基于插值矢量量化的MIMO-OFDMA下行链路预编码

为了解决多载波系统预编码需要的反馈数据随载波数线性增长的问题,提出了MI-MO-OFDMA下行链路有限反馈预编码方案。首先,由二元联合矢量量化算法离线构建预编码矩阵的码本,然后,根据载波相关性将载波分成若干频带,由接收端根据容量最大化准则确定每个载波频带的预编码矩阵和所分配的用户等预编码信息,并将信息索引利用有限个比特反馈到发射端,最后,发射端利用索引在码本中找到相应预编码信息,进行插值恢复,得到所有子载波的预编码信息。仿真结果表明,以同样的反馈数据量,所提出的方案可比现有预编码方案获得更大的下行容量。     

LTE-A系统中的码字选择方案

利用先进的长期演进系统中8天线预编码2级码本结构,提出了分步反馈长时预编码矩阵指示符和短时预编码矩阵指示符的码字选择算法.接收端根据信道容量近似解的最大值计算反馈长时预编码矩阵指示符,然后通过遍历方法确定短时预编码矩阵指示符的反馈值.该方法能提高反馈的有效性,降低计算复杂度.仿真结果表明,分步反馈预编码码字选择算法的性能比最优码字选择算法相差约0.2dB.     

区别归一化匹配信道矩阵的有限反馈方案

针对下行多用户多入多出系统,提出了一种基于区别归一化匹配信道矩阵的有限反馈方案. 该方案通过对匹配信道矩阵元素有区别归一化,避免了基于F范数归一化方案中矩阵元素的取值范围随发端天线数的增加而逐渐收敛于0,保证了均匀量化在不同发端天线数情况下的量化精度. 仿真结果表明,相比于传统基于F范数的归一化方案,该方案能有效降低量化均方误差,提高预编码的可靠性.     

新型上行链路非码本预编码的传输方法

提出了新型上行链路非码本预编码传输方法,可用于局域网或广域网无线通信系统中.本方法包含发送端基于几何均值分解预编码算法和接收端正交三角(QR) 分解的混合并行干扰消除/串行干扰消除(PIC/SIC)检测算法两部分.本传输方法克服了现有上行链路码本预编码复杂以及反馈码本序号占用信道资源的缺点,在几何均值分解预编码基础上,对QR分解的混合并行干扰消除/串行干扰消除检测算法进行了分析和仿真.仿真结果表明几何均值分解预编码结合接收端QR分解的混合PIC/SIC检测算法性能较好、复杂度较低,有利于应用于无线局域网上行接收端的信号检测.     

基于格基约减的多天线预编码处理机制

针对闭环多天线系统提出一种基于格基约减（LR）的预编码处理机制. 接收端对估计出的信道衰落矩阵进行LR量化处理,并向发送端反馈量化信息;发送端据此对发送信号进行预编码. 该机制一方面可以使得接收端线性检测,即获得满分集;另一方面,可使等效信道的多个子链路性能接近,避免发送端进行多次调制编码方式选择,有效降低系统复杂度. 仿真结果表明,基于LR的预编码在系统吞吐量性能上优于现有的相同码本大小的预编码方案,在信噪比为16dB时,吞吐量的增益为28%.     

结合功率分配的干扰对齐预编码优化算法

针对K用户多输入多输出干扰信道系统提出了一种基于功率分配预编码优化算法.首先通过信道的奇异值分解,基于矩阵弦距离,选出一组与最好的特征子信道最为匹配的预编码矩阵来传输信号,然后根据信道矩阵信息的强弱进行功率分配,从而对预编码矩阵进行优化,可最大化保证接收信号的强度.仿真结果表明,该算法未用迭代计算预编码矩阵和接收抑制矩阵,不仅使整个系统的复杂度大大降低,而且在系统和速率有微小损失的情况下,提高了系统的误码率性能.     

