基于分组导频复用的大规模多输入多输出系统导频污染抑制方法

针对大规模多输入多输出系统由于导频序列数的限制以及用户间干扰造成的导频污染问题,提出了分组导频复用策略对导频序列进行重新分配.根据小区内用户受干扰的严重程度,通过两次分组将用户分为中心用户组和边缘用户组,为边缘用户分配完全正交的导频序列;并重点针对边缘用户提出了导频开销优化策略,寻找兼顾考虑导频污染抑制和导频开销问题的...     

一种MIMO-OFDM系统的导频设计及信道估计方法

针对多输入多输出正交频分复用系统,提出了一种利用空频分组码码字正交特性的导频设计方法,并提出了基于该导频的低复杂度信道估计算法. 推导了该信道估计方案的均方误差,并评估了复杂度计算公式. 计算机仿真验证了此算法可以以较低的复杂度获得近似最小均方误差（MMSE）信道估计算法的均方误差性能及误码率性能。     

快速移动环境中的MIMO-OFDM系统信道估计算法

针对快速移动环境中存在的多普勒效应．研究了两种多输入多输出正交频分复用系统在快衰落信道中的误码性能．采用空频编码梳状等间隔导频插入方式．以及完全最大似然空频分组码解码算法．使用导频与接收信号进行信道参数估计，将一般多输入多输出正交频分复用系统中的基于训练序列的最小均方误差信道估计算法推广到了快衰落信道环境中．由仿真结果得知：这种改进的信道估计算法在子载波数为256个、插入导频为32个、并以等间隔方式插入导频时．系统的抗多径能力比较理想．可满足快速移动的信道环境要求．     

一种全新的MIMO-OFDM信道估计和导频方案

提出了一种全新的多入多出正交频分复用（MIMO-OFDM）信道估计和导频设计方案．当信道近似不变的OFDM数目与发射天线数目相同时，从理论上推导出基于重叠导频和正交导频结构的统一频域信道估计解和时域信道估计解.这样该算法大大降低了最优导频信号存在的条件，且具有非常低的复杂度和灵活的天线配置，导频信号能简单地从空间维的恒幅度构造就可以达到系统的MIMO-OFDM的均方误差（MSE）最优性能．该算法在发射天线数目为2、3和4时具有相当大的实用价值．仿真结果证明了本文推导算法的正确性以及导频设计的合理性．     

SRS资源受限场景中联合导频分配的多用户分组

为解决时分双工大规模多输入多输出（MIMO）系统中探测参考信号（SRS）资源受限造成的系统性能下降问题,基于用户信道变化速率的不同,提出确定用户探测周期的准则,设计扩充了可调度用户集合的导频分配方案,并提出了匹配的多用户分组调度方案.采用3-D MIMO信道对算法进行了验证,仿真结果表明,该算法可有效提升系统性能.     

MIMO-OFDM系统中一种干扰抑制迭代信道估计算法

为了减小载波间干扰对多输入多输出-正交频分复用系统性能的影响,提出了一种干扰抑制迭代信道估计算法．首先根据频域正交导频估计导频信道频域响应,然后利用DFT内插方法获得信道响应初始估值,进而对其进行迭代消噪滤波处理改善信道估值．由于迭代过程加入了信道预校正以及时域滤波,从而有效地消除了载波间干扰和信道噪声的影响,提高了信道估计的精度．与传统算法相比,该算法避免了复杂的矩阵求逆运算,实现简单．     

大规模多输入多输出系统的信道估计及性能

在大规模多输入多输出系统中应用深度学习进行信道估计的性能优于传统信道估计算法的性能,并且能有效地降低导频开销。因此,在配备低分辨率数模转换器的大规模多输入多输出系统中提出基于注意力机制的生成对抗性神经网络模型,用于提高信道估计性能。仿真结果表明,当使用少量导频时,对抗性神经网络模型能够获得比传统方法更为准确的信道状态信息,具有更强的鲁棒性。     

