多用户 MIMO 多载波系统空时预编码技术的研究磁

多天线空时预编码技术利用信道状态信息能够有效地改善无线通信系统性能与吞吐量,成为未来无线移动通信领域研究的热点。根据发射端利用信道状态信息情况,预编码技术可分为完全信道预编码技术和部分信道预编码技术。文章主要研究了多用户 MIMO 多载波无线通信系统中空时预编码技术,研究了多用户 MIMO 多载波系统中空时预编码技术,文中还重点对基于码本的多用户 MIMO 预编码进行了研究。     

3D MIMO系统中一种有限反馈开销降低方法

针对三维多输入多输出（3D MIMO）预编码系统的高反馈开销问题,结合信道预测,提出了一种基于时频域二维分簇的有限反馈开销降低方法。该方法利用信道的时频域相关特性,用户端根据与当前帧中数据块所对应的信道状态信息（CSI）,采用自回归（AR）模型来预测与后续帧中数据块相对应的3D CSI,进而对预测得到的CSI进行时域与频域二维分簇处理,最后将与每个反馈数据块相对应的预编码矩阵索引反馈给基站。仿真结果表明：该方法在保证系统性能的同时,不但大幅度地降低3D MIMO多用户系统的反馈开销,而且有效地改善了反馈延迟对系统性能所造成的影响。     

室外3D散射信道中ULA/UCA天线MIMO性能分析

为更好地解决室外三维(3D)空间域的移动通信问题,提出了一种新型室外3D空间域散射信道统计模型,主要研究MIMO多天线系统的接收性能。在宏蜂窝小区移动通信环境中,模型能够估计多径衰落信道的重要空间信道参数,首先推导了多径衰落信道的到达角(Angle of Arrival,AOA)概率密度分布。此外模型在设置多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)多天线的均匀线性阵列(Uniform Linear Array,ULA)和圆形阵列(Uniform Circular Array,UCA)的基础上,分析了波达信号不同方位角分布对散射信道中MIMO性能的影响因素,包括MIMO空间相关性、信道容量以及天线阵列配置。数值仿真结果与3D多径衰落信道模型对比,表明本模型的信道参数估计符合理论和实际的通信环境,为评估MIMO天线接收系统与仿真无线通信系统提供了创新性的研究。     

基于角度域的FDD大规模MIMO系统开销优化

针对信道信息获取中导频开销与反馈开销过大的问题,研究了FDD大规模MIMO系统的开销优化。基于信道角度域大尺度参数的多样性,引入成簇多径信道模型,设计了一种角度域的开销优化方案。在此方案中,通过广播预先设计的预编码码本和用户强度反馈,在基站侧建立角度域的拓扑关系,进行整体用户调度与预编码码本分配。在典型仿真场景下,与传统方案相比,系统开销平均减少60%,系统和速率平均提升35%。通过角度域的码本匹配,有效减少了系统开销,提升了系统性能。     

空时编码在电力线载波通信中的应用

空时编码是一种用于多发射天线的编码技术.该编码在多根发射天线和各个时间周期的发射信号之间能够产生空间域和时间域的相关性,从而使接收端克服多输入多输出(MIMO)信道衰落问题,并降低了发射误码率.由于电力线信道的特殊性,其衰落特性类似于多天线无线信道.基于正交频分复用(OFDM)技术,利用三相电力线MIMO技术实现了空时编码在电力线载波通信中的应用以及最大分集增益,较好地降低了误码率.     

基于减格辅助线性预编码的MIMO图像MDC设计

为了解决实际的无线传输环境中由空间相关性的存在导致的MIMO MDC图像传输系统性能下降的问题,保证图像通信的质量,对基于SPIHT算法所形成的MDC各个码流采用RS码进行不等保护,利用ZF或MMSE减格辅助线性预编码处理,提出一种适宜4×4 MIMO相关信道的MDC传输方案,并在此基础上研究了其在信道确知和信道估计情况下的性能。实验结果表明,基于减格辅助预编码处理的MIMO MDC设计方案比MD-SPIHT方案在性能上有明显提升,因此,更适宜于MIMO空间相关信道。     

分布式MIMO系统容量最优的预编码设计

针对分布式多入多出(MIMO)系统各天线功率无法共享的问题,基于分布式MIMO系统各天线功率受限的假设,提出容量准则下的最优预编码矩阵设计方案。采用Lagrange对偶优化的方法,将原优化问题转化为其对偶问题,给出求解预编码矩阵的迭代算法流程,以及在不同天线配置和容量准则下的信号发射策略。仿真结果表明,在发射天线数目多于接收天线数目时或信道矩阵缺秩时,该迭代算法求得的预编码矩阵的容量性能优于已有次优解析解。     

