多天线系统分集复用模式快速选择算法

对空间复用多天线系统线性接收机进行了深入分析,针对其虽应用简便却未能很好地利用分集增益的问题,提出了一种基于误码率准则的分集复用模式快速选择算法．所提算法通过低复杂度的判决准则对多天线系统分集复用模式进行选择,并将少量的信息反馈回发送端,达到充分利用多天线系统分集与复用增益的目的．与以往算法相比,所提算法可以更好地利用系统的瞬时分集增益,而且具有较低的计算复杂度,很好地满足了多天线通信系统对实时性和快速性的要求．仿真结果验证了算法的有效性和可行性．     

多用户MIMO系统低复杂度收发联合波束成形方案

基于多用户多输入多输出(MIMO)有限反馈系统提出了一种收发联合波束成形方法。该方法在发送端采用每个用户酉速率控制(PU2RC)波束成形技术,在接收端采用基于信干噪比(SINR)最大化的天线合并算法。天线合并算法利用用户SINR的广义Rayleigh熵特性寻找最佳的天线合并矢量。仿真结果表明,该方法能充分利用信道信息,不仅改善了传统PU2RC系统的和速率性能,相对于已有的迫零(ZF)联合波束成形方法,对信道状态信息的量化误差的敏感性更低,用户选择算法的复杂度更低,且低速率反馈条件下和速率性能更优。     

基于压缩感知的低复杂度广义空移键控信号检测算法

广义空移键控（GSSK）作为空间调制（SM）的一种简化形式，被广泛应用于大规模多输入多输出（MIMO）系统，以更好地解决传统MIMO技术中的信道间干扰（ICI）、天线间同步（IAS）和多射频（RF）链路等问题。针对GSSK系统最大似然（ML）检测算法计算复杂度高的问题，结合压缩感知（CS）中的子空间追踪（SP）算法和ML检测算法，并结合阈值的设置，提出一种基于CS理论的低复杂度GSSK信号检测算法。首先，用改进的SP算法获得部分发送天线组合（TAC）；其次，删除部分天线组合，缩小搜索天线组合的集合；最后，利用ML算法和预设的门限估计发送天线组合。仿真实验结果表明，所提算法的计算复杂度明显低于ML检测算法，同时误比特率（BER）性能逼近ML检测算法，验证了所提算法的有效性。     

基于MF预编码的大规模MIMO网络SINR概率密度分析

大规模MIMO系统中,相对于其他基于信道矩阵分解的波束成形算法,如迫零、最小均方误差算法等,匹配滤波（Matched filter, MF）具有复杂度极低的优点,从而成为一种极具实用潜力的波束成形算法。鉴于此,本文推导了基站采用MF波束成形算法时,用户端信干噪比（Signal-to-interference-and-noise ratio, SINR）的近似概率密度函数（Probability density function, PDF）。该函数对于推导与分析系统性能,如和速率、中断概率等至关重要。仿真表明：当基站天线数趋于大规模时,SINR公式的PDF曲线趋近于通过纯仿真得到的PDF曲线。     

理想毫米波信道条件下低复杂度的混合波束成形

在基站和用户均采用多天线的混合波束成形架构、下行链路信道为理想毫米波信道的系统下,针对总频谱效率最大问题,提出了一种低复杂度的混合波束成形算法。该方案采用分步的方式,首先进行基站端和用户端的模拟波束成形矩阵的分别求解,在得到模拟波束成形矩阵的基础上得到等效的基带信道,然后利用块对角化数字波束成形算法求解数字波束成形矩阵。仿真结果表明,相比于其他方案,该方案在复杂度较低的同时,也提升了系统的总频谱效率。     

基于高阶零陷滤波的空间多目标跟踪算法

针对传统的移动多目标跟踪算法计算量大、实时性差的问题, 提出了一种新的基于阵列天线的空间多目标跟踪算法。算法利用阵元个数相对于信源数目的自由度, 设计一个高阶的零陷空域滤波器组, 对空间干扰源进行陷波, 并对空间波束成形后的信号进行自适应跟踪, 估计出多个移动目标的波达方向（direction of arrival, DOA）。仿真结果表明, 此算法精度较高, 计算复杂度较低, 为空间移动多目标的实时跟踪提供了一种新方法。     

