基于PSP-LMS的MIMO全双工数字干扰对消

提出了一种MIMO同时同频全双工系统下的数字干扰对消算法,综合考虑了系统非线性对干扰对消的影响.该算法通过基于逐幸存路径处理的方法,对自干扰信号与待接收信号进行联合信道估计,采用维特比算法实现自干扰信号数字对消和待接收信号最大似然接收.通过对MIMO全双工系统仿真实验表明,该算法能够有效抑制系统非线性失真且有着良好的自干扰对消性能.     

MIMO全双工双向通信系统平均保密和速率的优化

研究多入多出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）同时同频全双工双向通信系统中,合法节点在接收信息的同时向对方发送保密信息,并发送零空间人工噪声干扰窃听节点的物理层安全方案的优化问题.针对窃听信道状态信息仅统计分布已知,且存在残余自干扰的情况,首先推导出系统平均保密和速率的闭合表达式,进一步给出其下界.在此基础上,以最大化系统该下界为目标,对两节点的信息信号与人工噪声的功率分配因子、信息信号的功率分配矩阵进行联合优化.采用迭代的方法进行优化,每轮迭代中,先固定前者,优化后者,再固定后者,优化前者.使用DC（Difference of Concave/Convex,DC）规划优化信息信号功率分配矩阵,使用遗传算法优化信息信号与人工噪声的功率分配因子.对所提方案进行了仿真验证,证明理论推导正确,优化算法能有效地提高系统的平均保密和速率.     

带内全双工多用户MIMO系统中的用户选择

考虑一种多用户MIMO的传输设计,配置发射天线阵列和接收天线阵列的蜂窝基站可以工作在带内全双工传输模式。在该全双工通信方案中,基站的下行发射信号对基站的上行接收产生显著的干扰,即自干扰。这里,下行预编码处理和上行发射协方差矩阵处理将被依次进行,以简化全双工的设计。其次,为了进一步改善上、下行信道的和速率性能,我们提出一种尝试性的下行用户选择方案,其基本思想是:当某一个下行用户的信道矩阵的范数较小时,关闭该下行用户的数据流。计算机仿真结果表明,在基站下行总发射功率受限时,在低的和中等的下行信噪比区域,用户选择有助于提高下行和速率;在高的上行信噪比区域,简化的用户选择使得上行和速率明显提高。      

全双工无线数传电台设计方案

简要分析了全双工无线数传电台的结构原理,给出了一种全双工的无线数传电台的设计方案．同时也介绍了全双工数据电台系统中的激励器、功放单元、接收机、电源、控制以及基带等系统单元的设计原理。     

基于CSMA的全双工无线通信MAC协议设计

针对现有全双工通信MAC协议静态配对的不足,本文提出一种动态自配对MAC协议设计方案。该方案能够增大全双工无线通信的建立几率,避免通信冲突,提升频带利用率。仿真结果表明,与传统的半双工无线通信进行比较,动态自配对全双工无线通信MAC协议设计大大提高了网络吞吐量,降低了通信延时,且在降低用户间通信冲突方面有着显著的优势。     

基于空间投影的全双工MIMO中继站自反馈干扰抑制

建立由基站、全双工MIMO中继站和用户站组成的系统模型,获得MIMO自反馈干扰矩阵.当自反馈干扰信号最大多径时延大于符号周期时,根据自反馈干扰矩阵张成空间,设计并添加信号空间投影滤波器到中继站中实现自反馈干扰抑制.针对自反馈干扰矩阵是否满秩,滤波器设计分别采用子空间和零空间投影算法,并讨论了不同投影算法下对中继站接收信号误码率影响和自干扰信号的残留量.理论分析和仿真结果表明,所提出的空间投影算法对自反馈干扰的抑制有较理想的效果.     

一种支持全双工数据传输的多通道DMA控制器设计

针对DMA数据传输中读写操作互斥及互锁问题,本文提出了一种基于AHB总线的流水化DMA控制器设计方案.通过内嵌两个AHB主机和数据缓冲区,实现了数据读写操作并行;通过多通道设计,避免了读写访问不能同时结束时的额外传输等待时间,使读写操作更独立.该设计与现有的DMA控制器相比,缩短了数据传输延迟,提高了数据传输效率,实现了全双工流水传输.     

大规模MIMO无线通信关键技术

基于大规模MIMO基本架构,探讨了信道建模和系统性能分析、信道状态信息获取技术、多用户上下行无线传输技术等大规模MIMO传输关键技术;认为利用大规模阵列天线的多用户多输入多输出(MIMO)传输,将显著提升无线通信系统的频谱效率及功率效率。     

一种新的MIMO—OFDM同步技术研究

MIMO技术近年来得到了很多学者和研究机构的重视，但是它要求信道平衰落的前提条件限制了它在宽带无线通信中的应用，为了避免符号间干扰，通常需要在接收端加信道均衡器。由于有很多根收发天线，这种均衡器是非常复杂的。另一种解决方法是将OFDM技术与MIMO技术结合起来，利用OFDM技术对多径的对抗能力（1），去除符号间干扰，实现宽带高速无线通信。     

