大规模MIMO无线通信关键技术

MIMO（多输入多输出）无线通信系统是通信领域中一项重要的技术突破,MIMO在不增加功率与带宽的情况下能够在很大程度上提高无线通信系统的频谱效率,因此MIMO迅速成为了无线通信系统中的一项关键技术,也是近年来无线通信系统工作者的研究热点之一。笔者将根据相关工作经验,综合分析MIMO系统的基本工作原理,分析MIMO系统的关键技术：①接收机设计;②MIMO无线信道建模;③多天线空时编码。简而言之,大规模地利用MIMO技术传输能够显著提高无线通信系统的功率与效率。     

联合波束域分解和SVD的多用户大规模MIMO系统信道估计

针对TDD(Time Division Duplex)模式下的多用户大规模MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统,本文研究了将波束域分解和SVD(Singular Value Decomposition)同时用于该系统的信道估计。当基站天线数目较多时,信道估计误差、导频开销、信道估计算法的复杂度等问题将成为影响大规模MIMO系统性能的关键因素。运用波束域分解理论,将多用户的大规模MIMO系统分解成多个单用户的大规模MIMO系统,同时从波束域对信道建模,该方法降低导频开销的同时也减小了信道估计误差。另外运用SVD对信道自相关矩阵优化,可以进一步降低信道估计算法的复杂度。基于以上两点,本文提出了一种联合波束域分解和SVD的大规模MIMO信道估计方案,并推导出了估计误差协方差矩阵的闭式表达式。仿真结果表明,与同类方案相比,本文提出的方案具有更好的信道估计性能。      

一种基于准奇异子空间传输的MIMO多用户群检测方法

在多用户MIMO系统中,共享信道用户之间干扰是系统噪声的主要来源.基于压制用户间干扰的考虑,本文提出一种类似奇异子空间传输的多用户检测的方法.这种方法由于在发送端只需要得到部分信道状态信息.从而大大的减轻了回馈链路的通信负担.这在系统内用户数量很多的时候对系统资源的节省尤为明显.为了使这种传输方法能够获得更好的总体信道容量,进一步给出了与此传输系统相匹配多用户调度准则.另外由于这个传输方法中只用到了信道的左右奇异向量,因此系统性能将不受到信道自相关的影响.最后通过仿真的方法证明了这种传输方法能够提供很理想的系统性能.     

3D大规模MIMO系统中莱斯信道下的传输方案

针对三维(3D)大规模多输入多输出(MIMO)系统中莱斯信道模型,通过研究分析获得简单易行、频谱效率高的传输方案。考虑到莱斯信道中的散射信道获取较为困难,而视距信道获取较为容易,仅利用视距信道进行传输方案研究。首先通过用户调度算法解决了相邻用户之间干扰过大的问题,从而提升了系统的和速率;接着充分利用3D MIMO系统中水平和垂直维度的特点,采用域选择的预编码方法消除不同用户间的干扰并最大化信噪比,进一步提升了系统和速率。经过仿真验证,提出的3D大规模MIMO传输方案比以往方案具备更大的频谱效率。     

大规模MU-MIMO无线专网上行链路检测算法

为了最大化利用大规模多用户MIMO(Multi User-Multi Input and Multi Output,MU-MIMO)系统中的频谱资源和功率资源,在无线专网信道环境下,结合了多用户预编码和块对角化(Block Diagonalization,BD)干扰抑制技术,分别应用了线性检测和非线性检测算法,开发了完...     

一种多用户多中继MIMO通信系统迭代预编码方案

该文针对多中继MIMO通信系统多用户传输时的用户间干扰问题,提出了一种可以有效抑制多用户干扰的发射端与中继端迭代预编码的方案。该方案首先在中继端进行多中继联合的迫零预编码,然后将基站与多用户之间等效为一个点到多点的MIMO信道,采用最大化信漏噪比的预编码方法,在发射端进一步消除用户间的干扰,同时避免了噪声放大的影响,进而通过中继端预编码与发射端预编码的多次迭代,更好地保持了多中继并行传输引入空间分集所带来的性能优势,有效地抑制了用户间干扰,获得了更高的系统和容量。     

时间相关块贝叶斯算法下的大规模MIMO信道估计

因具有高的阵列增益和高的频谱效率,大规模MIMO已成为5G通信系统物理层关键技术,但在频分双工系统基站侧获取大规模MIMO信道准确状态信息的过程中,存在导频开销占用大量频谱资源问题。为此,针对时间相关信道和信道稀疏度未知的情况,提出一种基于时间相关和多测量矢量模型的块贝叶斯压缩感知（TMBB-CS）信道估计方法。因基站端天线发射信号时间相关,所以大规模MIMO系统的时域信道脉冲响应呈块稀疏结构,利用该特性对下行链路中的多用户信道矩阵进行测量估计,可较大幅度减少导频开销,提升性能。实验仿真结果表明,与其他块贝叶斯算法相比,所提出的TMBB-CS算法信道估计性能更好。      

大规模MIMO系统中基于溢出概率的鲁棒协作波束设计

大规模多输入多输出(Massive MIMO)技术通过在基站端配置大规模天线能有效提升5G蜂窝系统容量。考虑信道估计误差对系统性能的影响,该文在多小区大规模MIMO系统中形成了用户信干噪比的非溢出概率约束下最小化系统功率的优化问题。针对非凸概率约束中下行波束难于求解的问题,该文根据矩阵迹的性质将优化问题中的非凸约束缩放,进而提出上下行对偶算法求解波束矢量。为进一步减少多小区系统中信令开销,基于大系统分析,提出了仅采用大尺度信息的分布式算法。仿真结果表明,所提的分布式算法与对偶算法相比,在保证用户信干噪比的概率约束时,降低了大规模MIMO系统中传输瞬时信道状态信息的开销,同时具有良好的鲁棒性。     

干扰距离最远的多用户多天线干扰对齐算法

针对多用户多天线中小区边缘用户同频干扰问题,提出了一种基于干扰距离最远准则的多用户MIMO干扰对齐优化算法,通过对等效干扰信道进行SVD分解,选择与等效干扰信道矩阵距离最大的特征子信道作为传输预编码矩阵,并分析了算法复杂度以及空间相关性对性能的影响,仿真结果显示系统频谱效率较原始算法在8天线下有31.57％的提高.     

多用户下行链路使用广义空间调制的方案

针对多用户多输入多输出系统,讨论了一种多用户下行链路使用广义空间调制传输多用户信号的方案。该方案利用广义空间调制(GSM, generalized spatial modulation)技术,发送端和接收端均不需要知道信道状态信息,系统结构比较简单。同时,能有效消除信道间干扰,获得较优的系统性能。仿真分析表明,该方案在克服传统多用户MIMO系统缺点的同时,能获得较低的系统误码率。