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天线选择是MIMO系统中一项重要的技术,它能从MIMO系统的多个发射天线和多个接收天线中选择出性能最好的一个或几个天线,从而以很小的性能损失换取成本的大幅降低,极大地提高了MIMO系统的性能价格比。最优算法具有较高的复杂度而限制了它的应用,文中从次优的递增递减算法入手,提出了一种具有更低复杂度的递增递减接收天线选择算法。仿真结果表明,该算法以很小的系统容量损失为代价换取了复杂度的降低。 相似文献
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为解决麻雀搜索算法在多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统中进行天线选择时,存在过早收敛导致系统容量非最优的问题,提出了一种改进的麻雀搜索天线选择算法。该算法首先结合0-1规划推导出信道容量函数,将其作为适应度函数。在天线选择子集寻优过程中,通过引入自适应变异,有效增加了个体变化的多样性。最后将禁忌搜索算法融入到算法中,并加速算法收敛。仿真结果表明,改进的麻雀搜索天线选择算法能够有效降低MIMO系统进行天线选择时的运算复杂度,在保证收敛速度的同时,最终得到的系统信道容量趋近于最优算法。 相似文献
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基于天线选择的低秩信道MIMO系统容量研究 总被引:1,自引:0,他引:1
最近的研究表明,在衰落信道多天线MIMO系统的容量随发射天线数线性增加.而对于低散射环境,即使信号经历独立的衰落,信道秩的降低也会严重影响系统容量的增加.对于这种低秩环境,选择天线发射或接收可以有效地降低系统的成本.本文研究了天线选择对低秩信道MIMO系统容量的影响.仿真结果表明,对不同的信道条件,适当选择天线发射不仅可以增加信道容量,而且可以降低系统的复杂度和射频成本.适当选择天线接收,在不严重降低系统容量的前提下,也达到了降低系统成本的目的. 相似文献
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针对多天线需要多射频链路带来的高硬件成本,分析了低复杂度的MIMO天线选择的必要性,介绍了递增天线选择算法、递减天线选择算法和改进的递增递减天线选择算法.链路仿真结果表明:递增递减算法可以快速选择出使系统容量最大的天线子集,该算法简单易于实现,计算速度快,获得的结果非常接近穷尽搜索方法得到的结果. 相似文献
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由于分布式MIMO系统中的穷举天线选择算法复杂度较高,难以实现的缺点,因此本文提出了一种低复杂度的基于容量最大化准则的快速天线选择算法(Fast Antenna Selection Algorithm based on Maximum Capacity Criteria,简称FASAMCC)。该算法以容量最大化为依据进行端口的动态选择,并采用快速天线选择算法来进行天线的选择。仿真表明FASAMCC不仅复杂度低,而且其性能接近穷举算法。 相似文献
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基于分布式MIMO的分层快速天线选择算法 总被引:1,自引:1,他引:0
基于较为精确的分布式MIMO系统信道模型,对下行发射天线选择算法进行研究,提出了一种充分利用了分布武MIMO系统特点的基于范数和相关性的分层天线选择算法,并分别与基于相关性的增量天线选择算法以及基于范数和相关性的增量天线选择算法进行性能比较.仿真结果表明,文中提出的算法在大大降低运算复杂度的前提下,还获得了一定的容量性能提升. 相似文献
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传统的基于信道容量最大化准则的天线选择算法虽然使信道容量达到了最大化,但是计算复杂度很高。针对计算复杂度高的问题, 提出了一种基于Doolittle-QR 分解的低复杂度天线选择算法。该算法基于Doolittle-QR 分解,可以快速选择出使系统容量最大化的天线。与传统的天线选择算法相比,该算法的计算复杂度不仅有效地降低了, 而且容量性能相近。在60GHz 室内信道下,仿真实验结果表明, 该算法具有良好的容量性能,优于随机天线选择算法,接近最优天线选择算法。 相似文献
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接近最优的编码MIMO系统的发送天线子集选择算法 总被引:1,自引:0,他引:1
多天线无线系统可提供更大的信道容量和更好的抗衰落能力,发送端利用反馈的部分信道状态信息进行发送天线子集选择能够进一步提高信道容量。该文提出了一种MIMO系统的快速的、动态的天线子集选择算法,其提供的信道容量高于已有的静态算法,且接近于最优天线选择算法,而无需计算所有可能的天线子集组合的信道容量,因而具有更低的复杂度。将本文算法与比特交织编码调制(BICM)技术相结合,对各天线速率进行适配,提出了空时自适应比特交织编码调制(ST-ABICM)方案。仿真结果证实了该方案性能的优越性。 相似文献
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天线选择技术(AS)和虚拟MIMO(Virtual MIMO,VMIMO)技术都被广泛应用于只有一个无线射频(RF)模块的上行通信传输中。为了使两者的优势都得以发挥,该文提出将天线选择技术应用在虚拟MIMO系统中,该文中称作VMIMO-AS系统。然而,仅从被调度用户设备(User Equipment,UE)中选择最好的天线组成虚拟MIMO并不能确保系统获得最佳的性能。该文提出了VMIMO-AS系统中几种不同用户设备配对算法,并对这些算法就吞吐量性能和用户间公平度进行了比较。仿真结果表明第1个用户的选择需要应用AS原则,而考虑到复杂度和性能的折中,配对用户的选择则不需要应用AS原则。 相似文献