面向OFDM的同时同频全双工双向高谱效中继方案

针对同时同频全双工双向中继网络,该文提出一种对中继剩余自干扰信号具有鲁棒性的双向中继传输方案。该文首先对中继剩余自干扰信号进行分析,将无限迭代的剩余自干扰信号建模成等效多径信号,并利用OFDM的循环前缀对抗等效多径现象,以降低中继剩余自干扰信号对系统传输性能的影响。在等效多径方案的基础上,以系统信干噪比最大化为目标,推导出全双工双向中继传输的最佳放大因子求解方法。最后,通过仿真验证所提出的双向中继传输方案的有效性。

     

MIMO-HARQ系统中低反馈量序贯功率分配的传输方法

混合自动重传请求(HARQ)是一种保证可靠通信的差错控制方式。通过采用空分复用MIMO技术和HARQ机制,可以进行高速可靠的通信。该文提出了一种MIMO-HARQ系统中以低反馈量进行序贯功率分配的传输方法,接收机根据当前的信道信息,搜索下次HARQ重传使用的最优天线间功率分配矢量,并将其序号反馈给发射机,序贯地实现码流间的功率分配。这种方法不仅需要的反馈量少,而且对反馈延迟的要求也很低。仿真分析表明,该方法可以显著提高系统在空间相关信道下的误码性能。     

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.     

下行MIMO通信系统的多用户分集研究

该文研究了下行多用户MIMO通信系统中多用户分集问题,并且提出了两种基于最大系统容量准则的多用户分组调度算法。提出了一种基于相关用户的信道向量间内积的价值因子。通过使用该价值因子作为信道容量的评价标准,有效地降低了分组调度过程的复杂度。仿真结果显示该文提出的多用户调度算法可以明显提高系统容量;且随着系统中激活用户数量的增加,系统的调度增益不断增大。     

MU-MIMO下行链路基于关联干扰的先验式用户调度

该文针对MU-MIMO下行(广播)信道提出一种基于空间子信道关联干扰的先验式调度算法。该方法将用户调度转换为子信道的选择问题,通过综合考虑候选子信道的传输增益,以及候选者与已选的和潜在的、将来可能被选中的子信道间的相互干扰,获得一组相互干扰较小的子信道。仿真结果表明,合理地选取关联干扰参数,该算法能够获得计算复杂度与传输性能的良好折中,有效改善系统和速率。     

蜂窝通信系统中天线选择在虚拟MIMO的应用

天线选择技术(AS)和虚拟MIMO(Virtual MIMO,VMIMO)技术都被广泛应用于只有一个无线射频(RF)模块的上行通信传输中。为了使两者的优势都得以发挥,该文提出将天线选择技术应用在虚拟MIMO系统中,该文中称作VMIMO-AS系统。然而,仅从被调度用户设备(User Equipment,UE)中选择最好的天线组成虚拟MIMO并不能确保系统获得最佳的性能。该文提出了VMIMO-AS系统中几种不同用户设备配对算法,并对这些算法就吞吐量性能和用户间公平度进行了比较。仿真结果表明第1个用户的选择需要应用AS原则,而考虑到复杂度和性能的折中,配对用户的选择则不需要应用AS原则。     

大规模MIMO时分双工系统的鲁棒预编码设计

对于采用大规模MIMO技术的时分双工系统,天线互易误差会破坏上下行信道互易特性,大幅降低预编码算法下行传输性能。由于实际系统难以完全消除天线互易误差,该文以最大化各用户平均信泄噪比为目标,根据天线互易误差的统计特性,设计了对该误差具有鲁棒性的线性预编码算法。同时为了进一步降低用户接收端的等效噪声功率,该文还将该线性鲁棒预编码算法扩展为基于矢量扰动的非线性鲁棒预编码算法,并通过减格辅助技术降低其扰动矢量求解复杂度,使其更适用于大规模MIMO系统应用。计算机仿真结果表明在存在基站天线互易误差条件下,该文所提出的线性与非线性鲁棒性预编码算法的性能均优于传统预编码算法的性能。     

基于粒子群优化的有限反馈干扰对齐码本设计

大尺寸码本设计是有限反馈干扰对齐面临的关键问题之一,最优矢量量化码本设计问题可以等价为格拉斯曼线性装箱问题,只在某些特定条件下才存在解析解,通常采用计算机搜索或者信源编码中矢量量化算法求解,计算复杂度高,不利于大尺寸码本设计。从降低大尺寸码本设计计算复杂度出发,该文提出一种基于加速全面学习粒子群优化的码本设计算法。在全面学习粒子群优化算法实现简单,对非线性问题,特别是多峰值问题具有较强全局搜索能力的基础上,通过向最优粒子学习提高算法初期收敛速度,通过最大运动速度缩减提高算法后期收敛速度和算法性能。试验结果表明,无论是相对于经典粒子群优化算法和全面学习粒子群优化算法,还是相对于广义Lloyd算法,新算法均能在降低算法复杂度的同时提高算法性能。     

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。     

基于机器学习的协作MIMO通信网络信号检测算法研究

针对现代无线通信中多输入多输出（MIMO）系统面临的信号检测挑战,文中提出了一种基于机器学习的协作 MIMO通信网络信号检测算法。利用深度学习技术,尤其是卷积神经网络与循环神经网络的融合模型,该研究旨在提高信号检测的精度与效率,降低计算复杂度。算法在基于大规模MIMO系统和动态无线环境的仿真测试中展现出优越性能,特别是在低信噪比条件下。研究结果验证了机器学习方法在复杂通信场景中的有效性,也为未来6G及无线通信技术的发展提供了理论与实践参考。