大规模MIMO时分双工系统的基站天线互易校准算法

对于采用大规模MIMO技术的时分双工系统,基站天线的互易误差会破坏上下行基带信道互易特性,大幅降低系统下行传输性能。考虑到大规模MIMO技术所带来的基站天线间的耦合效应,该文设计了基于总体最小二乘估计的基站天线互易校准算法,以实现对基站的天线互易误差的补偿。该算法以增加计算复杂度为代价,以及通过增加信道测量样本,克服了上下行信道估计误差对现有天线互易误差校准算法的影响。同时,该文通过瑞利商迭代求解降低了该算法的复杂度。若忽略用户天线互易误差,计算机仿真结果表明,该算法相对于现有的基站天线互易误差校正算法,具有1.8 dB左右的性能增益。若考虑用户天线互易误差,该算法相对于已有的算法,具有随信道估计误差方差减小而增大的增益。     

天线互耦对MIMO无线信道性能的影响

基于多天线系统等效网络模型,导出通用耦合系数矩阵,进一步推导天线单元平均接收功率以及空域相关系数的解析式,分析互耦对平均接收功率以及互耦与平均到达角对MIMO无线信道空域相关性及其容量的影响,并给出互耦无影响与天线单元功率平衡以及互耦解相关的条件,最后给出一些数值结果以指导MIMO多天线设计.     

天线匹配对莱斯信道下紧凑MIMO系统性能的影响

深入研究了存在天线互耦和空间相关时,天线匹配网络对莱斯信道下多输入多输出MIMO系统性能的影响,建立了包含相关莱斯信道、天线互耦和匹配网络的(MIMO)系统模型.通过仿真分析了匹配阻抗、天线互耦、空间相关性以及信道衰落环境对包络相关性和信道容量的影响.实验结果表明:莱斯信道下匹配阻抗对MIMO系统的影响与瑞利信道情况下有所不同,适当地选择天线匹配阻抗可以改善MIMO系统的性能.     

互耦效应对双散射MIMO系统信道容量影响研究

多入多出(MIMO)传输技术是第四代移动通信系统的关键技术之一,而小尺寸间隔下天线阵元间的互耦效应则是有可能影响MIMO系统性能的一个重要因素。文中首先研究分析了一种接近实际电波传输环境的、收发端皆存在散射体的双散射MIMO信道传输模型,然后将天线互耦效应引入此MIMO传输系统;接下来通过建立多天线系统等效互耦效应网络模型,推导了互耦效应影响下空间相关系数和信道容量表达式;最后通过计算机仿真研究了双散射环境下天线阵元互耦对MIMO系统信道容量的影响。仿真实验表明:双散射环境下,互耦效应将降低MIMO系统信道容量。     

互耦对MIMO/SA系统误码率影响的分析

新一代无线移动通信系统采用多天线技术,多天线的互耦效应对系统的影响已越来越受到关注,成为研究热点。研究了互耦现象对MIMO/SA通信系统误码率的影响,首先建立了一种新型的MIMO和SA结合的天线阵列模型;其次通过网络等效分析法对天线模型进行简化分析,采用HFSS对MIMO/SA天线阵列模型仿真,得出阻抗矩阵和收发端的互耦矩阵;然后推导出考虑相关和互耦时采用QPSK调制的MIMO/SA系统的误码率;最后用MATLAB对系统误码率进行仿真。仿真结果表明：不考虑相关性和互耦效应时的系统误码率最低;当天线间距为0.5波长时,考虑互耦时系统的误码率变大;而当天线间距为0.2波长时,互耦效应又会降低系统的误码率。     

窄带波束信道MIMO系统的容量分析

最近的研究表明,多输入多输出(MIMO)技术在不增加功率和带宽消耗的情况下具有大幅提高无线通信速率的潜力.在传统的MIMO系统(称为天线信道MIMO系统)中,多个接收天线的输出被直接选作多输出信号.提出了波束信道MIMO系统的结构.在波束信道MIMO系统中,多个波束的输出被选作多输出信号.基于阵列方向响应矢量,提出了窄带MIMO信道冲激响应矩阵的仿真算法.基于提出的信道冲激响应矩阵算法,给出了天线信道MIMO系统和波束信道MIMO系统容量极限的分析算法.理论分析和仿真结果都表明:波束信道能够提高信噪比(SNR),降低信道间的互相关性,因此波束信道MIMO系统比天线信道MIMO系统具有更大的容量极限.     

