分布式MIMO 系统的迭代空时检测算法

针对未来无线通信系统中广义分布式天线阵的架构,提出了一种适用于分布式多输入多输出（MIMO） 系统的LST-STBC 空时编码方案．该方案通过具有差错控制编码的分层空时（LST）结构与基于正交设计的分组空 时码（STBC）的有效结合,同时获得了分集和复用增益．针对提出的空时编码结构,接收端采用基于软干扰抵消和 最小均方误差（MMSE）的迭代检测算法,通过检测和译码软信息的迭代,有效降低了系统的误码率．仿真结果表 明,文中提出的基于接收端迭代检测的空时编码方案能有效提高分布式MIMO 系统的传输速率和传输质量．     

基于混合精度量化的空时编码大规模MIMO系统性能

本文提出空时编码与混合量化结合的方法在有效降低系统功耗的同时增加传输分集增益,并对基于混合ADC结构的空时编码大规模多输入多输出(Multiple input multiple output,MIMO)系统性能进行了研究.采用加性量化噪声模型对系统性能进行分析,得到系统频谱效率,利用随机矩阵理论得到频谱效率的近似表达式...     

分组空时码MIMO系统的一种迭代接收机的实现

GSTBC-MIMO系统是一种新的可应用于下一代无线通信系统的结构。针对该系统,本文提出了一种迭代MMSEPIC的接收实现方案。通过对原先算法进行分块,使之具有更适合硬件实现的结构,考虑变量定点处理,并通过仿真表明该实现的迭代接收机性能良好。     

大规模MIMO系统中范数双向选择算法

为了保证大规模M IM O系统性能,针对系统所使用天线选择算法复杂度过高的问题,基于信道容量最大化准则对天线选择算法进行改进,提出了适用于大规模M IM O系统的最大欧式范数双向选择算法.该算法通过计算信道矩阵的欧式范数来判断每根天线对容量贡献的权重,从空集和全集两个方面从天线集中选择天线.通过仿真实验验证了最大欧式范数双向选择算法能够降低算法复杂度,在不同选择天线数和信噪比环境下保持较优信道容量,能够满足复杂的传播环境,更适合应用于实际的通信系统.     

STBC MC-CDMA系统自适应MBER多用户检测算法

针对MC-CDMA(Multicarrier code division multiple access)系统,描述了其时变多径衰落环境下采用空时分组编码(Space-time block coding,STBC)的同步上行链路模型,提出一种基于最小误比特率(Minimum biter-ror rate,MBER)的多用户检测算法。利用内核密度估计和梯度下降的方法,推导了该算法自适应实现形式。对具有2个发射天线和2个接收天线的STBC MC-CDMA同步上行链路系统进行了自适应MBER检测算法的计算机仿真。结果表明:当系统负荷较小时,该算法误码性能较好;当系统负荷较大时,该算法误码性能有所下降,但仍然优于具有类似计算复杂度的MMSE(Minimum mean squared error)自适应检测算法。     

基于压缩感知的大规模MIMO系统导频优化及信道估计算法

针对频分双工（FDD）大规模MIMO系统下行信道估计过程中由于导频数和基站天线数成正比会造成巨大的导频开销这一问题,首先提出一种基于压缩感知（CS）技术的伪随机导频优化方案,该方案令基站发射非正交导频信号,并且以最小化观测矩阵的互相关为优化目标,通过引入交叉、变异判断机制和内、外循环机制以实现对导频序列的优化;其次,联合利用无线MIMO信道的空间公共稀疏性和时间相关性提出一种基于压缩感知技术的信道状态信息（CSI）估计算法,利用线性最小均方误差（LMMSE）算法进行矩阵估计以精确获取CSI。分析和仿真结果表明,与随机搜索算法、逐位置优化方案、局部公共支撑算法、自适应结构子追踪（ASSP）算法、正交匹配追踪（OMP）算法以及逐步正交匹配追踪（StOMP）算法相比,所提算法在低导频开销比和低信噪比（SNR）的情况下均可以维持良好的信道估计性能。     

