OFDM系统中子信道联合预编码技术的信号检测算法研究

正交频分复用技术将多径衰落信道划分为多个相对平坦的子信道,使得接收机在信道估计等恢复技术上复杂度大大降低。OFDM系统采用子信道联合预编码技术能有效解决由于成片子载波衰落引起的数据丢失问题。由于独立信道的线性预编码技术在发送端不需要信道反馈信息,因此降低了发送设备复杂度,减少了系统延时,该编码方案适用于从用户端到基站的数据传输。通过理论分析推导了当系统采用独立信道的线性预编码技术时,接收端不能采用迫零均衡(ZF)的线性检测算法,实验仿真表明,当采用迫零均衡检测算法时,当且仅当预编码矩阵为酉矩阵时系统能达到未经预编码系统的性能。     

基于块对角化的格基规约GMD矢量预编码

研究了对多用户多输入多输出下行链路进行块对角化后,使用格基规约算法的几何均值分解矢量预编码的实现方法。根据块对角化思想将多用户多天线信道分解为等价并行子信道,基于等价子信道给出了单个用户的几何均值分解矢量预编码的传输方案,通过使用格基规约算法分别结合连续干扰消除和垂直分层空时编码两种方法,求解矢量预编码中的扰动矢量。仿真表明,提出的方法误码率性能优于块对角化矢量预编码算法2 dB以上,而且能在不降低系统性能的前提下降低计算复杂度。     

大规模MIMO时分双工系统的鲁棒预编码设计

对于采用大规模MIMO技术的时分双工系统,天线互易误差会破坏上下行信道互易特性,大幅降低预编码算法下行传输性能。由于实际系统难以完全消除天线互易误差,该文以最大化各用户平均信泄噪比为目标,根据天线互易误差的统计特性,设计了对该误差具有鲁棒性的线性预编码算法。同时为了进一步降低用户接收端的等效噪声功率,该文还将该线性鲁棒预编码算法扩展为基于矢量扰动的非线性鲁棒预编码算法,并通过减格辅助技术降低其扰动矢量求解复杂度,使其更适用于大规模MIMO系统应用。计算机仿真结果表明在存在基站天线互易误差条件下,该文所提出的线性与非线性鲁棒性预编码算法的性能均优于传统预编码算法的性能。     

基于IAFS算法的毫米波大规模MIMO混合预编码方法

毫米波大规模多输入多输出系统可以通过部分连接混合预编码方法克服其信号路径损耗带来的不利影响,具有硬件实现复杂度低、能量效率高的优点,当输入的数据流数与射频链路数相等时,可以采用基于串行干扰消除的混合预编码方法。当输入的数据流数与射频链路数不相等时,提出了一种基于改进人工鱼群（IAFS）算法的混合预编码方法。其核心思想是基于频谱效率最优化准则和部分连接结构的特点,将针对模拟预编码矩阵变量的频谱效率优化问题转化为基于矢量变量的频谱效率最优化问题,利用IAFS算法进行寻优求解完成预编码矩阵设计。仿真结果表明,所提方法在低信噪比条件下具有较好的频谱效率与能量效率性能,有望在现实场景中得到应用。     

多小区块对角化的MMSE矢量扰动预编码

针对多小区基站协作的多输入多输出(MIMO)系统中,小区之间和用户之间的干扰对系统造成的性能降低的问题,提出了基于块对角化的最小均方误差(MMSE)矢量扰动预编码方案,实现多小区系统的性能改善。首先使用块对角化方法消除多小区间干扰;在预编码设计环节上,通过MMSE准则设计预编码矩阵,从而抑制病态信道对系统性能的影响;最后使用格基规约方法求解发射端矢量扰动信号。仿真表明,提出的算法提高了多小区矢量预编码的误码率性能,使其优于已有的块对角化及矢量扰动预编码等算法的误码率。     

使用对偶分解的MU-CoMP-JT联合资源分配

在MU-Co MP-JT(Multi-User Coordinated Multiple-Points Joint Transmission)联合资源分配问题中,传统的迫零预编码矩阵会使得每根天线发送功率互不相同,当Co MP节点发射功率仅满足总功率约束时性能损失不明显,而当Co MP节点分布在不同的地理位置时将受到单节点功率约束,这势必会降低系统功率利用率。为了进一步提升系统吞吐量,基于对偶分解理论提出了一种联合预编码优化的资源分配算法。该算法以最大化用户权重速率为目标,将原优化问题分解成若干个优化的子问题,不同子问题对应不同接收天线数的联合优化问题。当子信道的发送天线数大于接收天线数时,通过多次迭代计算得到预编码矩阵,并且预编码矩阵会随着拉格朗日因子的变化而变化。仿真结果表明所提联合预编码优化的联合资源分配算法能够明显提升系统吞吐量,且提高天线功率利用效率。     

