基于不完全信道状态信息的多用户MIMO中继系统预编码算法

针对上行多用户MIMO中继系统，在信道存在反馈延迟及估计误差的条件下，以误比特率(Bit error rate, BER)为优化目标，提出了基于最小均方误差(Minimum mean?squared error, MMSE)准则的预编码算法。所提算法将求解发射端、中继节点、接收端矩阵的复杂非凸问题分解为3个独立的子优化问题，发射端的用户配备单天线且服从空间独立分布，先确定发射端预编码矩阵，将求解中继矩阵的凸优化问题转化为半正定规划(Semi?definite programming, SDP)问题，采用CVX工具箱求解，接收端处理矩阵通过线性搜索法求解，最后采用联合迭代法得到各节点矩阵的最优解。仿真结果表明，所提算法能有效改善系统的误比特率性能。     

非理想信道条件下的V-BLAST系统检测算法

针对信道相关条件下同时存在信道估计误差的V-BLAST系统,提出了一种基于MMSE准则的检测算法,推导了接收均衡矩阵的计算式,同时也给出了相应的最佳排序策略。仿真结果表明,本文提出的算法比传统算法以及仅考虑信道估计误差影响的算法性能更优,当信噪比较高以及收发天线数目较多时,优势更明显。该算法要求接收端已知信道估计误差的方差以及收发天线之间的相关矩阵等参数信息,但系统性能对这些参数的估计值有较强的鲁棒性,当参数估计不准确时,该算法性能优势仍然可以在一个较大的容错范围内得以保持。     

基于最小均方误差准则的相关旋转预编码算法

针对传统相关旋转(CR)算法放大噪声的问题,利用拉格朗日函数最小化接收信号与发射信号间的误差,通过贝叶斯理论和信道统计特性计算不完美信道状态信息,设计了信道状态信息(CSI)完美和不完美两种情况下基于最小均方误差(MMSE)准则的CR预编码算法的系统方案。分析与仿真结果表明,与传统迫零(ZF)准则下的CR算法相比较：信道状态信息完美时设计方案在同一信噪比(SNR)下误码率性能提高2~3dB;信道状态信息不完美时系统误码性能也有显著的提高。     

一种稳健的格基规约非线性预编码算法

为解决THP预编码在信道矩阵不理想情况下误码率较高的问题,提出了一种在MMSE准则下改进的格基规约THP预编码算法。该算法在原有格基规约THP算法基础上进一步改造用户信道矩阵,使其尽可能满秩,从而增加系统鲁棒性。仿真结果表明,该算法相对原有算法在10d B信噪比之后误码率性能得到提升,性能提升了约3d B。     

MU-MIMO系统中利用信道信息预测值的反馈机制

提出了一种多用户MIMO下行链路中基于收发双方共同预测信道的信道信息反馈机制。在实际传输时,基站和用户双方采用相同的算法预测信道,用户将信道预测值和真实值之差,通过离线设计好的LBG码本进行量化,将码本序号反馈给基站。该方案中,利用实测的大样本信道采样值,以均值意义下的预测误差最小化为目标,采用LBG算法设计了量化码本。基站根据用户反馈的码本序号和自己实时的信道预测值,重建出接近真实信道的估计值,并利用该估计值对传输数据做预编码。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

多天线系统频域信道估计算法的研究

在天线性能优化问题的研究中,MIMO-OFDM 技术将 OFDM 与空时编码技术有机的结合在一起,能够大幅度的提高无线通信系统的信道容量和传输速率.为了有效地抵抗多径衰落、抑制干扰和噪声,提出了一种改进的 LS 频域信道估计的改进算法即分组 LS 频域信道估计算法.算法根据 MIMO-OFDM 系统相邻子载波频域信道响应变化缓慢的结论,把所有天线发送的 OFDM 子载波分成多组来进行信道估计.通过对算法的仿真建模并进行仿真,表明算法具有简化算法复杂度以及提高抗噪声和信道估计能力,在抗多普勒频移等方面有更好的性能.算法可为多天线系统信道估计的研究提供了设计依据.     