一种分布式MIMO系统的快速天线选择算法

分布式MIMO系统的天线数目与点对点MIMO相比进一步增多,性能优越的经典天线选择算法难以应用其中。针对这一问题,在分布式架构的基础上提出一种基于逐增端口选择的改进型逐减天线选择算法。该算法通过设定上限的动态端口选择缩小待选天线范围,进而利用贪心策略,逐步去除对信道容量贡献最小的天线。仿真结果表明,该算法的容量性能逼近穷举算法,且复杂度大幅降低,在强相关信道下表现出良好的适应性。     

基于盲波束成形的异步CDMA信号伪码估计

在分析阵列天线接收的异步CDMA信号的基础上,利用信号子空间与用户特征序列的关系,提出一种新的基于盲波束成形的伪码序列盲估计算法,能在波达方向未知的情况下,估计各个用户的扩频序列。算法克服了子空间盲波束成形算法信源个数必须小于阵元个数且信源波达方向不能靠近的缺点。同时提出一种基于盲波束形成的多用户检测算法,在低信噪比条件下,性能相比于单天线多用户检测性能有很大提高。     

多波束天线通道幅相误差的自校正算法

多波束天线利用多信号分类(MUSIC)算法对目标参数进行精确估计时,存在多波束天线的通道幅度和相位误差的失配现象,使MUSIC算法的性能严重下降;针对基于MUSIC的数字波束通道不一致问题,给出了一种新的基于MUSIC算法的最小化代价函数的波束无源自校正算法,利用阵列结构的先验知识对接收数据进行预处理,得到校正矩阵后自校正,并根据多波束阵列天线形成网络天线实测参数,加入随机幅度和相位误差进行计算机模拟仿真,验证仿真算法的正确性。     

基于Sorenson相似系数的快速天线选择算法

穷举搜索天线选择算法的计算复杂度随天线的增多变大,影响实际应用。针对该问题,提出基于Sorenson相似系数的快速天线选择算法。利用Sorenson相似系数来表征信道矩阵行向量间的相关性,通过逐行递增的方法,选择相似系数最小且行范数最大的接收天线,从而最大程度地增加系统容量。仿真结果表明,该算法在射频链路较少时计算复杂度很低,且能获得接近最优算法的中断容量。     

A novel 3D frequency domain SAGE algorithm with applications to parameter estimation in mmWave massive MIMO indoor channels

In order to reduce the cost and power consumption of radio frequency (RF) chains in a millimeterwave (mmWave) multiple-input multiple-output (MIMO) system, hybrid analog/digital beamforming (HBF) can be utilized to reduce the number of RF chains. The HBF consists of an analog beamforming (ABF) stage and a digital beamforming (DBF) stage. The ABF is always realized by using phase shifters and the DBF is done in a low-dimensional digital domain. However, phase shifters have several drawbacks, such as high power consumption and inconsistency of insertion loss. In this paper, we propose an energy-efficient HBF structure to handle these problems, which utilizes the Butler phase shifting matrix in the ABF stage. With the Butlermatrix- based ABF, several fixed beam directions can be obtained, and the best beam directions of different Butler matrices can be chosen by using exhaustive search. To reduce the high complexity of exhaustive search, we further provide a low complexity HBF algorithm. Simulations under the conditions of perfect channel state information (CSI) and estimated CSI verify the effectiveness of our proposed Butler-matrix-based HBF structure and related algorithms.