多用户MIMO系统预编码技术的研究

多天线基站和多用户可以组成一个多用户MIMO系统,为获得更高的系统容量和高效传输性能。预编码是一种应用于发射端以达到抑制多用户间干扰的预均衡方法。基于非理想信道状态信息(CSI)条件,针对多用户MIMO系统的下行信道,研究了线性ZF预编码和非线性THP预编码的性能,给出了接收端信号与干扰和噪声比SINR的近似表达式。对两种THP变体结构,dTHP结构和cTHP结构进行了性能仿真比较。仿真结果表明,cTHP结构的性能要优于dTHP结构。同时,给出了信道估计误差对cTHP结构BER影响的定量仿真结果。对非理想CSI下的预编码技术选择提供了一定的依据,并对限定信道估计误差的偏差程度具有参考意义。     

基于特征值分布的自适应MIMO接收方法

多输入多输出(MIMO)系统性能优劣依赖于信道的相关特性,空分复用技术适用于低相关信道,而波束形成技术适用于高相关信道。依据上述信道相关特性,提出一种基于信道特征值分布的自适应MIMO接收方法。该方法以均匀圆形天线阵列结构为基础,能够根据信道相关情况动态选择接收方式:当角度扩展较大时,选用传统MIMO接收方式(称为天线MIMO方式);当角度扩展较小、多径独立时,选用基于智能天线的多波束接收方式(称为波束MIMO方式)。分析角度扩展、多径对信道特征值分布的影响,并给出自适应MIMO接收切换的条件。仿真结果表明,该方法能够适应复杂的无线环境,误码率较低,性能更加稳定可靠。     

MU-MIMO系统的用户调度和预编码联合优化

提出了一种有限反馈下多用户MIMO下行链路中用户调度和预编码的联合设计方法。在该方法中,每个用户向基站反馈自己希望的预编码向量序号,以及量化误差和自己信道的最大奇异值这两个标量。基站根据估计的信干噪比,选取信干噪比最大的一个用户,利用该用户反馈的预编码向量来生成一个预编码矩阵。基站继续逐个地选择其他用户,选择的准则是用户的信道能更好地匹配这个生成的预编码矩阵中的向量。该方法同时解决了多用户MIMO系统中,用户调度和预编码向量的设计这两个问题,属于一种跨层设计。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于人工噪声的多用途MIMO系统安全算法

针对传统多用户MIMO系统存在大量噪声导致信道接收不准确,安全性能下降的问题。通过构建MIMO系统安全传输模型,选择一种联合信道状态矩阵的MIMO系统算法来满足信号传输的安全需求。通过预编码抑制人工噪声的影响,建立联合信道状态矩阵进行奇异值分解,由最小奇异值执行预编码计算。通过仿真结果分析表明:对于不存在零空间的MIMO系统,采用人工噪声进行信号加密,尽管占用了系统部分容量,但有效提高了系统的保密容量,当合法信道质量降低时,通过提高分配人工噪声系数来提高保密容量。     

多小区MIMO系统中的迫零型预编码方法

针对多小区下行链路中的多 用户之间的同频干扰问题,提出了一种新的迫零型预编码方法。该方法基于线性代数的正交 投影原理,构造联合干扰信道矩阵,将目标用户的信道矩阵投影到联合干扰信道的零空间。 由此构造的预编码矩阵可以使得目标用户不会对其他用户产生干扰。相比于传统的预编码方 法,此方法在低信噪比区域性能较优,但是在高信噪比区域不如传统方法,所以结合两种方 法的特点,本文进一步提出了一种自适应预编码方法,并且分析对比了3种方法的计算复杂 度。仿真结果表明：自适应预编码方法在整个信噪比区域均优于传统方法,而运算复杂度略 高于传统方法。     

宽带MIMO信道下的并行干扰抵消接收机

基于数据块传输模型,将窄带MIMO并行干扰抵消接收机推广到宽带MIMO信道,在理想信道和信道估计下,通过仿真评估了所提出的宽带MIMO并行干扰抵消接收机的性能。仿真结果表明：所建议的方案在宽带MIMO信道下的性能好于窄带MIMO信道下的性能,在宽带MIMO信道下,接收机可获得比窄带下更大的分集增益。     

一种多用户MIMO系统中有限反馈预编码算法及性能分析

多用户多输入多输出(MIMO)系统中,用户可以通过反馈的方式把信道状态信息(CSI)传递给基站,基站利用该CSI进行预编码或者用户调度,可以有效地提取复用增益。但是传统的反馈方式,反馈量太大,占用过多上行资源。针对收发都是多天线条件的多用户MIMO系统,提出一种基于Grassmannian码本的有限反馈预编码方法,通过对用户信道矩阵进行量化,每个用户仅仅需要反馈一个序号而不是信道矩阵,从而大大减少了反馈量。通过对系统误码率(BER)和吞吐率的仿真,表明了该方法能保证系统性能。同时,由于信道估计存在误差,量化过程存在误差,所以,分析了信道矩阵误差对于新方法性能的影响,得到了系统吞吐率同信道矩阵误差的方差,以及基站发射功率三者的关系,并通过仿真进行验证,从而为评估信道估计和量化过程的优劣提供了理论依据。     