基于压缩感知的MIMO-OFDM系统稀疏信道估计方法

在多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中, 信号经过频率选择性衰落的信道后, 在接收端需要进行均衡和相干信号的检测, 故准确的信道估计量必不可少. 传统的信道估计方法均基于信道抽头是密集型的假设, 利用线性重构算法, 如最小二乘(LS)或最小均方误差(MMSE)等, 可以达到Cramer-Rao下界(CRLB). 然而, 通过物理信道测量发现, 在实际通信系统中, 宽带信道抽头分布通常表现出稀疏特性. 通过充分利用信道的稀疏特性, 该文将压缩感知中的CoSaMP重构算法应用于MIMO-OFDM系统的稀疏多径信道估计. 在达到与传统的信道估计方法相同性能的前提下, 基于CoSaMP的信道估计方法以非常小的计算复杂度为代价, 大大减少了导频信号开销, 从而提高了频谱资源利用率.     

涡轮编码迭代检测在多输入多输出-正交频分复用系统中的应用

垂直分层空时码技术是多输入多输出-正交频分复用系统常采用的一种检测方法,但是其计算方法非常复杂.空频分组码是一种比较有效的技术,可以提高数据在多道无线信道传输的效率.本文提出一种将空频分组码与垂直分层空时码系统相结合的方法,并通过使用turbo码的迭代检测来改善信道估计性能.实验证明：该方法不仅可以简化系统的复杂度,还使得系统在快衰落信道中也具有较好的性能.     

双衰信道下多天线正交频分复用系统最优频域导频设计方案

基于双衰信道的频域响应，提出了一类双衰信道下多天线正交频分复用（MIMO-OFDM）系统的最优化频域导频设计方案。推导了相应的模型，给出了基于导频的最大似然信道估计器的均方误差下界，并以此下界为标准，设计了多天线正交频分复用系统的最优导频。仿真表明，基于设计最优导频的信道估计器可以在低复杂度下取得接近理论界的性能，但是复杂度增加。     

MIMO-OFDM系统中基于子载波分组信道估计的改进算法

针对传统的MIMO—OFDM系统信道估计算法复杂度高、对导频结构有特殊要求的缺点,提出了两种基于子载波分组信道估计改进算法。改进算法通过子载波分组将多天线信道估计转换成单天线信道估计来获取导频子载波信道响应,以避免大矩阵求逆运算,降低算法的复杂度;利用DFT滤波算法或LMS自适应滤波算法得到整个帧所有符号的信道响应,实现在算法复杂度基本不变前提下估计性能的提高。理论分析和仿真结果表明,改进算法与传统的信道估计算法相比较,具有较低的复杂度和更好的估计性能。     

基于部分协作的多小区下行MIMO鲁棒双层预编码算法

针对多小区协作多入多出（MIMO）系统中存在的信道状态信息（CSI）反馈回传过多的问题,提出了多小区部分协作MIMO系统预编码算法.首先建立了包含信道估计、量化和延时误差的联合误差模型,然后根据此信道误差模型,利用迫零和信漏噪比算法思想,提出一种多小区部分协作下的双层MIMO鲁棒预编码算法.数值分析及仿真结果表明,所提算法相比传统的多小区协作下行MIMO系统预编码算法,用户的误码率性能和系统和速率稍差,但在CSI反馈比特方面有一定优势.     

三维大规模多进多出系统中导频污染抑制方案

为降低三维大规模多进多出系统中的导频污染,提出了一种基于软导频复用的导频污染抑制方案。通过利用垂直方向上的空间自由度,从地理上将用户划分为相邻小区内垂直信道信息可分离的中心用户和不可分离的边缘用户,并对相邻小区的边缘用户分配正交的导频资源,以消除边缘用户的导频污染;对所有小区的中心用户分配相同的导频资源,并通过改进的信道估计方案降低导频污染,从而提升所有用户的信道估计精度。仿真分析表明,相比于传统的导频分配方案,该方案可以在三维大规模多进多出系统下以较低的复杂度更好地抑制导频污染,提升系统的性能。     

大规模MIMO系统下的导频随机接入方案

针对大规模多输入多输出系统下的导频污染问题,提出了一种联合最强用户冲突解决算法和定时提前信息的导频随机接入方案．考虑到传播时延的影响,基站端为每个导频选择合适的定时提前信息,从而减少使用最强用户冲突解决算法竞争导频的用户数,最终提高系统的冲突解决概率．仿真结果表明,与最强用户冲突解决算法相比,文中方案可显著提高系统中成功用户数．     