三维空间MIMO信道接收天线阵列互耦效应及系统容量分析

针对非频率选择性瑞利衰落MIMO(multiple-input multiple-output)信道,建立了接收天线阵列的三维空间信道模型,将MIMO的一般信道建模推广到三维空间域。在建模过程中利用天线阵列在互耦效应下的等效网络模型,推导出三维空间域模型下的互耦相关性的通用表达式,阐明了互耦效应下相关性与无互耦相关性之间的关系。应用通用表达式分析了当接收端为不同的天线阵列结构时,入射信号的中心到达角和角度扩展分别对于在互耦效应下信道容量的影响。分析结果验证了不同的角度扩展对于互耦相关性的影响,揭示了在互耦效应下影响系统容量的主要因素为入射信号的平均中心到达角。     

TD-LTE非理想信道互易性下的下行单用户波束成形算法

在TD-LTE系统中由于上下行信道的时变特性、干扰非对称特性以及射频器件非对称特性会影响基于信道互易性的波束成形技术应用,降低系统增益。针对非理想信道互易性下的预编码矩阵设计问题,以最大化接收信号平均信干噪比做为目标函数,通过计算信道状态信息(CSI)估计值以及互易性误差的统计自相关矩阵,构造正则矩阵束,将最大化接收信干噪比的预编码矩阵求解问题转化为正则矩阵束的广义特征向量求解问题。计算机仿真验证了算法设计的预编码矩阵能有效增强系统的鲁棒特性。     

相关Rician衰落信道下紧凑MIMO系统的容量分析

研究了Rician衰落信道下采用紧凑型双偶极子阵列的MIMO系统容量,建立了相关Rician衰落信道下紧凑MIMO系统的模型,深入分析了天线互耦、空间相关性、功率分配方案以及信道衰落环境对信道容量的影响。数值结果表明天线间距较小时,互耦和相关性会导致信道容量的损失,而在某些情况下互耦和相关性的影响会使信道容量有所增加。     

互耦效应对超大规模MIMO天线系统信道容量的影响

超大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)天线系统是6G的关键技术,由于天线单元间距很小,多个天线单元的互耦效应是影响其性能的因素之一。建立了基于石墨烯基贴片天线阵列-子阵列架构的超大规模MIMO天线系统,推导出了互耦效应影响下的信道容量表达式。通过电磁场数值计算仿真了超大规模MIMO天线系统的信道容量,结果表明,在不考虑互耦效应时,超大规模MIMO天线系统的信道容量与子阵列天线单元数、子阵列数以及发射机功率正相关;在互耦效应的影响下,系统的信道容量降低,互耦效应的强弱与子阵列天线单元的间距有关,天线单元间间距越小,相邻天线间的互耦效应越明显,系统的信道容量越小。该仿真结果可以为6G中超大规模MIMO天线系统的设计提供参考。     

多径条件下均匀线阵DOA估计及互耦误差自校正

针对多径信道环境下存在互耦误差的均匀线阵,提出了一种联合波达方向估计及互耦 误差自校正算法。在不改变阵列互耦误差的条件下,首先利用虚拟阵列平移预处理方法,将 相干信源协方差矩阵恢复到满秩。进而利用互耦误差的对称Toeplitz特性,基于子空间原理 构造一代阶函数,采用秩损的方法得到互耦误差条件下的DOA估计及阵列互耦误差。数值仿 真结果表明,该算法具有良好的DOA估计性能与互耦误差自校正性能。     

基于人工噪声的多用户MIMO系统加密算法

当多用户MIMO系统中的用户数多于或等于发射端天线数时,现有的基于人工噪声的物理层加密算法会导致合法用户无法正常接收。为提高此时的多用户MIMO系统的安全性,该文提出一种新的基于人工噪声的多用户MIMO系统加密算法。首先,发送端对多个合法用户进行联合处理,建立多用户联合信道状态矩阵;然后,将联合信道状态矩阵进行奇异值分解,并根据最小的奇异值进行预编码,以消除人工噪声对合法用户的影响;最后,提出一种优化功率分配的方案。仿真结果表明,该算法将多用户MIMO系统的保密容量平均增加了0.1 bit/(s?Hz),从而提高多用户MIMO系统的安全性。     

Joint precoding and scheduling algorithm for massive MIMO in FDD multi-cell network

Massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems, in which base stations are equipped with a large number of antennas in a two-dimensional antenna array, is one of the most promising technologies to improve the spectral efficiency of the fifth generation mobile communication systems (5G). Since there is no short-term channel reciprocity, the frequency-division duplexing (FDD) massive MIMO system has to obtain channel state information with the help of uplink feedback with acceptable overhead. To cope with this issue, we propose the design of joint precoding and scheduling algorithm in FDD multi-cell network. In the algorithm, all the users are firstly grouped by the statistics of channel correlation matrix, then the inter-group interference exiting among intra-cell and inter-cell is eliminated at the first precoding stage. Then users are adaptively scheduled and beamformed at the second precoding stage based on the low dimension effective channel. Finally, the effectiveness of the proposed algorithm is presented through simulations.

