MIMO—OFDM中基于波束成形的天线选择研究

为减少多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）系统的复杂度，本文基于最小化差错概率准则，提出一种波束成形的天线选择算法。该算法不仅可以减少收发两端DFT／IDFT的个数，而且有效减少射频模块的个数，从而大大降低系统的复杂度。为降低天线选择算法本身的复杂度，文中提出一种简化的天线选择算法。仿真结果表明，与时频联合波束成形算法相比．相同性能要求下，其需要的射频模块的个数可减少37．5％以上。     

多用户MIMO系统中机会波束截断的信道反演

针对下行链路多用户MIMO系统,提出了一种简单的基于机会波束截断的信道反演方法。机会波束形成可以用最小的反馈获得MIMO系统慢衰落信道中下行链路的多用户分集增益和复用增益。在机会波束形成进行自适应信道截断的基础上,使各通信用户的信干噪比（SINR）相同,改善了系统的误比特率性能。仿真结果表明,总的用户数为30时,系统误比特率性能提高3~4 dB。信道反演比注水功率分配简单,降低了系统复杂度。     

有限反馈MIMO波束成形系统自适应码本选择算法

提出一种基于两级码本结构的有限反馈自适应MIMO波束成形技术,对该两级码本进行一定的组合,得到一个码本集并从中选择用来量化的码本.在反馈码字索引的同时包含了码本选择的信息,从而实现码本的自适应切换.仿真结果表明,在相同误码率情况下,该方法能够降低反馈速率.     

多用户MIMO系统中的一种低复杂度用户选择算法

联合块对角化和几何均值分解(BD-GMD)是一种用于下行多用户多输入多输出(MU-MIMO)系统的预编码方案。在信噪比(SNR)较高的情况下,此方案在信道吞吐量和误符号率(SER)两方面都是渐进最优的。但是,在BD-GMD方案中,发射和接收天线的数量限制了能同时通信的用户数。在一个拥有大量用户的下行MU-MIMO系统中,为了使得系统总的吞吐量最大,基站必须从大量的用户中选出一个用户子集,同时对他们进行服务。采用穷尽搜索算法能得到最优的用户子集,但这种方法所需要的计算量太大。因此,提出了一种次最优但是计算复杂度较低的用户选择算法,用于采用BD-GMD方案的下行MU-MIMO系统。此算法具有随用户数变化的线性复杂度,另外,仿真结果显示,其总的吞吐量大致能达到采用穷尽搜索算法所获得的系统总吞吐量的95%。     

LDPC码和协作MIMO系统结合的波束成形技术性能分析

将波束成形技术用在协作多输入多输出（MIMO）系统中,通过半双工的放大转发模式的中继传输协议,提出了奇异值分解与最小均方误差（SVD-MMSE）混合波束成形技术的方法。将发送端的信息采用低密度奇偶校验码（LDPC）编码,可以有效利用空间分集,提高了系统性能。通过Matlab仿真表明SVD-MMSE的混合算法的误码率性能比单一的SVD算法和MMSE算法在BER=10^-6时分别提高了0.5 dB和0.4 dB左右。     

Massive MIMO中基于统计信道的波束形成和功率分配

为了提高大规模多输入多输出系统(Massive MIMO)的总容量,提出了基于统计信道信息的波束形成和功率分配的优化算法。所提出的波束形成方法以信噪泄漏比为优化标准,而功率分配方案以系统容量为优化目标,同时满足基站总发射功率约束条件。上述优化问题转化为多个变量的等价优化形式,从而可以通过变量的交替优化迭代达到收敛。每次迭代过程中均可以求出闭式解,迭代完成后可得到优化的功率分配方案。仿真结果表明,相比于平均功率分配方案,该算法能有效地提高系统的总容量。     

MIMO双向中继的最优波束形成滤波器的设计

在多用户MIMO (multiple-input multiple-output)放大转发中继通信网络中,针对双向中继的传输特点,采用最小和归一化均方误差(SNMSE)准则设计了一种新的中继最优波束形成滤波器,并将OFDM (orthogonalfrequency division multiplexing)技术与所提的SDMA (space division multiple access)策略相结合,通过充分利用频率分集和空间分集来提高系统性能.仿真结果表明,所提出的双向中继策略在系统和速率和误比特率性能上显著优于其它中继策略.     

