基于公平性对偶理论的多小区下行协同波束成形算法

为了实现最大化最差用户速率准则下的多小区下行协同波束成形优化,首先基于拉格朗日对偶理论推导出了多小区下行波束成形最差用户信干噪比最大化优化问题的虚拟上行对偶问题,进而提出了一种联合利用二分法和几何规划有效迭代解决该虚拟上行对偶问题的算法。通过把对偶上行链路优化问题的解转换到原始下行链路优化问题,从而获得多小区下行链路波束成形的波束矢量和发射功率。仿真结果表明,相比已有的多小区下行协同波束成形算法,所提算法在最差用户速率性能以及能效归一化速率性能指标方面都具有明显优势。     

一种分布式多点协同波束成形和用户调度算法

为了高效实现多点协同下行链路的协同传输,该文基于最大化最小信干噪比准则提出了一种单层迭代分布式协同波束成形算法,并且证明了该算法的全局收敛性;利用该算法中优化波束的特征,进而提出了一种分布式协同用户调度算法。仿真结果表明,所提分布式协同波束成形和用户调度算法可获得明显优于已有算法的最小信干噪比性能,且只需要很少量的基站间信息交互。     

多小区大规模协同功率分配及波束成形算法

针对大规模多输入单输出的多点协作下行系统,本文主要研究协同波束成形和功率控制,以达到最大化最差用户信干噪比的目的。为了求解原始下行的非凸优化问题,首先将原始优化问题转化成等价的上行优化问题进行求解。尽管在有限系统里可通过迭代算法获得波束矢量和发射功率,但是该算法依赖于瞬时信道信息,功率也需要瞬时更新。为了减少功率更新计算复杂度,本文进一步利用随机矩阵理论,提出了只需要依赖统计信道信息的算法来获得发射功率。数值仿真验证了单基站功率约束下所提算法的有效性以及相对于最大比发送算法的优越性。      

多小区蜂窝网络波束成形优化策略

为了克服多小区的邻小区干扰问题,该文在多小区蜂窝网络中,研究了多小区多用户下行协同传输技术。该文提出一种联合优化基站和中继的波束成形权重的迭代算法,在基站和中继总功率限制下最大化最差用户接收信干噪比(Signal-to-Interference-and-Noise Ratio, SINR)。该文提出的联合优化波束成形策略,可以应用半正定松弛技术(Semi-Definite Relaxation, SDR)得到有效的解决。仿真表明,在多小区通信系统中,该文提出的迭代算法只需要少量的迭代次数就可以达到近似最优性能,并且在性能和资源消耗之间给出一种折中的传输策略。     

一种基于多天线波束成形的全双工自干扰抵消算法

针对同时同频全双工无线通信系统,当基站采用多根发射天线和多根接收天线进行自干扰抵消时,现有技术多集中于自干扰迫零,缺少对发射机射频噪声抑制的研究.本文在考虑射频噪声抑制的基础上,提出一种收发波束联合成形算法,算法首先以信干噪比最大化为原则,优化接收机天线波束成形向量,给出了算法求解表达式;其次以自干扰最小化为原则,优化发射机天线波束成形向量,给出了算法步骤.仿真结果表明,本文算法在发射机信噪比为30.0dB和60.0dB时,3发3收基站的自干扰抵消值分别为65.5dB和89.8dB,与SVD迫零技术相比,分别有25.5dB和19.8dB的性能改善.     

