基于空时分组编码和天线选择的MB-OFDM超宽带系统

超宽带(UWB)通信系统在未来的短距离高速通信中有很大的发展潜力,为了使系统达到更大的容量和更好的速率,一个可行的办法是采用可以带来空间和多径分集效果的多输入多输出(MIMO)技术和合适的信道编码技术。但在采用多个发送天线/接收天线的同时,所面临的主要问题是和单天线的射频链路相比系统增加了硬件的复杂度和所需的射频链路,增大了超宽带系统的硬件开销。一种有效的降低开销的技术是在发送或者接收端使用基于某些最优准则的选择算法来进行天线的选择。基于传统的MB-OFDM超宽带物理层结构,提出了使用空时分组编码和基于最小误比特率的天线选择算法来改善系统的性能。仿真结果表明,使用天线选择的空时编码超宽带通信系统能在较小开销的情况下,在修正的S-V信道中有效降低了系统的误比特率和提高了系统的传输速率。     

无线通信中散射环境下的V．BLAST算法分析

文章着重讨论了一种适用于散射环境中的V-BLAST检测算法,仿真分析比较了V-BLAST与传统的单入单出(SISO)、分集接收(SIMO)的误比特率。结果表明V-BLAST系统的性能明显优于SISO、SIMO的系统性能,验证了算法的正确性。     

一种自适应调制V-BLAST系统的功率受限分配算法

提出了一种自适应调制垂直-贝尔实验室分层空时结构（V-BLAST）系统的低复杂度比特、功率分配算法,满足总平均功率和单根发射天线峰值功率受限条件下使比特率最大化. 该算法可以达到与比特递增分配算法相同的最优分配结果,而计算量大幅度降低. 仿真结果表明,在满足目标误比特率条件下,单天线功率限制会使比特率降低.     

高效的V-BLAST迭代算法

理论和实践研究表明贝尔实验室垂直分层空时码(V-BLAST)可显著提高多天线系统的传输容量。传统的V-BLAST译码算法是排序连续干扰抵消算法(OSIC),然而由于数据层间误码传播的影响,OSIC并不能有效地提高整个系统的分集增益。利用最近提出的迭代V-BLAST译码算法,低分集增益数据层通过高分集增益数据层的判决反馈来迭代检测,整个系统的性能得到提高。但这种算法的迭代次数高,迭代的次数与MIMO系统中发射天线的数量相等。为了减少系统实现的复杂性,提出了一种3次迭代的V-BLAST译码算法。仿真结果证明在对称系统中(接收天线和发射天线数相等),新算法与迭代V-BLAST译码算法有几乎相同的性能,但由于其所需的迭代此数少,所以算法复杂性也小。     

基于特征值准则的可变数目天线选择算法

提出了多输入多输出相关信道下基于特征值准则的可变数目收发天线选择算法,来动态适应相关性不同的无线环境的通信要求,算法根据特征值准则,利用最小特征值和特征值总和之比,来确定选择的发送或接收天线数目,并通过每次循环中选择最大特征值所对应的发送或接收天线实现具体的天线选择;为了进一步降低算法复杂度,还可使用特征值估计来代替特征值分解,算法能够结合链路自适应技术,如自适应调制技术和动态检测算法选择等,来提高数据速率或误码性能,理论分析和仿真结果表明：所提算法能够根据多输入多输出信道的相关特性动态选择天线数目,即使在信道相关性很高时,仍然可以在保证误比特率的前提下,获得与信道相关性较低时几乎相同的数据速率。     

基于特征值准则的可变数目天线选择算法

提出了多输入多输出相关信道下基于特征值准则的可变数目收发天线选择算法,来动态适应相关性不同的无线环境的通信要求.算法根据特征值准则,利用最小特征值和特征值总和之比,来确定选择的发送或接收天线数目,并通过每次循环中选择最大特征值所对应的发送或接收天线实现具体的天线选择;为了进一步降低算法复杂度,还可使用特征值估计来代替特征值分解.算法能够结合链路自适应技术,如自适应调制技术和动态检测算法选择等,来提高数据速率或误码性能.理论分析和仿真结果表明:所提算法能够根据多输入多输出信道的相关特性动态选择天线数目,即使在信道相关性很高时,仍然可以在保证误比特率的前提下,获得与信道相关性较低时几乎相同的数据速率.     

