基于改进共轭梯度的大规模多输入多输出预编码

针对大规模多输入多输出（Massive MIMO）系统下行链路预编码实现复杂、线性预编码矩阵求逆困难等问题，提出一种基于对称逐步超松弛预处理共轭梯度法（SSOR-PCG）的低复杂度预编码算法。该算法在共轭梯度（PCG）算法的基础上，采用对称逐步超松弛分裂（SSOR）算法对矩阵进行预处理以降低矩阵的条件数，达到提高预编码算法收敛速度、降低复杂度的目的。仿真结果表明：与PCG算法相比，所提出的SSOR-PCG预编码算法运行时间缩短约88.93%，在信噪比为26 dB时已收敛；与迫零预编码算法相比，所提算法迭代2次即可获得与迫零预编码算法相近的系统容量性能，复杂度降低约一个数量级，误码率降低约49.94%。     

统一框架下协作MIMO系统预编码方案

针对在协作MIMO系统中多小区及多用户间的干扰对系统性能的影响,一般都会基于某种设计准则进行预编码处理,但是由于设计目标的单一性会导致系统性能的不均衡,为了优化系统的整体性能,均衡各种性能指标,提出了统一数学框架下的预编码方案,并基于凸优化理论借助拉格朗日方程给出了预编码矩阵的求解方法。经仿真证明,算法在目标函数的收敛速度以及系统容量方面具有一定的优势,表明了所提方案实施的可行性。     

基于改进粒子群算法的毫米波大规模MIMO混合预编码方案

针对毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统中基于传统粒子群优化（PSO）算法的混合预编码方案,在迭代后期收敛速度较慢以及容易陷入局部最优值的问题,提出了一种基于改进PSO算法的混合预编码方案。首先,随机初始化粒子的位置矢量和速度矢量,并以最大化系统和速率为目标求解初始群体最优位置矢量;其次,更新位置矢量和速度矢量,并随机地选择更新后的两个粒子的个体历史最优位置矢量进行加权求和作为新的个体历史最优位置矢量,从中挑选出若干个使系统和速率最大的粒子,将其个体历史最优位置矢量的加权平均值作为新的群体最优位置矢量,并与之前的群体最优位置矢量比较,经过多次迭代形成最终的群体最优位置矢量即为所求的最佳混合预编码矢量,并对其进行归一化;最后,根据归一化后的混合预编码矢量设计最终的模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵。仿真结果表明,与基于传统PSO算法的混合预编码方案相比,所提改进方案在收敛速度与和速率上都得到优化;其收敛速度提高约100%,且性能可以达到全数字预编码方案的90%,因此,该改进方案能够有效提升系统性能且加快收敛。     

多小区MIMO系统中的一种主动式干扰抑制方案

针对多小区下行链路中的同频干扰问题,提出了一种新的主动式干扰抑制方案.该方案通过在各基站独立地采用预编码的方式来主动抑制本小区基站对其他相邻小区所产生的干扰.文中提出了两种实现算法:(1)迫零预编码,它可以获取和无同频干扰系统同样的性能;(2)基于干扰信道最大特征子信道的线性预编码,它能够有效地实现抑制干扰和提高本小区发遥自由度的折衷.仿真结果表明,本文方案提高了系统的性能和频谱效率.     

基于SJNR准则抑制多小区间干扰的自适应网络预编码研究*

针对多输入多输出（MIMO）多小区协作系统中下行链路的同频干扰问题,利用基于SJNR准则的自适应网络预编码,通过基站协作有效地对抗小区间干扰。首先给出了基于SJNR准则的自适应预编码设计,该方案可以在各基站采用独立的线性预编码技术对小区间干扰进行有效抑制,然后分为市区和郊区两种情况分别得到基于SJNR准则的自适应网络预编码。仿真结果表明,采用该方案有效地抑制了小区间干扰,系统性能有明显改善,同时还降低了系统的复杂度。     