基于发射端获知部分信道状态信息MIMO系统线性预编码的设计

在现实通信系统中,由于各种原因在发送端获知很难获得完全的信道状态信息,只能获得部分信道状态信息,这样接收端的检测就非常复杂。在MIMO系统中,为了提高系统的性能和降低接收端算法的复杂度,可以通过把正交空时分组与线性预编码结合。本文提出了一种在MIMO非相关信道中,在部分信道状态信息的条件下,把正交空时分组码与线性预编码结合的方案。仿真结果表明,提高了MIMO系统的性能,降低系统误码率,获得了很好的性能增益。     

基于准正交空时码的最优线性预编码矩阵设计

为了充分利用信道信息改善应用准正交空时分组码的MIMO系统的性能,该文提出了将预编码矩阵和准正交空时分组码相结合的发射机制。信息在经过准正交空时分组码编码后,要经过线性预编码矩阵进行处理,才可以从发射天线发送。文中的预编码矩阵设计利用了MIMO信道的非零均值矩阵和相关矩阵,并采用成对差错概率作为其最优设计准则。仿真结果表明,相对于未经过预编码矩阵的系统,新系统的误码率性能有明显改善。     

毫米波大规模MIMO系统中低复杂度混合预编码方法

针对毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统混合预编码方案设计的难点,提出了一种低复杂度混合预编码方法。首先基于奇异值分解,构造初始射频(RF)预编码矩阵,然后构造数字预编码矩阵。进而将残差矩阵最大左奇异矢量构造的矢量添加到RF矩阵的最后一列,以更新初始RF矩阵。经过多次迭代,从而形成最终RF预编码矩阵。最后基于最小二乘准则设计数字预编码矩阵。理论分析和仿真结果表明,相比于基于正交匹配追踪(OMP)算法的混合预编码设计方法,该方法在计算复杂度大幅下降的同时,其性能远远优于基于OMP算法的混合预编码方法,同时在数据流数相对较小时,其性能接近最优的全数字预编码设计方法。     

基于SLNR与矢量扰动的毫米波大规模MIMO双层混合预编码算法

在多用户毫米波大规模多入多出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）系统中，针对现有基于信漏噪比（Signal-to-Leakage-plus-Noise Ratio,SLNR）准则的混合预编码算法未考虑用户信道质量不同和信道矩阵具有病态性的问题，本文提出了一种联合SLNR与矢量扰动（Vector Perturbation,VP）的双层混合预编码算法.该算法分两层设计预编码矩阵.第一层，考虑用户信道质量不同，提出了基于SLNR准则的匹配加权算法.该算法充分考虑信道系数、预编码矢量和组合矢量的影响设计信道加权因子，利用加权因子对SLNR算法进行改进，从而设计更优的混合预编码器，消除用户间干扰.第二层，根据第一层获取到的等效基带信道，利用迫零（Zero Force,ZF）消除用户天线间干扰.考虑到信道矩阵具有病态性，采用VP算法进一步处理.通过在发射信号上添加扰动矢量减小发射端功率增强的影响.仿真结果表明，相较于同类混合预编码算法，所提算法可以获取更好的误码率（Bit Error Rate,BER）性能和频谱效率.     

Low Complexity Antenna Selection Scheme for Multicarrier MIMO Broadcast Communication

A low complexity antenna selection scheme for multicarrier MIMO (Multiple Input Multiple Output) broadcast systems is proposed in this paper. Under special condition of single user in the system or when the number of subcarrier is only one, the system reduces to conventional MIMO-OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) system or MIMO-BC (Broadcast Channel) system respectively. By analysing sub-optimal antenna selection schemes developed earlier for single user MIMO-OFDM systems and single carrier MIMO-BC systems, one can see many similarities which can be extended to multicarrier MIMO broadcast systems. The proposed method exploits these similarities to obtain a low complexity system design with acceptable performance. The performance of the proposed scheme is studied via extensive simulation, and the computational complexity involved is compared to the conventional scheme. A selection gain of approximately 0.5 b/s/Hz is shown to be achievable using only two out of three antennas, and the proposed scheme is able to achieve up to 90% of the gain. This is achieved at a complexity that is significantly lower than the conventional methods, hence the practical implementation of the proposed scheme can be justified.     

MIMO广播系统中基于有限反馈的多用户选择新算法

在基于有限反馈多输入多输出(MIMO)广播系统的多用户选择研究中,目前已有的用户信噪干扰比(SINR)估计存在较大误差,这使得整个系统的性能受到制约。该文利用推导出的上下界来联合估计用户接收到的有用信号功率,得到了一种误差较小的SINR估计式,并基于该式给出了一种用户选择新算法。仿真结果表明,新的用户选择算法可以在低信噪比和高信噪比下同时达到较优性能,且复杂度较低。     

一种TD-SCDMA载波频偏与信道联合估计算法

通过分析时分同步码分多址(TD-SCDMA)系统的载波频偏和信道特性,提出一种频偏与信道联合估计算法。该算法通过对训练序列部分相关,然后做差分将频偏和信道特性解耦,并通过逐次迭代最终精确估计出频偏和信道参数。仿真结果表明,算法频偏估计性能接近Cramr-Rao界,准确度较高;全链路仿真误码率性能优越,信道估计准确。算法复杂度不高,实用性强,同样适用于其它的TDD模式的CDMA系统。     