全双工MIMO中继系统高性能的波束成型算法

为了更好地抑制全双工多入多出技术(MIMO)中继系统的自干扰,提高信息传输速率,提出了一种新型的波束成型组合算法。该组合在源节点和目的节点采用奇异值分解的波束成型向量,而在中继站采用基于最大化信干噪比接收波束成型来抑制中继端的自干扰,以及最大化信泄噪比发射波束成型矩阵来减少中继发送端泄漏到中继接收机的信号组合波束成型算法。为了降低复杂度,随后引入了交替迭代结构来进一步优化中继接收和发送波束成型矩阵,并比较了不同组合波束成型方案的和速率性能。仿真结果表明,与现存的波束成型组合相比,当干噪比较低时,提出的组合算法能够提供更优的和速率性能。     

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。     

多点协作下行链路单调协同波束形成算法

研究了单基站功率约束条件下的多点协作多输入单输出干扰下行链路系统的和速率最大化非凸优化问题。为有效求解和速率最大化优化问题,首先采用分层优化方法将和速率最大化优化问题分解成发射功率最小化优化问题和单输入单输出干扰信道的和速率最大化优化问题;其次利用二阶锥规划优化方法求解发射功率最小化优化问题;然后利用凸近似和几何规划方法求解单输入单输出干扰信道的和速率最大化优化问题;最后通过交替求解这两个子优化问题,进而提出了一种新颖的单调协同多点波束成形算法;而且利用单有界序列原理证明了所提算法的收敛性。数值仿真表明所提算法只需约四次迭代即可收敛到稳定点,而且所获得的最优性能非常接近穷举搜索算法的最优性能。      

分布式MIMO系统发送天线选择与预编码联合设计

为了抑制多用户分布式多入多出(MIMO)系统中的同道干扰(CCI),使系统同时服务于更多用户,提出一种发送天线选择与预编码的联合设计方法。该方法立足于分布式MIMO系统基站端天线较多的特点,将下行发送天线选择与信漏噪比(SLNR)预编码相结合,通过为用户选择不同天线,从根本上减少CCI;在为每个用户选择天线时,先以信道子矩阵的迹为依据进行端口选择,再采用逐减的方法选择使SLNR损失值最小的天线,以保证每个用户对其他用户的干扰尽量小,从而达到进一步抑制CCI的目的。复杂度分析和仿真结果表明,该方法在具有较低复杂度同时,其容量性能仍可逼近最优算法;较之单纯的SLNR预编码,在相同的容量性能约束下,其能够有效增加系统同时服务的用户数。     

基于粒子群优化的数字波束形成算法

波束形成的加权系数求解是一个优化过程,现有算法大多经过多次迭代,计算量大,实现复杂。为降低波束形成算法复杂度,将粒子群优化原理应用于数字波束形成中,提出了基于粒子群优化的自适应数字波束形成算法。该算法将每一组权值作为一个粒子,将阵列加权和的输出信号与干扰噪声比(SINR)作为适应度函数,通过比较各个粒子的适应度值,进行迭代搜索得到最优解。该算法可使天线阵在主波束对准有用信号,同时能有效抑制两个以上的干扰,且对阵列通道误差有较好的稳健性。计算机仿真验证了算法的有效性。     

基于多点协作联合传输的超密集组网性能分析

超密集组网的基站高密度特性会带来严重的小区间干扰,多点协作联合传输应用于超密集组网进行干扰管理是目前的研究热点,该文对多点协作联合传输时基站密度对网络性能的影响进行了分析。首先采用随机几何方法推导了3维空间基站与用户距离的概率密度函数,为选取距离用户最近的多个基站联合传输的协作机制提供了基础;然后结合有界双斜率路径损耗模型,进行用户下行链路的干扰建模,进一步推导出用户下行链路覆盖率和网络区域频谱效率的表达式,并分析了协作基站数、基站密度等参数对网络性能的影响。数值仿真表明：协作基站数为2时就可使下行链路覆盖率增加10%,且实现2到3倍的频谱效率的增益,当协作基站数为3时,费效比更优,同时可得到多点协作下的基站密度极限使区域频谱效率最高。该文工作可为下一代移动通信网络的基站部署提供理论支持。

     