     

基于改进离散布谷鸟搜索算法的毫米波大规模MIMO系统波束选择

在毫米波大规模MIMO系统中采用全数字编码需要大量的射频链路,从而导致能量损耗过高。针对这一问题提出一种基于离散布谷鸟搜索算法(Discrete cuckoo search, DCS)的波束选择方案,减少所需射频链路数而不会造成明显的性能损失。首先分析毫米波大规模MIMO系统的波束选择模型,引用DCS算法来求解模型;然后针对布谷鸟算法Levy飞行离散化结果中出现的非正常编码,采用启发式贪婪算法进行修复;将遗传算法中的复制引入DCS算法中,复制全局最优的鸟巢来替换其中被发现的鸟巢,加快算法收敛速度。仿真结果表明,所提基于改进DCS算法的波束选择方案相比几种已有的方案可以获得更优的和速率性能。     

一种基于酉变换的修正ESB波束形成算法仿真

为了减小基于特征空间（ESB）自适应波束形成算法的运算量并提高小快拍数条件下的自适应波束形成性能,该文提出了一种基于酉变换的修正ESB自适应波束形成算法。该算法利用酉变换将复协方差矩阵转换为实矩阵,然后对其求逆和特征分解进行自适应波束形成,因此其运算量比ESB自适应波束形成算法小得多。由于计算变换后的矩阵的过程具有前后向平均的效果,相当于快拍数加倍,从而可提高小快拍数时波束形成的性能,增大输出信干噪比。算法在智能天线中的仿真结果表明,该算法具有比ESB算法更优的性能。     

基于随机支撑挑选的广义正交匹配追踪算法

针对广义正交匹配追踪（GOMP）算法复杂度高、重构时间长的问题,提出了一种基于随机支撑挑选的GOMP（StoGOMP）算法。首先引入随机支撑挑选的策略,在每次迭代中随机生成一个概率值。然后通过比较此概率值与预设概率值的大小来决定候选支撑集的挑选方式：若此概率值小于预设概率值,则采用匹配计算方式;否则,采用随机选择方式。最后根据得到的候选支撑来更新残差。这种方式充分考虑了算法单次迭代复杂度和迭代次数之间的平衡,减少了算法的计算量。一维随机信号重构实验结果表明,在预设概率值为0.5、稀疏度为20时,StoGOMP算法相较GOMP算法达到100%重构成功率所需的采样数减少了9.5%。实际图像重构实验结果表明,所提出的算法具有与GOMP算法相当的重构精度,且在采样率为0.5时,所提算法的重构时间相较于原算法减少了27%以上,这说明StoGOMP算法能够有效减少信号的重构时间。     

A reduced state SISO iterative decoding algorithm for serially concatenated continuous phase modulation

In this paper, serially concatenated continuous phase modulation (SCCPM) system is analyzed and a reduced state soft input soft output (SISO) a posteriori probability algorithm is proposed. Based on the reduced state sequence detection (RSSD), it has the more general form compared with other reduced state SISO algorithms. The proposed algorithm can greatly reduce the state number, thus leads to the compu- tation complexity reduction. It also minimizes the degradation in Euclidean dis- tance with decision feedback in the reduced state trellis. Analysis and simulation results show that the performance degradation is little with proper reduction scheme.     

一种改进的降低MIMO-OFDM系统峰均比的联合算法*

多输入多输出频分复用(MIMO-OFDM)技术是将OFDM与MIMO技术相结合的无线通信系统,它在继承OFDM与MIMO技术诸多优点的同时,具有OFDM系统存在的峰均比(PAPR)较高的问题。选择性映射法(SLM)和预留子载波保留算法(TR)具有很好地抑制PAPR的性能,但是把传统的TR或SLM方法直接运用到MIMO-OFDM系统中却难以达到很好地抑制PAPR效果。为了寻求在MIMO-OFDM系统中改善PAPR性能的同时降低算法实现复杂度,提出一种TR与SLM算法相结合的适合MIMO-OFDM系统的改进算法TR-SLM。通过理论分析与仿真结果表明,TR-SLM级联算法不仅能有效抑制MIMO-OFDM系统的PAPR,同时可减小算法的计算复杂度与系统实现的复杂度。     