基于改进离散布谷鸟搜索算法的毫米波大规模MIMO系统波束选择

在毫米波大规模MIMO系统中采用全数字编码需要大量的射频链路,从而导致能量损耗过高。针对这一问题提出一种基于离散布谷鸟搜索算法(Discrete cuckoo search, DCS)的波束选择方案,减少所需射频链路数而不会造成明显的性能损失。首先分析毫米波大规模MIMO系统的波束选择模型,引用DCS算法来求解模型;然后针对布谷鸟算法Levy飞行离散化结果中出现的非正常编码,采用启发式贪婪算法进行修复;将遗传算法中的复制引入DCS算法中,复制全局最优的鸟巢来替换其中被发现的鸟巢,加快算法收敛速度。仿真结果表明,所提基于改进DCS算法的波束选择方案相比几种已有的方案可以获得更优的和速率性能。     

基于波束赋形的MIMO系统混合自动重传技术

在无线通信系统优化问题的研究中,多输入多输出(MIMO)系统的混合自动重传技术能够提高无线通信传输的可靠性.根据空时编码的重传技术多次重传样本进行联合解码,能够提高解码功能;减少信道传输差错.为了进一步减小重传次数,提高重传效率,提出了一种基于波束赋形的MIMO系统混合自动重传技术.在空时编码重传的基础上,引入自适应波束赋形,使MIMO发射的空间波束更加集中地对准用户,从而提高发射功率利用率,减小干扰,进而增加了混合自动重传合并增益,提高了重传效率.计算机数值仿真验证上述方法提高了系统的增益和可靠性.     

全双工MIMO中继系统中一种高性能波束成形算法

全双工中继系统相比于半双工中继系统可以极大地提高频谱利用率,但是中继收发端之间的信号泄漏严重影响全双工系统的性能。为了抑制基于译码转发的全双工多输入多输出中继系统的自干扰,提高信息传输速率,提出了一种波束成形算法。该算法在中继站采用基于最小均方误差的接收与发射波束成形,并联合两个波束成形矩阵建立迭代结构以得到最优解。仿真表明,同传统的零空间投影与最大化信干比算法相比,提出的算法能够有效提高系统性能。在中高信噪比时,该算法较最大化信干比算法获得0.8 bit/(s·Hz)左右的速率增益;当误码率达到10-3以及更低时,该算法相比于最大化信干比算法能获得1.5 dB左右的信噪比增益。     

基于预测的机会车载网络中继选择策略研究

为了应对DTN网络的动态连通特性,现有路由策略常常利用“携带-转发”消息传输技术,通过推测未来相遇机会选择消息中继路径.但这种机会数据传输方式的效果具有偶然性.对中继选择策略的性能进行实证性研究,以获得关于中继效率不确定性特征的基本认识.首先,介绍一种基于剩余延迟比较的机会中继选择策略,该策略以移动节点对之间的历史联系记录和最近相遇以来的经历时间为基础,估计消息的直接转发剩余延迟,通过比较剩余延迟选择合适的中继节点;由于仅使用本地信息,该策略的运算和通信开销小,并且易于实现;其次,在基于大规模实际车辆移动轨迹的车载DTN环境中,对机会传输的中继效率进行经验性研究.主要关注的问题是:基于推测所选择的中继能够使得端到端传输延迟降低的概率是多少?恰当选择的中继节点可以降低的延迟比例是多少?这种实证性的研究对于未来机会车载网络中的协议设计和应用推广有着重要的实际价值.     

基于随机波束成形MIMO系统的信道反馈算法

MIMO系统是未来移动通信发展的趋势.随机波束成形利用包含信道质量的反馈信息,可以开发多用户分集增益,进一步提高MIMO系统的容量.然而繁重的反馈信息会占据大量的无线资源,降低系统的实际效率.主要研究降低随机波束成形MIMO系统反馈开销的方法,提出了两种部分信道反馈算法:门限反馈和最优反馈.理论推导表明了系统平均容量与反馈率之间的权衡关系,仿真结果证明了只要恰当地选取反馈参数,这两种反馈算法可以在几乎不牺牲系统容量的前提下,极大节省反馈开销.其中,门限反馈在系统容量方面表现要好于最优反馈,而最优反馈在实现简便性方面要强于门限反馈,因此实际设计时要折中考虑.     

一种基于网络编码的无线网络机会路由算法

机会路由和网络编码是近几年出现的两项新技术,它们能使有损网络达到较高的吞吐量.然而,已有的研究两者大多是分离的,这样不能同时发挥两者的优势.提出了一种基于网络编码的无线网络机会路由算法- MinACK( Minimum ACKnowledgement),它结合了机会路由和网络编码各自的优势,能够在网络中同时传输多个段的...     

宽带电力线MIMO通信中基于能效的波束成形算法

宽带电力线MIMO通信中,由于存在多用户干扰和共信道干扰,需要应用波束成形算法消除,由于信道状态信息不能准确获得,需要对信道进行量化反馈,故反馈误差会导致系统性能下降;针对此问题,本文提出了一种考虑量化误差影响的波束成形算法,此算法在保证用户服务质量的前提下,以最大化系统能源利用效率为优化目标,仿真验证了此波束成形算法的有效性和鲁棒性.     

一种应用于ORBF算法的多权重矩阵选择策略

为了提高多用户MIMO系统下行信道的总速率,提出一种基于正交随机波束形成的多权重矩阵选择算法.在每个时隙中,该算法利用多个权重矩阵生成随机波束,基站利用部分信道信息反馈,依据总速率最大的原则选择本时隙的最优权重矩阵并进行数据发送.该算法可以显著提高多用户MIMO系统的总速率,仿真结果也证明了该算法的有效性.