一种利用预编码抑制多用户MIMO-OFDM系统中ICI的方法

研究利用基于信漏噪比(SLNR)的预编码来减小多用户MIMO-OFDM系统中的子载波间干扰(ICI)。给出了预编码的多用户MIMO-OFDM系统的链路模型,在此基础上得出了相应的预编码矩阵算法,利用建立的链路模型进行性能仿真。仿真结果表明,采用SLNR预编码方案后的MIMO-OFDM系统中ICI干扰明显减少,误码率有很大的降低,同时该方法还降低了接收机的复杂性,因此特别适合下行链路。     

一种基于SLNR预编码的天线与用户联合选择算法*

针对在多用户MIMO系统中天线与用户联合选择算法复杂度高的问题,依据SLNR预编码算法特点,提出了一种基于SLNR预编码的天线与用户联合选择算法。分析了天线与用户选择顺序对基于SLNR预编码算法的多用户MIMO系统性能影响,给出了先天线后用户的次最优选择策略。所提算法首先为每个用户选取最优的单天线,再利用贪婪思想进行用户选择。仿真结果表明,所提算法与穷举算法相比和容量性能在020 dB的信噪比范围内损失均保持在1.6 dB左右;而误比特性能与穷举法相比在10-3有2 dB左右损失,但是所提算法复杂度与穷举法相比下降明显。     

基于微粒群优化噪信功率比的维纳滤波算法

在维纳滤波图像恢复中,为确定最佳噪信功率比,必须具备一定的图像先验知识,这使其应用受到了一定局限.提出了一种基于微粒群优化的新技术,采用最小均方误差对恢复图像的质量进行评估,能智能地选择噪信功率比的最佳值.仿真实验表明,从视觉效果、均方误差和峰值信噪比等方面进行比较,其恢复效果比经典的维纳滤波法好,是一种有效的方法.     

一种基于相等信干噪比的反向功率控制算法

针对CDMA认知无线网络的反向链路,在不损害主用户通信的前提下,为次用户的数据通信设计一种新的功率控制算法.该算法以相等信干噪比为前提,使用基于能量效率的效用函数,求解相应的函数最大值问题.该算法复杂度低,用户公平性好,其功率解满足帕雷托有效性.仿真结果表明,与非合作博弈功率控制相比,该算法能有效提高CDMA系统中次用户的能量利用效率,并减轻次用户对主用户的干扰.     

基于蜂群算法任意平面阵最大信干噪比研究

针对复杂战场环境下超短波电台天线接收低信噪比信号能力弱和易受定向干扰的缺陷,结合战场超短波电台不规则分布和位置不能任意改变的特点,提出任意结构天线阵信号接收模型,采用蜂群算法优化阵元相位使得天线阵输出信干噪比最大。假设信噪比为0 dB,干噪比为60 dB,且在平面内随机选取8个阵元,采用蜂群算法优化后输出信干噪比为8.633 dB。与改进差分进化算法、遗传算法和粒子群优化算法相比,分别提高了0.577 dB、1.124 dB和1.543 dB。研究成果可为超短波电台组阵通信提供参考。     

一种多用户的双向中继系统预编码方案

为提高多对用户双向中继系统的性能,提出一种新的预编码方案。设计具有2K个用户和一个中继节点的系统,每个节点通过中继节点交换信息,节点间的信道相互独立且服从瑞利慢衰落,给出用于信息传输的2个时隙,分析中继节点的信噪比和系统的互信息。仿真结果表明,当中继节点的信噪比为25 dB时,该方案的互信息相比传统方案提高1.2 bit/s/Hz。     