多中继通信系统中量化误差补偿的MMSE中继预编码方案

为了补偿量化误差造成的系统性能的降级,文中提出将Grassmannian码本量化误差的统计特性引入多中继系统有限反馈中继预编码的设计,首先在QoS要求下的完全反馈中继预编码与接收均衡MMSE两步优化算法的基础上,给出了有限反馈下量化误差补偿的中继预编码与接收均衡MMSE两步优化方案,进而文中在中继和功率约束下,提出了一种有限反馈下量化误差补偿的中继预编码与接收均衡MMSE联合优化方案,并给出了中继预编码矩阵设计的闭合表达式.计算机仿真表明,文中提出的中继和功率约束下量化误差补偿的MMSE联合优化方案的系统性能优于QoS要求下量化误差补偿的MMSE两步优化方案,而且相比没有采用量化误差补偿的MMSE联合优化方案可以获得更低的误码率性能.     

MIMO干扰信道中一种新的分布式迭代预编码算法

MIMO技术可以有效地提高通信系统的容量,但会带来很严重的用户间干扰问题。预编码技术以其能简化接收机和抑制干扰的作用将会在未来通信中扮演着重要角色。将多数据流的预编码矩阵设计转换成单数据流预编码矢量设计,提出了基于信干噪比最大的分布式迭代算法,以及将虚拟信干噪和最小均方误差方法相结合的迭代算法。数值仿真结果表明提出的算法可以有效提高系统容量。     

基于叠加训练序列的MIMO信道系数估计研究

研究移动通信系统,在高数据率MIMO系统中,针对信道系数的准确估计是实现MIMO系统接收端准确检测、解码等的重要前提.根据一种叠加训练序列的MIMO信道估计模型,为提高信道精度,提出最小二乘(LS)方法和最小均方误差方法(MMSE)对信道系数进行估计,并进行了数值分析.数值仿真结果表明,在相同的条件下,对信道系数进行估计,最小均方误差方法(MMSE)较优于最小二乘(LS)方法.在高信噪比、有限发送符号数和较少发射天线数的情况下,两种方法都有精确的估计,具有实用价值.     

多用户MIMO系统预编码技术的研究

多天线基站和多用户可以组成一个多用户MIMO系统,为获得更高的系统容量和高效传输性能。预编码是一种应用于发射端以达到抑制多用户间干扰的预均衡方法。基于非理想信道状态信息(CSI)条件,针对多用户MIMO系统的下行信道,研究了线性ZF预编码和非线性THP预编码的性能,给出了接收端信号与干扰和噪声比SINR的近似表达式。对两种THP变体结构,dTHP结构和cTHP结构进行了性能仿真比较。仿真结果表明,cTHP结构的性能要优于dTHP结构。同时,给出了信道估计误差对cTHP结构BER影响的定量仿真结果。对非理想CSI下的预编码技术选择提供了一定的依据,并对限定信道估计误差的偏差程度具有参考意义。     

不完全信道状态信息下Turbo-BLAST系统的自适应发送功率分配算法

提出了一种不完全信道状态信息下适用于Turbo-BLAST系统的自适应发送功率分配算法．所提算法以误比特率为优化目标,适用于MQAM和MPSK等不同调制方式．发送端在总功率约束条件下,利用所提的自适应发送功率分配算法对发送信号进行功率加载,以获得最小化的误比特率性能．在接收端,利用考虑信道估计误差的软干扰抵消迭代检测算法进行检测,进一步改善误比特率性能．仿真结果表明,在不完全信道状态信息条件下,采用所提算法可以有效地改善Turbo-BLAST系统的误比特率性能．     

MIMO信道中基于功率分配的SLNR预编码算法

为了消除或降低多用户MIMO系统下行链路存在的共信道干扰（ CCI）,提出一种结合功率分配的基于最大化信漏噪比（ SLNR）的预编码算法。首先,根据SLNR算法求出最优预编码矩阵,再结合最优功率分配算法,借助拉格朗日乘数法,优化分配每个用户的发送功率,从而提高系统和容量以及降低误码率（ BER）性能。为了简化计算复杂度,还提出了SLNR算法结合次优化功率分配算法。仿真表明,所提出的算法比块对角化（ BD）算法和最小均方误差准则（ MMSE）算法在系统和容量以及误码率性能上都有所改善。     

基于信道状态信息的安防监控系统

无线网络的信道状态信息（Channel State Information, CSI）是MIMO系统中反映各个子载波信号频谱特性的重要指标,通过在Linux平台上定制Intel 5300网卡驱动,就可在常规的无线网络通信环境下通过编程实现对CSI数据的实时采集。因CSI信息对环境变化十分敏感,因此可用于构建基于CSI的非接触式环境感知系统。本文以CSI为数据载体,详细梳理基于CSI的无线感知应用,建立基于CSI信号的安防监控系统,能够成功检测人员到访事件。系统提取人员到访时间的CSI信号特征〖WTHX〗v〖WTBX〗*t={σ,MaxPt,MinPt,E}并通过实验求得,当其值为〖WTHX〗v〖WTBX〗*t={1×10－3,［1,2］,［1,2］,2.0×10－4}时,系统可获得高达99.07%的检测成功率。     