CoMP系统中的天线选择与预编码联合算法

针对大规模多输入多输出系统天线数量过多使得预编码算法计算量增加的问题,提出一种基于协作的天线选择与预编码联合算法。该算法通过降低小区间和用户间干扰,避免传统预编码算法对信道矩阵求逆运算时因天线数量增加使得复杂度提高。理论分析和仿真结果表明,与迫零预编码算法、最小均方误差预编码算法和基于信漏噪比最大化的预编码算法相比,天线选择和预编码联合算法不仅能更好地提高系统的信道容量,而且能够降低预编码算法复杂度。     

宽带MIMO电力线系统有限反馈预编码方法*

多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)宽带电力线通信(power line communication, PLC)系统中由于电磁耦合存在共信道干扰,从而限制系统信道容量性能。针对该问题,提出一种基于量化反馈的预编码算法。首先利用两个相位角对预编码矩阵进行参数化,通过对相位角均匀量化形成预编码码本;其次采用弦距离准则从码本中选取最优码字。最后基于数据流的子载波映射信息,提出一种新的功率分配方案。仿真结果表明,该算法利用码本索引可有效降低反馈开销,同时结合新的功率分配方案可有效降低系统误码率、提升系统吞吐量。     

一种适用于MIMO多路中继信道的Lattice编码方案

在多输入多输出情况下的多路中继信道模型里,通信过程会受到码流间干扰等因素影响,造成误码率高,通信质量不佳的问题。为此,提出一种基于嵌套Lattice的编码方案。利用Lattice对码字进行编码,并使用各层Lattice互相嵌套的关系来提升码字容量。将该方案与用户端线性预编码相结合,可以解决通信过程中的干扰问题并提升系统性能。仿真结果表明,该编码方案明显优于传统解码转发和放大转发模式,可以达到较佳的链路信道容量。     

多点协作系统中基于PMI反馈的小区间干扰弱化

针对LTE通信系统中小区间干扰,给出多点协作情况下基于预编码矩阵索引反馈(PMI)的小区间干扰弱化方案。干扰弱化方案采用基于码本的预编码技术,接收机选用最小均方差(MMSE)设计,干扰小区间采用轮询调度算法。仿真结果表明,引入PMI反馈协调方案后,多点协作系统中每个用户的平均频谱利用率明显提高,小区间干扰得到有效的抑制。     

非均匀采样多率ARMAX系统RELS算法性能分析

针对一类有色噪声干扰的非均匀采样多率ARMAX系统的辨识问题,基于增广参数维数理论,将系统模型参数化,将信息向量中含有的不可测噪声项用其估计残差代替,推导了非均匀采样ARMAX系统的递推增广最小二乘（RELS）算法;利用鞅收敛定理对该算法的收敛性进行了理论分析,结果表明该算法在噪声方差有界和广义持续激励的条件下能够收敛到真参数。仿真例子验证了该算法具有良好的收敛速度与估计精度。     

认知MIMO网络中增强型干扰对齐算法

针对认知多输入多输出（MIMO）网络中传统基于最大信干噪比的干扰对齐算法,在发送多数据流时随着信噪比的增加不易收敛以及数据流之间的干扰突出的问题,提出一种充分考虑数据流间干扰并进行迭代限制的干扰对齐算法。首先,次用户通过编码设计消除主次间的干扰;然后,在消除主用户之间和次用户之间干扰时,根据信道互易性,运用广义瑞利熵计算基于最大信干噪比算法的预编码与干扰抑制矩阵,并在迭代过程中,每次迭代始终使预编码与干扰抑制矩阵先满足干扰功率在期望信号空间最小;最后,结合次用户间MIMO干扰信道、主次用户间构成的MIMO干扰信道以及次用户网络干扰对齐的必要性,推导出次用户可达自由度上限。实验结果表明,相比传统最大信干噪比算法,所提算法在信噪比较低时次用户总容量无明显提高,但随着信干噪比的增加其优势越来越明显;当达到收敛时,所提算法迭代次数比传统最大信干噪比算法约减少40%。因此,所提算法能够提高系统容量且加快收敛。     

