分解的等效并行衰落信道特性,并且给出了接收机的检测方法和一种简化的检测顺序。研究表明,等效并行衰落信道在一定的时间间隔内具有较大的相关性;接收机采用迫零和干扰消除方法可明显提高系统性能。     

多用户MIMO系统中基于不完全信道状态信息和天线选择的性能研究

本文研究了基于不完全信道信息和天线选择的多用户MIMO系统下行链路性能。通过系统建模和性能分析,利用数学变换和条件概率密度函数,推导了有着不完全反馈信息时的系统误比特率(BER)准确表达式。该式可有效评估反馈时延对系统性能的影响,且包含了基于完全反馈信息的系统BER公式作为其特殊情况。为简化准确表达式中的积分计算,还利用互补误差函数的近似值推导了系统BER的近似表达式,可得到较为简单的闭式表达式。计算机仿真结果表明:所给的准确及近似理论分析可与仿真结果取得较好的一致;且当归一化时延低于0.01时,系统性能较之完全信道信息情况仅有轻微的下降。     

基于有限反馈的MIMO系统自适应调制

该文利用信道的特征矢量,将MIMO高斯信道转化成混合信道,结合功率分配给出了自适应调制方案,使系统容量在发射功率和服务质量约束下达到最大。发射端所需的波束成形和功率分配等信息利用有限的比特反馈到发射端。仿真结果表明：在小信噪比的情况下,该自适应调制方案对系统容量有明显改善。     

Optimal Power Allocation with Limited Feedback of Channel State Information in Multi-User MIMO Systems

In this paper,an expression for the user’s achievable data rate in the multi-user multiple-input multiple-output(MU-MIMO)system with limited feedback(LF)of channel state information(CSI)is derived.The energy efficiency(EE)is optimized through power allocation under quality of service(QoS)constraints.Based on mathematical equivalence and Lagrange multiplier approach,an energy-efficient unequal power allocation(EEUPA)with LF of CSI scheme is proposed.The simulation results show that as the number of transmitting antennas increases,the EE also increases which is promising for the next generation wireless communication networks.Moreover,it can be seen that the QoS requirement has an effect on the EE of the system.Ultimately,the proposed EEUPA with LF of CSI algorithm performs better than the existing energy-efficient equal power allocation(EEEPA)with LF of CSI schemes.     

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。     

MIMO的反馈信道研究

该文提出了在闭环MIMO容量研究中引入了率失真理论的研究方法,推导出了反馈信道速率和闭环MIMO容量之间的数学关系。通过理论分析和仿真结果,得出了有关反馈信道速率与信噪比,天线数,闭环MIMO容量之间变化关系的四个重要结论。为实际的闭环MIMO系统设计提供了折衷反馈信道开销和闭环MIMO容量的依据,对系统设计有重要的指导意义.