一种快速的接收天线选择算法

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。     

天线选择对MIMO信道容量的影响

该文首先分析了多天线系统的信道容量,然后研究了当信道矩阵非满秩时,选择发射和接收天线对信道容量的影响。仿真试验结果表明,发射天线选择能提高系统容量,同时选择发射和接收天线虽然减小了复杂度和硬件成本,但对系统容量的增加低于单独进行发射天线选择时的情况。     

一种改进的麻雀搜索天线选择算法

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。     

一种改进的分布式MIMO递增天线选择算法研究

分布式MIMO系统的天线数目与点对点MIMO相比进一步增多,文章通过对分布式MIMO系统模型进行分析研究,在原有次优的递增选择算法基础上,提出一种改进的递增选择算法。该算法通过选取贡献最大天线与更新信道矩阵合并的方法,逐步去除对信道容量贡献最小的天线。结果表明,该算法可以快速选择出使系统容量最大的天线子集,且复杂度大幅降低,在强相关信道下表现出良好的适应性。     

基于天线选择的低秩信道MIMO系统容量研究

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.     

无线MIMO系统中天线选择技术的算法

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.     

分布式MIMO系统中的一种可控式天线选择

基于信道容量最大化准则,提出了一种专门针对分布式多入多出（MIMO）系统的可控式天线选择算法。该算法在射频链路数（Lt）固定的前提下分两步执行,第一步进行动态的端口选择,第二步利用穷举搜索法在已选定的端口间选出Lt个最优天线,通过门限值的设定控制天线选择的复杂度和性能的平衡。仿真结果表明,在合适的门限值范围内,该算法具有很好的跟踪特性,具有接近于最优的容量性能,同时大大降低了天线选择复杂度。     

分布式MIMO系统一种基于容量最大化准则的快速天线选择算法研究

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。     

MIMO系统中最大化信道容量的联合发射与接收天线选择算法

基于对信道容量公式的分析,得到了增加一对发射与接收天线时信道容量增量的表达式,通过对该表达式的分析简化提出了当发射端与接收端射频链路数相同时的低复杂度联合发射与接收天线选择(JTRAS)算法.仿真结果表明新算法在计算复杂度较低的条件下性能优于目前存在的其他算法,与最优算法接近.     

基于分布式MIMO的分层快速天线选择算法

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.     

一种低复杂度盖尔圆MIMO系统发射天线选择算法

该文在研究MIMO系统中相关信道下穷举搜索算法、盖尔圆算法等基础上,提出一种低复杂度盖尔圆算法。算法通过每次迭代中删除最小特征值所对应的列,来提高特征值的下界并减小天线间的相关性使得容量最大化或误码率最小化。理论分析和仿真结果表明,该算法在所选天线数目较多场合下具有较低的复杂度,同时其容量和误码性能优于基于范数最大的算法,接近最优穷举搜索算法。     

MIMO系统中的接收天线选择算法研究

多输入多输出(MIMO)系统能极大地提高通信系统的容量和频谱利用率,然而多个射频链路的使用增加硬件成本和信号处理负担。最优的选择算法(穷举算法)和次优算法(递增或者递减算法)均能减少系统的成本和复杂度。但在天线规模较大时,选择天线时的计算量仍较大。提出一种基于信道矩阵特征空间的范数算法,仿真表明:相对于最优算法(穷举算法)和次优算法(递增或者递减算法),该算法能在损失较少容量的同时,极大地减少系统天线选择的计算时间。     

基于矩阵特征值分解的MIMO天线选择算法

天线子集选择技术是一种有效的低代价且能够获得MIMO好处的技术.文中提出了一种基于矩阵特征值分解的天线选择算法以最大化信道容量,它将大的搜索空间分成若干小区间,在较小的搜索空间中采用穷举法.分析了所提算法及相关算法的计算复杂度.仿真实验表明,该算法能够获得接近穷举法的中断容量性能而且具有较低的计算复杂度.     

安全速率下的多入多出中继系统天线选择算法

考虑多入多出(MIMO)中继系统安全速率的问题,提出了一种低复杂度的最大化安全速率的天线选择算法。该算法考虑了较为实际的中继节点接收和发送天线可以不同的情况,根据最大化安全速率的闭式表达式,推导了一种低复杂度的简化表达式,并在中继节点逐步选取使得系统安全速率最大的接收—发送天线对。仿真结果表明,该算法的系统安全速率性能接近穷举算法。     

60GHz 室内信道下一种快速天线选择算法

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。     

接近最优的编码MIMO系统的发送天线子集选择算法

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。     

蜂窝通信系统中天线选择在虚拟MIMO的应用

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。