大规模MIMO通信中基于Jacobi预迭代的改进Gauss-Seide算法

在大规模MIMO系统中,现有的高斯-赛德尔（Gauss-Seide,GS）算法相较于最小均方误差（Minimum mean-square error,MMSE）算法,GS的复杂度较低,但其检测性能相比而言较差。本文提出一种适用于大规模MIMO系统上行链路检测的基于雅克比预迭代改进的高斯-赛德尔（Jacobi-improved Gauss-Seide,JA-IGS）检测算法,该算法首先通过引入雅可比（Jacobi,JA）预迭代器来优化迭代初始解,然后对传统的GS进行线性优化,在增加较低复杂度情况下,检测性能和收敛速度有明显提升。仿真结果表明,与传统GS和JA检测算法相比,该算法具有较低的误码率（Bit error ratio,BER）和较高的计算效率。     

大规模MIMO系统上行链路中改进的混合迭代检测算法

信号检测的任务是通过基站接收到的信号来估计出用户的发送信号。在大规模MIMO系统上行中,基于最速下降（Steepest descent,SD）算法和高斯-赛得尔（Gauss Seidel,GS）迭代的混合迭代（SDGS）算法解决了最小均方误差（Minimum mean square error,MMSE）算法中矩阵求逆的运算问题,将复杂度从O(K³)降为O(K²)（其中K为用户数）。同时,SD算法有很好收敛方向的特性加快了检测速度。本文基于SDGS算法,改进了其中对数似然比（Log likelihood ratio,LLR）的计算,在保持低复杂度（O(K²)）的同时,改善检测性能。仿真结果表明,经过几次迭代后,改进后的混合迭代算法收敛较快并接近MMSE检测性能。     

STBC系统在非同分布Nakagami信道下的一种快速性能评估算法

针对非同分布的Nakagami信道,基于矩生成函数MGF(Moment Generation Function)的分析方法,提出正交空时分组码系统STBC(Space-Time Block Coding)的一种快速性能评估算法,不需要涉及超几何函数积分运算,可在中高信噪比时,快速准确地估计STBC系统的符号错误概率性能。在平坦瑞利衰落信道下的计算机仿真表明,该算法与已有的STBC系统的近似估计算法相比,具有较优的性能。     

毫米波大规模MIMO系统中基于PAST算法的低复杂度混合预编码

在毫米波大规模MIMO系统中,一般采用混合模拟和数字预编码替代全数字预编码来减少射频链和能量消耗.然而,在计算最优无约束混合预编码时,奇异值分解(SVD)具有较高的复杂度.因此,提出了一种基于投影近似子空间跟踪(PAST)的低复杂度混合预编码算法.该算法在计算每个子速率的最优无约束混合预编码时,利用PAST算法估计需要的右奇异矩阵部分主要列向量,从而避免了高复杂度的SVD过程.仿真结果表明,不论是在全连接、混合连接还是在子连接系统结构中,该算法在频谱效率上都接近基于SVD的混合预编码,并且随着发送天线数的增加,提出的算法的复杂度和耗时远低于基于SVD的混合预编码.同时该算法的系统误码率较小,具有较好的可靠性.     

毫米波大规模MIMO系统中基于PAST算法的低复杂度混合预编码

在毫米波大规模MIMO系统中,一般采用混合模拟和数字预编码替代全数字预编码来减少射频链和能量消耗.然而,在计算最优无约束混合预编码时,奇异值分解(SVD)具有较高的复杂度.因此,提出了一种基于投影近似子空间跟踪(PAST)的低复杂度混合预编码算法.该算法在计算每个子速率的最优无约束混合预编码时,利用PAST算法估计需要的右奇异矩阵部分主要列向量,从而避免了高复杂度的SVD过程.仿真结果表明,不论是在全连接、混合连接还是在子连接系统结构中,该算法在频谱效率上都接近基于SVD的混合预编码,并且随着发送天线数的增加,提出的算法的复杂度和耗时远低于基于SVD的混合预编码.同时该算法的系统误码率较小,具有较好的可靠性.     

大规模MIMO系统研究进展

随着无线通信技术的快速发展和智能手机的迅速普及,人们对数据传输速率提出了更高的需求。为进一步提高数据传输速率,通过增加基站天线数目构建大规模MIMO系统,是一种高效而相对便捷的方式。大规模MIMO系统能深度发掘空间维的自由度,使得基站能够利用同一时频资源服务于多个用户。本文探讨了大规模MIMO系统的导频污染问题及解决方案、适用于大规模MIMO系统的信道模型以及低复杂度的传输技术与实现方法三项关键技术。与现有MIMO系统相比,大规模MIMO系统能显著提高频谱效率、能量效率和系统的鲁棒性能。作为第五代移动通信（5G）最具潜力的研究内容之一,大规模MIMO无线通信技术已引起国内外的广泛关注,但相关研究工作尚处在起步阶段,还有大量的技术难点需要进一步突破。     