一种基于子空间分解的认知MIMO传输机制

针对传统认知无线电中检测-避免机制无法保证认知用户通信质量的问题,利用多输入多输出(MIMO)在空域处理上的优势,提出一种基于子空间分解的认知MIMO传输机制。在信道检测阶段,通过对协方差矩阵进行子空间分解得到噪声空间,在数据传输阶段,结合预编码将发送信号投影到噪声空间上,并采用功率注水以优化系统性能。仿真结果表明,该算法可以实现认知用户与主用户的空间复用,有效地提高系统的频谱利用率。     

认知MIMO网络中增强型干扰对齐算法

针对认知多输入多输出（MIMO）网络中传统基于最大信干噪比的干扰对齐算法,在发送多数据流时随着信噪比的增加不易收敛以及数据流之间的干扰突出的问题,提出一种充分考虑数据流间干扰并进行迭代限制的干扰对齐算法。首先,次用户通过编码设计消除主次间的干扰;然后,在消除主用户之间和次用户之间干扰时,根据信道互易性,运用广义瑞利熵计算基于最大信干噪比算法的预编码与干扰抑制矩阵,并在迭代过程中,每次迭代始终使预编码与干扰抑制矩阵先满足干扰功率在期望信号空间最小;最后,结合次用户间MIMO干扰信道、主次用户间构成的MIMO干扰信道以及次用户网络干扰对齐的必要性,推导出次用户可达自由度上限。实验结果表明,相比传统最大信干噪比算法,所提算法在信噪比较低时次用户总容量无明显提高,但随着信干噪比的增加其优势越来越明显;当达到收敛时,所提算法迭代次数比传统最大信干噪比算法约减少40%。因此,所提算法能够提高系统容量且加快收敛。     

Blind channel estimation and signal retrieving for MIMO relay systems

In this paper, we propose a blind channel estimation and signal retrieving algorithm for two-hop multiple-input multiple-output (MIMO) relay systems. This new algorithm integrates two blind source separation (BSS) methods to estimate the individual channel state information (CSI) of the source-relay and relay-destination links. In particular, a first-order Z-domain precoding technique is developed for the blind estimation of the relay-destination channel matrix, where the signals received at the relay node are pre-processed by a set of precoders before being transmitted to the destination node. With the estimated signals at the relay node, we propose an algorithm based on the constant modulus and signal mutual information properties to estimate the source-relay channel matrix. Compared with training-based MIMO relay channel estimation approaches, the proposed algorithm has a better bandwidth efficiency as no bandwidth is wasted for sending the training sequences. Numerical examples are shown to demonstrate the performance of the proposed algorithm.     

宽带MIMO电力线系统有限反馈预编码方法*

多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)宽带电力线通信(power line communication, PLC)系统中由于电磁耦合存在共信道干扰,从而限制系统信道容量性能。针对该问题,提出一种基于量化反馈的预编码算法。首先利用两个相位角对预编码矩阵进行参数化,通过对相位角均匀量化形成预编码码本;其次采用弦距离准则从码本中选取最优码字。最后基于数据流的子载波映射信息,提出一种新的功率分配方案。仿真结果表明,该算法利用码本索引可有效降低反馈开销,同时结合新的功率分配方案可有效降低系统误码率、提升系统吞吐量。     

基于改进智能水滴的正交匹配追踪混合预编码算法

针对毫米波大规模多输入多输出（mmWave Massive MIMO）系统硬件成本高、系统开销大等问题,提出一种基于改进智能水滴的正交匹配追踪（IWD-OMP）混合预编码算法。首先,基于正交匹配追踪（OMP）算法求解预编码矩阵;其次,采用改进的智能水滴（IWD）算法求解矩阵中全局最优的索引向量;最后,通过此方法求解的矩阵无须提前构造候选矩阵,可以达到节约系统资源、降低矩阵计算复杂度的目的。实验结果表明,当发送端天线数为128,信噪比为28 dB时,与OMP算法相比,该方法的系统可达和速率提高了约7.71%;当信噪比为8 dB时,该方法的系统误码率降低约19.77%。此外,所提预编码算法对实际信道环境中非完全信道状态信息（CSI）具有鲁棒性,当信噪比取值为28 dB时,相较于完全CSI,该方法对非完全CSI的可达和速率降低了约1.08%。