一种基于光子计数的协作自由光通信技术

提出了一种基于光子计数的协作自由光通信技术。在自由光通信中,利用网络编码中继协作机制和光子计数技术,在保证系统性能良好的前提下,提高了系统抗衰落的能力。采用了交织多址接入方案,降低了多用户检测的复杂度。仿真结果表明,该系统能提供良好的传输性能,并且在衰落信道中,中继协作机制能够带来明显的空间分集增益。     

MIMO广播信道中联合多用户速率和延迟约束调度的研究

该文给出了一种多入多出高斯广播信道中具有延迟约束的多用户无线数据包的传输方案。首先,在信道的QR分解及脏纸编码基础上,通过贪婪算法获取多用户分集与包延迟约束之间的有效结合。其次,将包到达速率、可达服务速率、用户数以及传输天线数构成一优化问题,得到最佳的用户组合及调度周期。最后,在不同用户数及发射天线数情况下对该方案进行了性能仿真,仿真结果表明:在满足包传递最小延迟等待要求的同时,得到了传输容量的最大化。     

平坦衰落环境中多输入多输出系统衰落相关与信道容量研究

为分析模型物理参数和天线排列方式对多输入多输出系统信道容量的影响,提出了一种平坦衰落环境中信道容量的研究方法。该方法基于接收均匀圆阵和均匀线阵分别构建了蕴含模型物理参数的相关矩阵,并利用Wishart分布的性质推导了信道容量上下限。该方法回避了求取衰落相关矩阵特征值的概率密度函数,降低了运算量;可被推广到多天线-频分复用系统。仿真结果表明,天线间距较小时,采用均匀圆阵比均匀线阵的系统信道容量要高;天线间距增大到一定程度后,系统信道容量达到饱和。散射角越大,信道容量的增长速率越快且采用均匀线阵比均匀圆阵系统的信道容量高。接收信噪比较大时,平均信道容量上下限基本接近其实际值。     

Improved nonlinear multiuser precoding using lattice reduction

Recent theoretical results show that multiuser techniques such as Spatial Division Multiple Access can significantly improve system capacity. In order to achieve this end, lots of precoding methods have been proposed, among which Vector Perturbation precoding has the best Symbol Error Rate performance but with the hugest complexity in searching for the optimal perturbation vector. In this paper, we propose a low complexity, near optimal multiuser precoding method by utilizing lattice reduction of the channel matrix. The perturbation vector is composed of an integer part and a non-integer part, which are designed to simultaneously improve power efficiency and minimize the mean squared error MSE. The integer perturbation vector is calculated implicitly with modulo operation, and the non-integer perturbation can be solved in closed form under MSE minimization criterion. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed methods. This work was supported by National Basic Research Program of China (2007CB310603), National Natural Science Foundation of China (60496310, 60672093), High Technology Project of China (2007AA01Z262) and Huawei Foudation.     

Intercarrier interference alleviation beamforming for OFDM with space diversity

Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) systems suffer from performance deterioration when the length of Cyclic Prefix (CP) is shorter than the Channel Impulse Response (CIR). The fundamental reason of this impairment is the InterCarrier Interference (ICI) and Inter-Symbol Interference (ISI) introduced by the excessive multipath delay. Specifically, Multiple Input Multiple Output (MIMO) beamforming is helpful in cancelling such interference since it can spatially suppress some of the multipath. In this paper, we propose an ICI eliminating beamforming scheme employing a per-tone processing approach, thus with moderate computational complexity. The ISI is removed by using a simple decision feedback equalizer, while the optimal steering and combining vectors are then derived to maximize the Signal to Interference plus Noise Ratio (SINR). This method not only achieves the beamforming benefit, but also significantly alleviates the ICI. Simulation results show that the proposed algorithm can effectively reduce the system Symbol Error Rate (SER), permitting good performance for multipath delay profiles that would break conventional links.     

Wireless MIMO Sensor Network with Power Constraint WLS/BLUE Estimators

Sensor networks are used in various applications. Sensors acquire samples of physical data and send them to a central node in different topologies to process the data and makes decisions. Multiple Input Multiple Output (MIMO) systems showed good utilization of channel characteristics. In MIMO Sensor Network, multiple signals are transmitted from the sensors and multiple antennas are used at the control node. This provides each receiver the whole combined signal and hence, array processing techniques helps in reducing the effects of noise. In this paper we devise the use of MIMO sensor network and array decision techniques to reduce the noise effect. The proposed Constrained Best Linear Unbiased Estimator (CBLUE) and Constrained Weighted Least Square (CWLS) estimators showed good performance BER when used with MIMO Sensor Network. Most importantly these estimates showed good perturbation results when the estimated channel matrix is not accurate. The condition for good performance was to have the number of receiving antennas at the central node to be equal to the number of transmitting sensors and no significant improve was seen if the number of antennas is greater than the number of transmitting sensors. If the number of sensors is greater than the number of receiving antennas, time or frequency multiplexing is possible to keep good performance for the devised system. Enhancing the BER results in longer battery life at sensor nodes.