一种新的基于泄漏的多用户MIMO预编码

针对多用户MIMO基本SLNR预编码算法在发送天线数小于接收天线数之和时性能恶化的情况,考虑到接收滤波矩阵对泄漏功率的抑制作用,定义了一种新的信漏噪比形式,并基于信漏噪比最大准则,建立了一种最优发送预编码矩阵和接收滤波矩阵的联合设计方案。与基本SLNR算法相比,所给出的算法可以充分利用接收方的富裕空间进一步提高系统性能,增加系统支持的用户数目。仿真结果表明,当接收天线总数大于发送天线数时,只要子流数之和小于发送天线数,所给出的新算法依然具有非常优良的平均误比特率性能以及系统的和容量性能。     

MIMO干扰信道中一种新的分布式迭代预编码算法

MIMO技术可以有效地提高通信系统的容量,但会带来很严重的用户间干扰问题。预编码技术以其能简化接收机和抑制干扰的作用将会在未来通信中扮演着重要角色。将多数据流的预编码矩阵设计转换成单数据流预编码矢量设计,提出了基于信干噪比最大的分布式迭代算法,以及将虚拟信干噪和最小均方误差方法相结合的迭代算法。数值仿真结果表明提出的算法可以有效提高系统容量。     

基于不完全信道状态信息的多用户MIMO中继系统预编码算法

针对上行多用户MIMO中继系统，在信道存在反馈延迟及估计误差的条件下，以误比特率(Bit error rate, BER)为优化目标，提出了基于最小均方误差(Minimum mean?squared error, MMSE)准则的预编码算法。所提算法将求解发射端、中继节点、接收端矩阵的复杂非凸问题分解为3个独立的子优化问题，发射端的用户配备单天线且服从空间独立分布，先确定发射端预编码矩阵，将求解中继矩阵的凸优化问题转化为半正定规划(Semi?definite programming, SDP)问题，采用CVX工具箱求解，接收端处理矩阵通过线性搜索法求解，最后采用联合迭代法得到各节点矩阵的最优解。仿真结果表明，所提算法能有效改善系统的误比特率性能。     

基于叠加编码及多用户调度的高斯传输信道优化算法

为了提高高斯传输信道的数据传输效率,提出了一种基于叠加编码及多用户调度的高斯传输信道优化算法(MGSC)。首先,该算法提出了高斯传输信道的系统模型,分析源-端的距离概率密度函数和累积分布函数以及用户的平均功率增益;接着,在高斯传输信道上采用最优的叠加编码与连续干扰消除的方法,并根据各个用户的效用函数来执行最佳的功率和速率分配,并通过概率优化方法来对信道用户进行选择,接入最佳的传输信道;最后,实验仿真结果表明,在信道接入用户变化的情况下,相比双向中继信道无线信号和功率传输优化算法(TWRC)以及基于矩阵与格球解码(LSD)技术的数据传输算法,MGSC的信道总数据传输速率分别提升10.2%和21.7%,并且信道增益的平均效果分别高出5.7%和6.4%。因此,MGSC在信道传输速率和信道增益上有较好的优化效果。     

基于最小均方误差的多用户MIMO下行预编码

在多输入多输出(MIMO)多用户下行链路中,可联合收发处理和功率分配,从而获得更好的通信性能。提出的多用户MIMO预编码方法分解成两步实现:首先消除用户间的干扰使之等效为多个单用户系统,在此基础上以最小均方误差(MMSE)为准则,进行收发的联合优化和功率分配,从而改善系统的误码率(BER)性能。仿真表明,所提出的方法与现有的一些方法相比,可以获得较大的信噪比(SNR)增益。     

MIMO信道中基于功率分配的SLNR预编码算法

为了消除或降低多用户MIMO系统下行链路存在的共信道干扰（ CCI）,提出一种结合功率分配的基于最大化信漏噪比（ SLNR）的预编码算法。首先,根据SLNR算法求出最优预编码矩阵,再结合最优功率分配算法,借助拉格朗日乘数法,优化分配每个用户的发送功率,从而提高系统和容量以及降低误码率（ BER）性能。为了简化计算复杂度,还提出了SLNR算法结合次优化功率分配算法。仿真表明,所提出的算法比块对角化（ BD）算法和最小均方误差准则（ MMSE）算法在系统和容量以及误码率性能上都有所改善。     