基于博弈论的二次博弈波束成形算法

针对波束成形算法中,用户的信号方向估计值和用户之间的功率分配存在着相互矛盾,本文提出了一种基于博弈论的二次博弈波束成形算法,构建了波束成形博弈算法数学模型,首先在第一次博弈的时候,将波束成形算法中的信号方向和功率分配映射为博弈论数学模型中的局中人,将其建模为函数的极大极小值求解问题,先求解出信号方向;然后在第二次博弈的时候,将不同用户的功率分配过程描述为一个多用户的博弈过程,设计了功率分配更新算法,通过数学推导论证了纳什平衡点的存在性和唯一性。最后在仿真中,与传统最大信噪比算法进行比较。结果表明该文算法的性能要优于最大信噪比算法,并且讨论了不同参数对该文算法的影响。     

基于联合波束赋形的无人机辅助通信网络上行传输技术

无人机辅助通信网络可以对现有无线通信网络进行补充,改善通信系统性能以及覆盖服务范围,但无人机辅助通信过程中上行传输通信速率的提高仍面临着巨大的挑战。针对如何提高无人机辅助通信网络的上行传输通信速率问题,该文提出了一种基于联合波束赋形的无人机辅助通信网络上行传输技术。首先,对用户节点接收信号强度值进行伯努利粒子滤波,结合无人机运动模型完成无人机定位,进一步用户节点联合运用分布式波束赋形算法向无人机方向发送信号,完成上行传输通信。并与非正交多址接入算法以及传统全向发射算法进行了对比,实验结果表明,所提方法显著提高了无人机接收信号的信噪比、通信速率,保障了无人机上行通信的通信质量,为未来无人机辅助通信网络的上行传输提供了一种极具潜力的保障通信性能解决方案。     

基于可变对角载入的鲁棒自适应波束形成算法

针对传统算法对方向向量偏差敏感的缺点,提出了一种基于可变对角载入的鲁棒自适应波束形成算法.为了提高算法的鲁棒性,采用非线性约束条件下的最优化阵列输出功率对信号方向向量进行优化求解,且优化解中的参量能够准确求出.为了减少计算量,采用递推算法求逆矩阵并利用泰勒级数展开,推导出基于可变对角载入的权重向量公式.该算法可有效地抑制方向向量偏差所带来的影响,降低了计算量易于实时实现,提高了系统的鲁棒性,改善了阵列输出的信干噪比,使其更接近最优值.仿真结果表明,该算法相对传统算法可以获得更好的性能.     

基于安全保护域的增强型多点协作传输机制

现有针对异构蜂窝网多点协作安全传输的研究集中于增强主信道质量以提升安全性,然而多基站协作又使基站和窃听者之间的平均距离变近,网络的安全性受限于距离协作基站较近的窃听者。针对该问题,该文提出一种基于安全保护域的增强型多点协作传输机制。然后,理论分析了用户的连接中断概率、安全中断概率以及安全吞吐量。进一步,以最大化安全吞吐量为目标,优化协作微基站的发射功率以及有用信息功率分配比例系数。仿真结果表明,相比于传统的多点协作安全传输机制,在存在严重安全威胁(窃听者密度较大)的场景下,所提机制可以实现非零系统安全吞吐量;在存在较小安全威胁(窃听者密度较小)的场景下,系统安全吞吐量最大可提升76.1%。     

大规模MIMO系统中基于溢出概率的鲁棒协作波束设计

大规模多输入多输出(Massive MIMO)技术通过在基站端配置大规模天线能有效提升5G蜂窝系统容量。考虑信道估计误差对系统性能的影响,该文在多小区大规模MIMO系统中形成了用户信干噪比的非溢出概率约束下最小化系统功率的优化问题。针对非凸概率约束中下行波束难于求解的问题,该文根据矩阵迹的性质将优化问题中的非凸约束缩放,进而提出上下行对偶算法求解波束矢量。为进一步减少多小区系统中信令开销,基于大系统分析,提出了仅采用大尺度信息的分布式算法。仿真结果表明,所提的分布式算法与对偶算法相比,在保证用户信干噪比的概率约束时,降低了大规模MIMO系统中传输瞬时信道状态信息的开销,同时具有良好的鲁棒性。