Novel Channel Estimation Method in Broadband MIMO-OFDM Systems

A least square （IS） parametric channel estimation method in broadband mt/ltiple input multiple output （MIMO） orthogonal frequency division multiplexing （OFDM） systems is proposed. The mean square error （MSE） performance using optimal training pilots is also given, which proves the method can improve the estimation precision greatly in sparse channel.. Since such method needs the multi-path time delays information of the channel, the probabilistic data association （PDA） method is employed to estimate the time delay of each path. Simulation results show that both the bit error rate （BER） and the MSE performance of the proposed method are better than the traditional LS channel estimation method.     

一种基于EP的自适应大规模MIMO信号检测算法

大规模天线下信号检测必须兼顾运算复杂度和性能,而传统算法难以满足要求,为此,结合循环冗余校验码,提出了一种基于期望传播的自适应大规模多输入多输出系统信号检测算法.仿真结果表明,该算法能降低运算复杂度,并保持良好的性能.     

快变信道环境下的MIMO OFDM系统信道估计算法

为了实现对快变信道环境下的多输入多输出正交频分复用(MIMO OFDM)系统信道估计,提出了一种基于多项式的基扩展模型(BEM),并联合迭代判决反馈并行干扰抵消(PIC)检测的信道估计算法.利用BEM将信道估计转化为对少量模型参数估计的特性,并结合PIC检测算法,以达到精确信道估计和消除载波间干扰的目的.仿真结果表明,该算法与传统最小二乘、线性最小均方误差信道估计算法相比,在误码率约为10-3时,信噪比增益为5dB左右.此外,新算法不需要知道信道的时域统计特性,且采用了移相正交导频设计,在一定程度上降低了信道估计的复杂度.     

大规模MIMO多小区多用户TDD系统导频污染抑制方法

针对大规模MIMO系统中导频污染问题,提出一种基于路径损耗执行用户分组的导频调度策略（pilot scheduling based on path loss to perform user grouping,PLUG）,该策略以用户受导频干扰程度为依据将用户划分为中心用户组和边缘用户组,受导频污染较轻的中心用户分配相同导频,受导频污染严重的边缘用户分配正交导频,从而抑制导频污染的影响。PLUG策略假定每个小区的边缘用户数相同,为提高PLUG策略灵活性,进一步提出一种改进的基于路径损耗执行用户分组的导频调度策略（improved pilot scheduling based on path loss to perform user grouping,IPLUG）,该策略利用判决参数实现每个小区边缘用户数的动态选取,成功地避免一些信道条件好的用户被误划为边缘用户造成导频开销浪费,或信道条件差的用户被误划为中心用户导致通信质量下降,提高了用户分组的准确性和合理性。理论分析和仿真结果表明,所提策略均能在不明显降低中心用户性能的前提下显著提高小区边缘用户的信道估计归一化MSE、上行链路SINR和上行可达速率。由此可知,所提策略可有效抑制大规模MIMO系统的导频污染并降低通信中断概率。     

空间相关随机MIMO信道建模

针对几何建模的空间相关信道复杂度较高的问题,提出了一种通用的空间相关随机MIMO信道的建模方法。构建该信道首先需产生随机独立的MIMO信道,其次将该信道进行相位补偿,最后乘上空间相关矩阵。该信道建模采用随机产生方式,同时考虑信道的时延扩展、多普勒扩展、角度扩展等多种信道参数,通过调整某些参数可生成适用于各种MIMO技术研究的信道模型,如智能天线、空间分集、复用等,并且具有计算复杂度低、产生简便的优点。     

多小区下的MIMO OFDM的导频设计和信道估计

为了抑制多入多出正交频分复用（MIMO OFDM）系统小区间信道估计的多址干扰,提出了一种导频设计方案. 该导频可以使干扰能量均匀分布在所有信道延时采样点上,使小区间干扰白化. 根据该导频的特性,提出了一种改进的频域最小二乘信道估计算法. 该算法具有低计算复杂度,在信道多径延时未知的情况下仍可以有效抑制来自邻小区的干扰,使系统性能得到明显改善. 通过仿真证明了导频设计的合理性和信道估计算法的正确性.