基于无线信道状态相位信息优化的定位算法

随着位置服务需求的增长,基于Wi-Fi接收信号的室内定位技术一直是研究热点之一.通过检测环境变化对Wi-Fi无线信道状态信息CSI的影响,从而实现对室内人员的定位具有通用性强、部署成本低等优点.针对大多系统仅使用CSI中幅度信息所带来准确性和稳定性不足的问题,设计并实现了一种基于CSI相位信息优化的定位算法,该方法通过采集幅度和相位参数相结合作为位置指纹特征,并对特征数据进行预先平滑去噪后进行指纹库的构建,然后通过机器学习方法进行人员位置的分类识别.由于相位和幅度信息可以相互补充,弥补了某些易混淆位置的分类错误,从而解决了采用单一特征的定位准确性和稳定性问题.实验进行了两种不同多径场景下的实验,比较了不同指纹特征选取、数据预处理方法以及三种机器学习算法对定位准确度的影响,其结果表明采用本文所提出算法总体上可以在仅使用CSI幅度特征的基础上提高13%.     

基于部分信道信息的中继选择算法

提出了一种在放大转发协作网络中,基于部分信道信息的中继选择算法。与前人研究基于两跳瞬时信道信息的中继选择算法不同,所提的中继选择算法基于第1跳的瞬时信道信息和第2跳的统计信道信息,选择第1跳的瞬时信噪比和第2跳的统计平均信噪比乘积最大的中继节点。推导了该中继选择算法的中断概率,给出了中断概率的闭式表达。结合推导过程,进一步给出一种在已知第1跳信道信息条件下最小化系统后验中断概率的增强型选择算法。仿真结果验证了理论推导的正确性,同时表明所提算法的性能优于其他算法。     

一种信道状态信息下的复杂动态手势识别方法

传统动态手势识别方法中存在硬件成本高,推广难度大等局限性.文章提出一种基于信道状态信息的复杂动态手势识别方法CSI-Num,该方法可用来实现对空中数字手势的高效识别.CSI-Num识别过程主要分为两个阶段:数据提取处理阶段与手势匹配识别阶段.提取处理阶段,是将采集到的数据,选取能够反映手势动作的子载波特征值作为被选信号,通过小波阈值函数和五点三次平滑方法对信号进行降噪平滑;匹配识别阶段,提取有效手势数据,使用k均值聚类算法和动态时间规整算法特性相融合的K-DTW匹配算法识别出不同数字的手势动作.实验结果表明,针对不同环境的室内场景,相应地调整参数设置,CSI-Num可以高效地识别出不同数字的手势动作,且具有较高鲁棒性.     

基于m序列的信道编码信息隐藏算法

信道编码信息隐藏技术是一门新兴的信息隐藏技术。该文提出了一种基于m序列的信道编码信息隐藏算法。该算法采用m序列对秘密信息进行伪随机加扰,并利用m序列来选取秘密信息在码字载体中的嵌入位置。实验结果表明该隐藏算法具有较好的不可检测性和较高的安全性。     

基于信道状态信息的无源被动定位

无源被动定位是指确定网络覆盖区域内没有携带任何发射和接收设备目标的空间位置。针对室内定位有效性问题,相比传统基于接收信号强度的方案,物理层的信道状态信息在无源被动定位方面更有优势。通过评估多径效应对室内无源定位的影响,定位方案讨论了信道状态信息相对稳定的物理特性,利用了信道中相应子载波幅度直方图性质建立的指纹库进行无源被动定位。通过两种不同室内环境下的实验结果表明,该方法在人体定位时相对接收端的8个方向上得出的误报率约为13%,漏报率约为7%;在有效检测半径1 m的情况下,偏差率为25%,相对误差为0.196 m。     

基于穿墙信道状态信息的行为识别方法

Wi-Fi CSI提供的被动式行为识别方法在许多场景得到了应用,但现有系统较少考虑信号穿墙的场景,导致信号穿墙后识别精度急剧下降.为提高系统的适应性,对信号穿墙后的行为识别方法进行研究,提出一种基于信道状态信息(CSI)的穿墙行为识别方法.根据CSI数据变化的特性,在预处理阶段,对CSI数据进行相位校准来证明原始CSI...