基于BLLR-GSC的MQAM-OFDM系统性能

研究频率选择性相关Nakagami-m衰落信道上基于信噪比广义选择合并(SNR-GSC)和基于比特对数似然比广义选择合并(BLLR-GSC)分集接收,采用M进制正交幅度调制方式的正交频分多路复用(MQAM-OFDM)系统的误比特率性能.仿真结果表明采用L支路最大比合并分集接收的MQAM-OFDM系统的误比特率,L支路中选择L/2支路的基于BLLR-GSC分集接收的MQAM-OFDM系统的误比特率相等;在接收天线数和选择天线数相同的情况下,BLLR-GSC分集接收的MQAM-OFDM系统的误比特率性能要优于基于SNR-GSC分集接收的MQAM-OFDM系统.     

一种基于MIMO—OFDM系统的自适应功率分配最小化算法

把一般多载波系统中的自适应功率最小化算法应用到多天线OFDM系统中,同时研究了MI-MO-OFDM系统传输过程中的误比特率变化情况.仿真结果表明,在相同的MIMO-OFDM仿真参数设置下,采用自适应功率分配最小化算法,当信噪比为102时,SISO-OFDM系统误码率比MIMO-OFDM系统误比特率高0.0463;随着配置的天线数增加,MIMO-OFDM系统的性能也得到增强.     

存在信道估计误差的MU-MIMO系统自适应资源分配

分析了不相关瑞利平坦衰落信道下,信道估计误差对采用迫零波束赋形(ZFBF)多用户多输入
多输出(MU-MIMO)系统性能的影响. 在发送端天线总功率受限以及目标误比特率（BER）的
约束下,提出一种以系统有效吞吐量最优为目标的自适应资源分配算法. 该算法在调度用户时兼顾用户的信道状态信息和公平性,利用误包率严格近似为高斯随机变量的性质得到传输速率和功率的闭式解. 仿真结果表明,由于考虑了信道估计误差,系统有效吞吐量大大提高;同时保证了用户的服务质量(QoS)和公平性,并具有较低的复杂度.     

改进的MU-MIMO线性预编码算法

针对MU-MIMO系统中多用户天线之间存在的干扰问题,提出一种块状对角化-最小均方误差(BDMMSE)算法。该算法是在信噪比一定的情况下,先用BD预编码算法在发送端消除多用户之间的干扰,然后在接收端使用MMSE信号检测技术对每个用户多个天线之间的干扰进行消除,最终使误比特率达到最小。仿真结果表明,改进的预编码算法比单一的预编码算法的BER性能有显著提高。     

一种简单的V-BLAST迭代算法

理论和实践研究表明贝尔实验室垂直分层空时码(V-BLAST)可显著提高多天线系统的传输容量.传统的V-BLAST译码算法是排序连续干扰抵消算法(OSIC),然而由于数据层间误码传播的影响,OSIC并不能有效地提高整个系统的分集增益.利用最近提出的迭代V-BLAST译码算法,低分集增益数据层通过高分集增益数据层的判决反馈来迭代检测,整个系统的性能得到提高.但这种算法的迭代次数高,迭代的次数与MIMO系统中发射天线的数量相等.为了减少系统实现的复杂性,提出了一种新的迭代的V-BLAST译码算法.仿真结果证明在对称系统中(接收天线和发射天线数相等),新算法与传统V-BLAST译码算法相比性能有了很大提高.     

基于QR分解的V-BLAST迭代检测算法

QR分解检测算法的一种运算量较低的V-BLAST检测算法,但其性能较差。第一层判决输出的性能对整体性能的影响很大。除了初次迭代外,提出的算法用前次迭代中性能最好的层作为迭代开始,进而寻求性能更好的数据层,这样经过几次迭代循环,可以做出性能很高的第一次判决输出。由于第一次判决输出性能的提高,总体性能也得到很大提高。仿真结果显示,对于4发送4接收MIMO系统,在误符号率为0.1%时提出算法的增益较排续连续干扰抵消V-BLAST检测算法高6dB.而其算法复杂度是排序连续干扰抵消的30%。     

MIMO系统V-BLAST自适应迭代极大似然检测研究

为了提高系统传输性能,有效利用信道资源,提高频谱利用率.在时变衰落信道下采用了分层垂直空时结构,同时文中提出了一种自适应极大似然估计检测方法,系统根据各平均误码率及反馈信噪比自适应地选择调制类型,按列检出数据,该方法收敛时间快,高阶调制牺牲增益低的信道换取整体频谱效率提高.试验结果表明自适应垂直BLAST迭代检测每0.1%误码率可以比传统检测算法提高4.1dB.自适应极大似然估计检测的分层垂直空时结构其频谱效率优于单纯的垂直BLAST检测.     