一种改进的块对角化预编码算法

为进一步提高块对角化预编码算法的性能,提出一种多用户多输入多输出下行链路中基于Givens变换的正交三角（QR）分解改进块对角化算法（QR-Givens-BD）。在块对角化预编码算法中,首先需要求出预编码矩阵的前半部分来解决多用户干扰问题,然后求出预编码矩阵的后半部分来降低用户自身天线间的数据干扰。在求解预编码矩阵的前半部分时,使用的核心算法是矩阵的正交化算法,矩阵的正交性的强弱将直接影响块对角化预编码算法的误码率性能的好坏。因此,针对块对角化预编码算法中的矩阵正交化算法,使用基于Givens变换的QR分解正交化算法替换原有正交化算法,求解预编码矩阵的前半部分,从而获得信道干扰矩阵零空间的正交基。通过对矩阵采用本方法进行正交分解,可以获得正交性更好的正交矩阵,从而进一步降低系统误码率。仿真结果表明,本文所提出的算法与传统的块对角化算法相比,在降低了计算复杂度的同时大幅提高了系统的误码率性能;与基于Gram-Schmidt正交化的改进块对角化算法相比,在略微增加复杂度的前提下可以提高3～5 dB的误码率性能。     

基于遍历干扰对齐的MIMO干扰信道的自由度可达方案设计

针对K-user MIMO干扰信道,当信道为时变信道或频选信道时,提出了一种基于遍历干扰对齐的自由度上限可达方案,该方案仅通过使用简单的线性预编码和有限个符号设计,就可以获得自由度上限。进而对提出的遍历干扰对齐方案能够达到的系统和速率进行推导,得到了和速率在任意信噪比环境下的闭式表达式。最后通过数值仿真,分析了系统参数对可达和速率的影响。     

两单播多跳网络的干扰对齐和功率分配方案

针对两单播多跳网络,在存在两个中继端的情况下,研究源端的干扰对齐预编码设计、中继的干扰消除解码和预编码转发设计,以及目的端的干扰消除解码处理. 对干扰对齐和解码需满足的约束条件进行分析,给出简化的网络干扰对齐的可行条件. 此外,对源端与中继端的功率分配进行优化. 最后对干扰对齐的可行性、功率分配的性能进行仿真测试. 表明在满足网络对齐约束条件后,干扰对齐可行,并且采用简化迭代注水功率分配算法较采用平均功率分配算法的系统容量有明显提高.     

一种TDD-MIMO系统混合预编码传输机制

针对TDD-MIMO系统中,天线之间存在相关性时会影响系统性能的问题,提出一种混合预编码传输机制.在该机制中,基站首先采用一种低复杂度的信道估计算法来计算信道矩阵,然后计算信道矩阵的相关度来判断相关性的高低并选择相应的预编码方式.当相关度大于等于转换系数时,采用基于协方差矩阵的预编码;反之,则利用基于LR的预编码.仿真结果表明,该机制充分利用了2种预编码分别适用于不同相关性范围的特点,在降低了系统的误码率的同时保持了低复杂度,提高了系统在天线之间存在相关性时的容量.仿真验证了该机制的有效性.     

基于环式对齐链的干扰对齐闭式解方法

针对一般干扰网络下干扰对齐闭式解的问题,提出了一种新颖的、基于环式对齐链的干扰对齐闭式解方法. 首先将干扰对齐预编码矩阵分解成若干个子矩阵,并精心设计其环式对齐链,尽可能压缩干扰子空间维度;然后基于环式对齐链,利用矩阵理论求解干扰对齐预编码矩阵和滤波矩阵. 仿真结果表明,该方法实现了较高的系统和速率性能,并且具有较低的运算复杂度.     

基于严格势博弈的干扰对齐

在经典多输入多输出(MIMO)干扰信道干扰对齐算法中,单纯最大化用户期望信号势必对其他用户形成干扰,从而限制整体信道容量的提升.从多对干扰链路构成一个博弈群体的角度出发,提出了一种基于严格势博弈的干扰对齐算法;构建了基于博弈论的干扰对齐算法数学模型,通过构造有界势函数证明该博弈为有界严格势博弈,能通过有限次迭代收敛到ε纳什均衡点;讨论了代价因子对算法性能的影响.实验结果表明,相对于经典的min-INL和max-SINR 2种干扰对齐算法,新算法具备更优的性能,可显著提高复杂MIMO干扰信道中的多用户信道容量.     

最小误码率排序迭代优化的SLNR改进算法

针对多用户MIMO系统应用SLNR算法时由于干扰用户增加引起的系统性能下降问题,联合考虑误码率性能和信道质量,提出一种先把部分已知的多用户干扰加入SLNR准则进行抑制,根据信噪比大小确定预编码矩阵的设计顺序,再利用已知的多用户干扰迭代优化后续用户预编码矩阵的SLNR改进算法.由于只利用发射端信道信息优化预编码矩阵,改进算法无需基站与用户协作,计算复杂度低.对比仿真结果表明,改进算法收敛速度快,在高信噪比区域,误码率性能和系统容量增益得到了显著提升.     

