基于导频符号辅助的天线选择分集方案

在大多数散射环境下,天线分集是减小多径效应的一种实际、有效的技术,在分析Alamouti两发一收发射分集方案的基础上,介绍了一种基于导频符号辅助的发射天线选择分集方案.该方案通过引入反馈和导频符号辅助技术,在发射端对两个发射天线进行天线选择,给出的仿真结果表明,运用分集技术可大大改善无线通信系统的性能,该方案性能优于Alamouti两发一收发射分集方案,并且发送功率要低于Alamouti两发一收方案.     

一种自适应MIMO信号发射与检测方法研究

无线通信中的多天线(MIMO)技术是提高系统容量的主要方法,在慢衰落信道下可以将接收端获得的信道信息(CSI)反馈到发送端以提高系统的性能.传统的反馈-预编码方案奇异值分解(SVD)法但受空间相关特性和传统VBLAST系统对收、发天线数目要求的影响而限制了它在实际系统中的应用.该文提出一种自适应多天线传输方案,其采用了统一信道参数反馈模型和空时分组编码(STBC),实现了一种可以用于各种空间相关特性和各种收、发天线数的多天线传输方案可以克服SVD方案的以上缺点.文中仿真也验证了该系统的接收天线可以比发射天线少,并且能够在高相关性信道下工作.     

采用最大比率发射技术的天线选择系统性能研究

Alamouti方案(ALS)是仅有满速率的正交空时分组码(STBC),通过天线选择技术和优化发射功率提高其性能.若发射端知道全部的系统信道状态信息(CSI),文章提出在发射端混合最大比率发射(MRT)分集技术和发射天线选择(TAS)技术.基于信道增益系数大小的Frobenius范数最大的天线选择准则,系统选择瞬时输出信噪比(SNR)最大的天线子集{NT,2;mr}工作.采用MRT对Alamouti编码的双天线发射功率进行优化分配.仿真结果表明:采用混合MRT和TAS两技术后,基于ALS的多天线系统的比特误码率(BER)性能和信道容量均得到了明显改善.这一结论对有充足CSI的通信系统用于克服信道影响和提高系统传输速率具有借鉴意义.     

一种基于HARQ反馈的切换合并发送分集技术

本文提出了一种与HARQ相结合的天线选择发送分集方案,该方案利用HARQ的ACK/NAK信号作为天线选择指示,如果反馈ACK则继续使用当前天线,否则切换到下一个天线.仿真表明,在低速情况下,新方案相比单天线系统有显著的分级增益,与传统的选择分集相比,能节约反馈,简化系统,同时性能损失不大.     

闭环扩展正交空时分组码的设计研究

基于复正交设计的空时编码在发射天线数大于2时不能同时达到满速率全分集,针对这个问题,利用正交空时分组码系统的等效信道矩阵的正交性及系统信道信息的反馈,提出了两种针对闭环扩展正交空时分组码的改进设计方案.系统在接收端以最大等效信道增益为目标进行设计,分别结合天线选择技术和功率自适应分配技术进行信道信息的反馈,并对其性能进行理论分析与比较,仿真结果显示,两种改进方案均能减小系统的误码率,提高系统的信噪比增益,和结合天线选择技术的方案相比,与功率自适应分配相结合的设计方案性能更为优越.     

一种移动终端多天线方向图重构快速选择算法与基于滑动时间窗的加速实现

 多输入多输出(MIMO)系统中,天线选择技术可以在降低复杂度的同时,有效地提高系统的性能.但对于天线安装空间受限的小型终端,天线的数目将受到很大限制,本文结合方向图可重构技术,考虑基于线性接收机的空间复用系统,通过在已选择的发射天线上采用等功率分配等增益传输以减少反馈信息量.在此条件下,推导出空间相关衰落信道下自适应发射天线选择的统计容量公式下限,然后,在此基础上提出基于方向图重构的发射天线快速选择方法以最大化该容量值.此外,在实现中提出了一种基于滑动时间窗的梯度更新估计模型,缩短了算法所需时间.     

接近最优的编码MIMO系统的发送天线子集选择算法

多天线无线系统可提供更大的信道容量和更好的抗衰落能力,发送端利用反馈的部分信道状态信息进行发送天线子集选择能够进一步提高信道容量。该文提出了一种MIMO系统的快速的、动态的天线子集选择算法,其提供的信道容量高于已有的静态算法,且接近于最优天线选择算法,而无需计算所有可能的天线子集组合的信道容量,因而具有更低的复杂度。将本文算法与比特交织编码调制(BICM)技术相结合,对各天线速率进行适配,提出了空时自适应比特交织编码调制(ST-ABICM)方案。仿真结果证实了该方案性能的优越性。     

基于容量的MIMO信道发射天线选择算法

当前的MIMO系统是在假设接收端已知信道信息(CSI)而发射端未知CSI的情况下进行研究的.本文提出的发射天线选择算法是用极小的信息反馈量,即反馈一组最优的发射天线子集,就可使信道容量得到很大的增加,较传统的注水算法而言,反馈量大大减少,而容量只略微减少,从而大大降低了反馈信道的带宽.     

Rician信道下基于信道均值信息的自适应反馈方案

在多天线多用户下行系统中,当信道为莱斯(Rician)衰落时,基于瑞利(Rayleigh)信道假设设计出的有限反馈方法将会导致系统反馈开销的浪费。该文提出了一种适用于Rician信道的自适应反馈方案。该方案根据各用户信道的均值信息计算出相应的信道方向分布函数,然后利用其函数设计判决门限来调整各用户的量化反馈码本,使各用户量化码本中的码字矢量更加集中在用户信道矢量方向周围。另外,该方案可以自适应于不同的信道分布,在保证一定的量化误差下,根据信道均值的大小自适应调节各用户的反馈比特数,显著减少了用户的反馈量。仿真结果表明,与基于Rayleigh信道假设的有限反馈方案相比,该文提出的自适应反馈方案在不降低系统的吞吐率性能的前提下显著降低了用户的反馈开销。     

一种利用机器学习优化MIMO窃听信道天线选择的方法

为保障多输入多输出窃听信道系统中信息传输的保密性,提出了一种基于机器学习的天线选择方案。首先利用机器学习解决分类问题准确率高、处理大数据高效这一优势,设计了基于奇异值分解的特征值提取、基于信干噪比的标签赋值方案,建立了k最近邻分类器和逻辑回归分类器选择最优天线最大化保密性能(可达保密速率和保密中断概率)。与传统天线选择方案相比,所提方案获得了几乎一致的保密性能,并且大幅降低了系统的选择复杂度和误比特率。