一种结合ML检测的高性能V-BLAST系统

提出了一种改进的V-BLAST（Vertical Bell Labs Layered Space-Time)检测算法,接收信号向量经过信道矩阵排序与QR分解的前馈滤波后,对分层分组．每个分组内部并行进行最大似然检测,分组间使用判决反馈式干扰抵消．以QPSK调制方式为例,仿真验证了该算法在准静态平坦衰落信道中的误比特（BER）性能,与V-BLAST算法、ML-DFE（Maximum Likelihood-Decision Feedback Equalization)算法比较结果表明有较低的复杂度,能有效地提高系统性能,在10^-2的BER可获得1.6~2.8dB增益．     

V-BLAST OFDM 系统中一种新的检测算法

提出了频率选择性衰落信道下V-BLAST (Vertical Bell Labs Layered Space-Time) OFDM (Orthogonal Frequency-Division Multiplexing)系统中一种新的检测算法．在发射端对每个发射天线分配不同的子载波,在接收端利用子载波之间的正交性进行干扰相消．该算法只需要一根接收天线,克服了传统算法要求接收天线个数至少等于发射天线个数的缺点,降低了系统接收机设计的复杂度,而且该算法性能优于传统的ZF(Zero-Forcing)和SIC(Serial Interference Cancellation)算法．     

基于解析误比特率的空间调制系统配置优化

在推导空间调制(Spatial Modulation,SM)系统解析误比特率(Bit Error Rate,BER)上界的基础上,通过合理配置天线数量和调制阶数等系统参数,优化SM系统误比特性能.采用矩生成函数法给出SM系统解析BER上界,将BER解析解上界与蒙特卡洛仿真对比,验证解析BER上界的紧致性.基于紧致的解析BER上界,优化天线数量和调制阶数等SM系统主要配置参数,提升SM系统误比特性能.实验结果表明,采用QPSK信号映射配置SM系统能够获取最优的误比特性能,同时在信号调制阶数确定的前提下,通过在发射端增加发射天线数量能够在几乎不牺牲SM系统误比特性能且不增加射频链的前提下有效提升系统传输速率.     

基于空间调制的天线选择和能效优化算法

空间调制是一种新型的具有低复杂度的多输入多输出通信技术,并成为近年来的研究热点。为了进一步提升空间调制的误比特率性能,该文研究了空间调制中的发射天线选择问题,提出了一种基于信道列向量夹角和范数的低复杂度的发射天线选择算法。该算法能够有效减少矩阵运算,并且不需要考虑差异向量,因此具有极低的计算复杂度,且适用于发射天线数目明显高于接收天线数目的情况。同时,加入了功率修正因子,有效地控制发射信号功率,极大程度地提升了能量效率。仿真结果表明,该算法能够在限制发射功率的前提下,以极低的计算复杂度逼近最优算法的性能。     

一种基于空间相关MIMO系统的鲁棒接收机

针对空间相关性中存在严重制约MIMO系统性能的问题,提出了一种具有鲁棒性的空间相关MIMO系统的接收方案。在发送端采用Alamouti编码以提高发射分集,接收端则将信道传输矩阵进行重建后,利用V-BLAST分层排序干扰抵消算法进行检测。仿真结果表明该方案在保证系统吞吐量和频谱利用率的同时,较之传统V-BLAST接收方案,具有更强的抗空间相关性能力,且复杂度较低。     

适用于分布式MIMO系统的快速天线选择算法

对分布式MIMO系统的下行发射天线选择算法进行研究,提出了基于范数和相关性的天线选择算法（NCBA）及其改进算法（NCBA-M）,并与两种较低复杂度的天线选择算法进行比较,分别是基于范数的（NBA）和基于大尺度衰落的天线选择算法（LFBA）。仿真结果表明,当同一端口发送天线没有相关性时,NBA、LFBA、NCBA与最优天线选择算法性能接近。但是,当同一个端口中发送天线存在很强相关性时,NBA、LFBA算法会导致较高的容量损失,而提出的NCBA-M算法仍然接近最优选择算法的性能。     

STBC-VBLAST系统发射天线选择算法研究

分析STBC(Space-Time Block Code)与V-BLAST混合编码系统中基于STBC子系统性能最优准则的发射天线选择算法,提出通过提高STBC子系统的调制阶数,可以使STBC子系统和V-BLAST子系统性能基本平衡的方法.该方法同时也可提高全系统的频谱效率。计算机仿真结果证明,该方法有效。