下行多用户MIMO系统中低复杂度块对角化预编码算法

为在保证误码性能的情况下降低块对角化预编码算法计算复杂度,提出一种基于矩阵伪逆与LDL“分解的多用户多输人多输出（MIMO）系统块对角化（BD）预编码改进算法LDLHBD（QR）。算法通过全局信道矩阵伪逆与块QR分解进行零空间计算,避免复杂的矩阵奇异值分解（SVD）,快速实现信道块对角化。并采用能提供均匀子信道增益的LDL“方式对等效信道进行优化分解,实现预编码矩阵设计。仿真结果表明该算法计算复杂度明显降低,并获得了与传统块对角化算法相近的误码率性能。     

TDD LTE预编码码本选择算法

为解决时分双工长期演进(TDD-LTE)系统中预编码码本选择算法计算复杂度高的问题,在基于容量最大化和基于误码率最小为准则的预编码选择算法的基础上,提出了一种基于信道奇异值分解的预编码选择算法.该算法采用信道平均的思想和发射信号有效功率最大化的准则,在不损失吞吐量性能的前提下,大大降低了算法复杂度.仿真结果表明,该算法所需的计算量只有上述传统算法的26%～33%,而吞吐量性能损失不大.     

基于二次规划的干扰对齐编解码矩阵联合优化算法

针对多用户多输入多输出干扰信道中以系统容量表征的目标函数既不是线性函数也不是凸函数,直接求解比较困难的问题,提出一种基于二次规划的联合求解多用户多输入多输出干扰对齐编解码矩阵的迭代算法。在迭代步长很小的前提下,目标函数在局部具有凸函数性质,因此可以将问题转化为传统的二次规划问题。分别给出了3对收发用户和4对收发用户干扰系统的通信速率随信噪比变化的仿真。结果表明,作者提出的干扰对齐编解码矩阵求解方法能够使干扰系统中的多个用户同时进行有效的通信,提出的算法与传统的干扰泄漏最小化干扰对齐方法相比,在低信噪比区间具有较大的速率提升,而在高信噪比区间可以获得相似的性能。     

滤波多音系统迭代时域信道估计方法

滤波多音系统中,多径衰落信道会给导频引入严重的符号间和载波间的干扰,导致信道估计算法性能降低,针对该问题,提出了一种基于迭代干扰消除的时域信道估计算法。算法由信道估计、发送符号估计和干扰求解3个模块构成,通过三者的级联反馈,迭代消除数据对导频的干扰,提高算法的估计准确度。此外,文章从实用角度对算法进行了简化。仿真结果表明,该算法能够在增加极少运算量的情况下明显地提高信道估计性能,且经过二次迭代,其性能更能趋近克拉美罗限。     

MIMO广播有限反馈系统中联合预编码方法

在接收用户为多天线多输入多输出(MIMO)广播有限反馈系统中,信道方向矩阵的量化存在误差,此误差影响预编码设计,从而降低系统容量.针对此问题,通过分析信道方向向量量化误差的统计特性,提出了一种具有鲁棒性的基于最小均方误差(MMSE)的预编码方案.分析和仿真结果表明,所提的预编码方法有效提升了系统容量,降低了误码率(BER),减缓了平顶效应.     

泊松域上基于有限反馈的干扰对齐系统性能分析

为了满足用户日益增长的数据流量需求,无线网络基站架构正从严格规划的宏基站转变为多个分布式基站. 分布式基站的部署位置具有很强的随机性,不同于传统的基于规则的基站部署模型,在泊松域上可随机部署基站,为此,研究了多输入多输出干扰网络中基于有限反馈的干扰对齐系统性能. 首先将基站在泊松域上建模成齐次泊松过程,分析了量化后的信道状态信息的相关统计特征,推导了系统的中断概率和网络容量的近似闭合表达式,通过最大化网络容量的下界得到了最优的发射机部署密度参数. 仿真结果验证了所推导的表达式能准确地评估基于有限反馈的干扰对齐系统性能.     

基于干扰对齐的多用户全双工通信中干扰消除方法

为了消除多用户全双工干扰信道中的自干扰和互干扰,将干扰对齐思想应用于全双工干扰信道中. 根据多用户全双工模型的特性将其等效为单向信道模型,并给出了等效模型与原模型之间的信道矩阵对应关系;基于此等效模型和信道矩阵对应关系,应用迭代干扰对齐和最大信干噪比方法将其自干扰和互干扰消除;干扰泄漏功率的仿真结果验证了算法的有效性和正确性,系统容量和平均能量效率也较其他算法都有明显提高.