多用户干扰信道下建模于流形上的联合干扰对齐预编码

首先从子空间对齐的角度将干扰信号功率和有用信号功率联合优化的问题建模于Grassmannian流形上,有约束的最优化问题被转化为降维的无约束的最优化问题。然后利用Grassmannian流形的几何特性,提出了一种基于Grassmannian 流形上共轭梯度算法的联合干扰对齐预编码方案。计算机仿真表明,该算法兼顾干扰信号功率的最小化和有用信号功率的最大化,可以有效提高系统的和速率性能,而且该算法可以有效解决Grassmannian流形上最陡下降算法每次寻优的 90°转折问题,具有更高的收敛速度。     

基于级联预编码的蜂窝下行机会干扰对齐

本文针对多天线蜂窝网络下行干扰信道,利用级联预编码思想和以干扰对齐为用户调度准则的随机波束赋形方法,提出了一种机会式干扰对齐算法。在基站与被选中用户的下行链路中,双层预编码的设计可以同时处理小区内和小区间干扰。与普通的随机波束赋形算法相比,本文的方法使得系统具有更大和容量且有更高的能量效率,仿真验证了本文算法的优越性。     

两类多用户MIMO线性预编码的功率分配*

将多用户MIMO线性预编码分为干扰消除和干扰抑制两类,针对干扰消除中的块对角化（block diagonalization,BD）迫零算法,讨论了经典注水功率分配,提出一种信噪比控制功率分配方案。该方案可使系统各子流接收信噪比相同,各个用户的误码性能一致,也可控制用户之间的任意信噪比比例;研究了干扰抑制类预编码的统一功率分配方案,提出一种针对存在干扰系统的适用于相关信道的迭代注水算法。该算法引入经典注水的思想,将干扰和噪声一并考虑。仿真结果表明,该算法在相关信道下使系统和容量获得了明显提高。     

CDMA系统中基于博弈论的速率与功率联合控制

该文针对CDMA系统中的多业务处理的飞速发展,采用非合作博弈方法来实现系统速率与功率联合控制。将速率控制和功率控制分别等效为一个非合作博弈过程,并且针对传统算法收敛速度慢和非合作博弈算法远近不公平的缺点,考虑用户所受干扰大小以及信干噪比误差,提出一种改进的代价函数,将其应用到速率效用函数中。证明了联合算法NASH均衡的存在性和唯一性,通过仿真表明,用户通过较低的功率获得了较高的传输速率,且具有较快的收敛速度,公平性问题也得到了改善。     

空间相关信道下大规模MU-MISO系统频谱效率分析

针对大规模MU-MISO系统中频谱效率受信道和功率分配的影响,研究在空间相关信道下的频谱效率问题。首先通过发射信号的波程差确定导向矩阵得出用户发射相关矩阵,并结合大尺度阴影衰落和具有高斯分布的散射环境,建立空间相关信道;然后基于空间相关信道,通过预编码减少多用户之间的干扰,并仿真预编码对频谱效率的影响;最后在发射功率受限、各用户接收信号具有一定信干比场景下提出一种功率分配算法,使得系统的频谱效率总和最大化。仿真结果表明,在空间相关信道下RZF预编码的频谱效率优于MRT预编码频谱效率;与平均功率分配方式相比,提出的算法在频谱效率有了明显的提升,并具有较强的理论价值和实践意义。     

MIMO-MC-CDMA系统分层空时非线性预编码

针对垂直分层空时方案（VBLAST）传统检测存在误层传输效应及复杂度高的问题,提出了一种多用户MIMO-MC-CDMA下行链路系统中基于QR分解的VBLAST非线性模代数预编码算法,该算法首先采用QR分解获得预编码矩阵,然后在发射端MC-CDMA子载波信道间进行非线性模代数THP预编码,可以有效地消除分层空时码的误层传输效应。在接收端采用迫零与最小均方误差准则,降低了下行接收机的复杂度。仿真结果表明,提出的算法比传统检测算法有效改善了系统的误码性能。