     

多小区多用户TDD MIMO下行链路干扰抑制预编码算法

针对多小区多用户TDD MIMO下行链路,提出了一种基于预编码的联合干扰抑制算法。首先,利用广义MMSE信道逆的QR分解设计预编码矩阵抑制下行链路的多用户干扰(MUI)。然后,从信号能量泄露的角度设计第二个预编码矩阵抑制小区间干扰(ICI)和残留的多用户干扰。该算法能够利用TDD MIMO信道的互易性,不需要用户端的反馈。在市区微小区组成的多用户TDD MIMO系统中的仿真结果表明,该算法能有效地提高系统容量和用户端平均信干噪比(SINR)。     

Effect of Signal and Noise Mutual Coupling on MIMO Channel Capacity

In this paper we analyze the impact of mutual coupling on MIMO channel capacity, considering its effect on both signal and thermal noise. We calculate noise correlation matrix in the multi-antenna system with closely spaced antenna by applying Nyquist’s thermal noise theorem. Then, we employ the noise correlation matrix in the channel capacity formula, which enables the identification of thermal noise correlation contribution on the MIMO channel capacity. In addition, we examine the variations in the mean branch signal-to-noise ratios (SNR) due to the noise correlation. Our simulation results corroborate the theoretical analysis that mean and outage MIMO channel capacity is underestimated if noise correlation due to mutual coupling effect is not accounted for.     

应用酉变换近似消息传递的大规模MIMO接收机设计

由于天线间距较近和一些非白高斯干扰,大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）系统的信道矩阵存在如列相关、低秩和非零均值等“病态”特征,给基于近似消息传递的迭代接收机算法造成了严重的性能损失。为此,提出了一种基于酉变换近似消息传递(Unitary Transformation Approximate Message Passing,Ut-AMP)的接收机算法。首先针对均值非零、列相关和条件数过大三种常见的病态特征,分析了酉变换的必要性;其次,利用变量间的马尔科夫特性将大规模MIMO系统进行因式分解和因子图建模,推导了联合置信传播、平均场和Ut-AMP的消息传递算法,并与现有算法的复杂度进行了对比;最后建立大规模MIMO接收机模型,对所有相关算法进行数值仿真。仿真结果表明,所提接收机算法能够以复杂度略有提升为代价,在病态信道矩阵环境中大幅提升接收机的鲁棒性,具有很高的研究和应用价值。     

互耦条件下基于4阶累积量的双基地MIMO雷达角度估计

发射和接收阵列的互耦效应将使得双基地多输入多输出(MIMO)雷达的角度估计算法性能下降。针对阵列互耦效应和高斯色噪声并存情况,该文提出一种基于4阶累积量组合矩阵构造的收发角度估计方法。该方法首先根据收发互耦矩阵的Kronecker乘积特点,并结合互耦矩阵带状、对称的Toeplitz变换性质,充分利用所有的接收数据,构造出多组发射和接收4阶累积量矩阵,通过组合收发累积量矩阵进一步构造出4阶块累积量矩阵,并利用矩阵的奇异值分解,提取出发射和接收旋转不变因子。理论和仿真结果表明:在强互耦效应情况下,所提算法能够有效估计出高斯色噪声背景下目标的收发角度,并实现自动配对。在强互耦情况下,所提算法的估计性能优于其他算法。     

Direction finding and mutual coupling estimation for bistatic MIMO radar

An algorithm for joint direction-of-departure (DOD) and direction-of-arrival (DOA) estimation in the presence of unknown mutual coupling for bistatic MIMO radar is presented. Based on the special structure of the coupling matrix of uniform linear array (ULA), the angles can be estimated directly by two one-dimensional searches without the knowledge of the mutual coupling matrices. Then the mutual coupling coefficients of the transmitter and the receiver can be solved in closed-form by utilizing the obtained DODs and DOAs, respectively. Numerical examples are given for demonstrating the effectiveness of the proposed method.