Leakage-based user scheduling in MU-MIMO broadcast channel

This paper investigates user scheduling in multi-user MIMO broadcast channel. We propose a leakagebased user scheduling scheme, in which a user’s leakage power to other users is an important factor to determine whether the user should be selected. The accuracy of closed-form solution of SLNR (signal to leakage plus noise ratio) makes the proposed scheme outperform the traditional scheduling method based on SINR (signal to interference plus noise ratio). The proposed algorithms can work in case of perfect or limited feedback of CSI (channel state information) at transmitter, and the advantage is verified with numerical results. A tradeoff relation among feedback bits number, active user number and transmit/receive antennas number is analyzed, which serves as a system design guideline.     

多用户MIMO下行链路中基于SLNR的联合用户-天线功率分配算法

在多用户MIMO系统中,在天线间或用户间进行发射功率分配,可以显著提高系统总容量.本文针对多用户MIMO系统中的下行链路,在多用户迭代注水算法的基础上,提出一种联合用户-天线功率分配算法,在进行多用户迭代注水之前,首先基于信漏噪比(SLNR)进行用户间功率分配.仿真结果显示,与多用户迭代注水算法及仅进行用户选择的多用户迭代注水算法相比,本文提出的算法大大提高了系统总容量.     

基于模糊控制的盲多用户检测算法

提出了一种基于模糊控制的变步长盲多用户检测算法,克服了固定步长自适应算法收敛速度慢的缺点,新算法的步长能够动态地跟随误差及误差的变化率的变化而变化,改善了算法的收敛性能。通过计算机仿真,验证了新算法的有效性。     

统一框架下协作MIMO系统预编码方案

针对在协作MIMO系统中多小区及多用户间的干扰对系统性能的影响,一般都会基于某种设计准则进行预编码处理,但是由于设计目标的单一性会导致系统性能的不均衡,为了优化系统的整体性能,均衡各种性能指标,提出了统一数学框架下的预编码方案,并基于凸优化理论借助拉格朗日方程给出了预编码矩阵的求解方法。经仿真证明,算法在目标函数的收敛速度以及系统容量方面具有一定的优势,表明了所提方案实施的可行性。     

两类多用户MIMO线性预编码的功率分配*

将多用户MIMO线性预编码分为干扰消除和干扰抑制两类,针对干扰消除中的块对角化（block diagonalization,BD）迫零算法,讨论了经典注水功率分配,提出一种信噪比控制功率分配方案。该方案可使系统各子流接收信噪比相同,各个用户的误码性能一致,也可控制用户之间的任意信噪比比例;研究了干扰抑制类预编码的统一功率分配方案,提出一种针对存在干扰系统的适用于相关信道的迭代注水算法。该算法引入经典注水的思想,将干扰和噪声一并考虑。仿真结果表明,该算法在相关信道下使系统和容量获得了明显提高。     

基于RLS的改进型盲多用户检测算法

针对传统的关于可变约束MOE盲多用户检测算法需直接进行特征值分解计算和不能实现二次约束限制的缺点,提出了一种基于RLS的改进型MOE盲多用户检测算法.该算法避免了矩阵求逆和大量的特征值分解运算,计算复杂度大大降低.仿真结果表明,该算法的误码率性能和收敛性均优于直接利用特征值分解的传统算法,且程序运行时间大大缩小.     

多用户MIMO系统下行收发联合设计

提出了一种改进的基于最小和均方误差(TMMSE)准则的MIMO系统下行链路收发联合设计算法,该算法通过迭代求解预编码和解码矩阵。相比于已有算法,充分利用了信道状态信息,借鉴BD算法的思想优化了迭代初值的选取。将求解Lagrange乘子的过程由非线性转化为线性,获得了Lagrange乘子的解析解,并使计算结果更加精确。仿真结果表明,该算法获得了更快的收敛速度,系统的误码性能得到显著提升,同时算法的计算复杂度明显降低。