一种多天线多用户大规模MIMO上行系统能效资源分配算法

针对目前大规模MIMO系统的资源分配研究集中于用户终端配备单天线的场景,但随着技术的发展和用户需求的增长,用户智能终端配备多天线情形越来越多,提出一种基于多天线多用户大规模MIMO上行系统的能效资源分配算法。在满足用户速率和续航要求的条件,基站采用迫零(ZF)接收情况下,通过建立系统能效函数,采用凸优化方法进行优化。首先确定用户不同天线的最优发射功率,再运用二分法确定基站激活的天线数目,通过联合用户发射功率和激活基站天线数来优化系统能效。仿真结果表明本文所提算法可以在迭代次数较少的情况下取得较好的系统能效。     

基于混合空时编码的地空协同通信多波束MIMO系统设计研究

随着B5G/6G新一代移动通信技术研究的深入,5G商用化进程的落地,通常以混合空时编码、大规模天线阵列等关键技术为核心来构建高速率传输的地空协同通信系统.为了保障地空大容量高速可靠性通信传输,研究和设计基于空时编码的射频收发系统以及高增益、窄波束大规模阵列波束天线显得尤为重要,对基于混合空时编码算法对地空通信大容量、高...     

基于STBC与V-BALST的虚拟MIMO方案研究

提出了一种比较不同编码速率的方法,并使用此方法分析了不同节点下基于V-BLAST和STBC两种虚拟MIMO方案的性能,得出了虚拟MIMO方案选择的一些结论。采用理论分析与Mento Carlo仿真相结合的方法,仿真结果为虚拟MIMO方案选择提供了理论依据,这对加速无线传感网的发展与应用无疑有重要意义。     

大规模MIMO系统的改进MCMC检测算法

大规模MIMO(多输入多输出)技术通过配置大规模天线阵列提高系统的频谱和能量效率,接收算法的复杂度是其实现的瓶颈。MCMC(马尔可夫链蒙特卡罗)检测方法可以较低复杂度获得接近理论最优的性能。提出一种改进的MCMC算法,将超松弛迭代方法应用于MCMC检测,引入松弛因子加快马尔可夫链收敛速度,降低检测复杂度。仿真结果表明,该算法能改善系统的误码率(BER)性能,解决传统MCMC算法在高信噪比条件下的"陷入"问题,同时降低运算复杂度。     

上行多用户MIMO系统检测算法及抗远近效应研究

上行多用户MIMO通信系统必须抑制用户间的共信道干扰,本文提出了一种基于最大信号干扰噪声比准则的多用户干扰抑制算法,并且给出了其在存信在道估计误差时的改进算法。与BD算法相比,该算法考虑了噪声的影响,性能有较大的提升。然后提出了一种信号重组方法将Alamouti空时编码用于上行多用户系统中,以进一步提升系统的检测性能。最后针对存在远近效应时算法的局限性,提出了一种分组优化算法,以保证各用户均能达到所期望的容量。仿真结果表明本文所提算法具有优异的性能。     

基于功率控制的大规模MIMO系统能效优化算法

能效优化是5 G通信领域的一个研究热点.首先针对单小区多用户上行大规模MIMO通信系统,在满足用户QoS需求和系统可容忍的信道有效噪声条件下,建立关于发射功率、导频序列长度、基站天线数的能效优化模型;其次,不同于传统利用迭代算法求解使系统能效最佳的基站天线数,提出了采用Lambert W函数分析得到最佳基站天线数的闭式表达式;最后根据分式规划理论,采用迭代优化算法联合优化系统导频序列长度、发射功率、基站天线数.仿真结果表明,该算法较现有算法能效提高了11.2％,说明该算法能有效提高系统性能.     

基于STBC的MIMO-OFDM系统中自适应调制技术研究

将自适应比特、功率分配(ABPA)应用在基于空时分组编码(STBC)的MIMO-OFDM系统中,能够进一步提高无线链路的性能,而如何在载波间分配比特、功率是个关键问题。文章提出一种基于ABPA-STBC的MIMO-OFDM系统模型,即根据STBC-MI-MO-OFDM系统的特点,在此系统中采用优化目标为最小化误码率的Fischer算法引入自适应调制技术。仿真结果表明,所提出的系统模型和一般的MIMO-OFDM系统相比可获得更好的误码性能。