基于HEVC的帧内预测模式决策和编码单元划分快速算法

针对高效视频编码（HEVC）帧内预测过程中的高计算复杂度问题,提出一种基于纹理特征的预测模式选择和编码单元划分的快速帧内预测算法。利用每一深度层纹理方向强度判断编码单元是否需要进行分割,并且减少候选模式数量。首先,在每一深度层编码单元上结合像素方差,以像素点为单位计算相应的纹理方向强度,确定其纹理复杂度并结合阈值策略预测最终划分深度;其次,比较垂直和水平方向强度关系及统计预测候选模式概率分布,以减少预测模式数量,确定最优候选模式子集,进一步降低编码复杂度。所提算法与平台HM15.0相比,编码时间平均节省51.997%,BDPSNR（Bjontegaard Delta Peak Signal-to-Noise Rate）仅降低0.059 dB,BDBR（Bjontegaard Delta Bit Rate）仅上升了1.018%。实验数据表明,在保证信噪比和比特率基本不变的同时,所提算法能有效降低编码复杂度,利于HEVC的实时视频应用。     

循环PN相关时域同步正交频分复用频偏估计算法

针对电力线通信中,传统频偏估计复杂度较高问题,提出了低复杂度时域同步正交频分复用（TDS-OFDM）频偏估计算法。首先,对电力线网络特性进行解析,采用三段等长循环伪随机噪声序列（PN）构造帧头填充保护间隔;其次,帧头与帧体分别基于二进制相移键控（BPSK）和正交振幅调制（QAM）;最后,与传统基于循环前缀（CP）与一般PN频偏估计算法相比,改进算法只需对一段循环PN长度作相关,减少自相关运算次数,且可达到较好频偏估计性能。仿真表明：误码率（BER）为10^-4时,改进算法较传统基于CP及一般PN算法约有5 dB和1 dB的增益。当插入总序列及循环序列长度分别为420与165时,改进算法每帧相关运算次数减少1186次。由理论分析及仿真结果可知,所提算法有效降低计算复杂度,减少传输过程实现成本,提高通信速率。     

高精度低复杂度的无线定位新方法

针对高精度的无线定位算法普遍存在运算量较大的问题,提出了一种二维波束空间矩阵束算法进行波达时间（TOA）和波达方向（DOA）联合估计,能够以较低的复杂度准确定位目标。该算法先通过离散傅里叶变换（DFT）波束形成矩阵将阵元空间的接收数据复数矩阵变换成波束空间的降维实数矩阵,使得运算量大幅度降低;再通过奇异值分解和求矩阵对的广义特征值估计视距信号TOA和DOA,从而确定目标位置。Matlab仿真实验结果证明,这种定位方法的均方根误差最好达到0.4m,运算量不到阵元空间对应算法的1/4,是一种高精度低复杂度的无线定位方法,尤其适用于资源有限的特殊环境（如战场、地震灾区、偏远山区等）中的无线网络定位。     

Channel estimation and tracking with nested sampling for fast-moving users in millimeter-wave communication

Channel estimation is very challenging in millimeter-wave (mmWave) communications since the receiver is usually equipped with a limited number of radio-frequency (RF) chains and a large number of antennas. The receiver can only observe a low-dimensional projection of the received signals due to the huge gap between the numbers of RF chains and antennas. Instead of using the phase-shifter which is not a simple circuit at mmWave, we employ a switch network for analog design, which is equivalent to an antenna selection process. To increase the resolution and accuracy, a nested sampling strategy is used to formulate a virtual array with a larger aperture, aiming to reduce the complexity and power consumption of the system. We also consider the Doppler effect caused by the fast-moving user which may seriously deteriorate the channel estimation accuracy. Based on the covariance fitting criterion, a joint Doppler and channel estimation method is proposed without need of discretizing the angle space, and thus the model mismatch effect can be totally eliminated. Finally, we excavate the temporal variation law of the user to estimate the line-of-sight (LoS) channel in the current time slot by using the estimates from the previous two time slots. Numerical simulation results are provided to demonstrate the effectiveness and superiority of our proposed method.