基于特征值估计的发射天线选择算法

现有的大多数发射天线选择算法都是假设信道是独立衰落的,这与实际的传播环境不相符。文章在相关信道的前提下研究MIMO(多输入多输出)系统,提出一种新的基于特征值估计的发射天线选择算法。算法通过特征值下界估计的方法,每次迭代中选择使信道矩阵最小特征值下界最大的列,来提高最小特征值并降低小天线间的相关性,使得容量最大化并使误码率最小化。理论分析结果表明,该算法在所选天线数目较多场合下具有较低的复杂度,同时其容量和误码性能优于随机选择算法,接近最优选择算法。     

一种新的MIMO信道模型

实际无线通信环境中发送天线之间以及接收天线之间存在相关性.针对以上特点,从多径MIMO信道的特性出发,首先建立发射天线相关系数矩阵和接收天线相关系数矩阵,并将它们引入无线信道的莱斯MIMO信道模型中.最后通过分析LOS MIMO信道相关模型和瑞利衰落MIMO信道相关模型,给出了具体的建模步骤.仿真结果表明采用本文方法产生的信道模型的MIMO系统误码率更低,从而验证了该信道模型能够较好地模拟MIMO系统的空间信道.     

多用户MIMO系统最优发送策略研究

研究一个收发双方都采用多天线的K用户MIMO系统的前向链路的几种最优发送策略.利用矢量广播信道和矢量多接入信道之间的对偶性交换两类信道的发送协方差矩阵以达到快速优化;分析了在各用户功率受限时总的信道容量最大的算法;研究在假定基站采用理想的线性多用户MMSE接收时的最优发送.在总功率受限时通过调整各用户的协方差矩阵实现平均标准MSE最优,采用自适应功率分配可以进一步优化MSE.分析最优化问题与KKT条件的关系,通过迭代计算单用户平均最小均方误差,利用内点法计算互协方差矩阵优化问题.     

Rayleigh环境下MIMO系统容量分析

研究了多输入多输出(MIMO)系统Rayleigh衰落信道矩阵的特征值以及天线空间相关性对信道容量的影响.Monte-Carlo数值仿真结果表明:MIMO系统能极大提高Rayleigh衰落环境中的系统容量,且容量随最小收发天线数目的增加而线性增加,但由于相关性对信道矩阵特征值及其统计分布的影响较大,因此可导致MIMO系统容量的损失.     

一种基于分布式发射天线的差分空时调制方法

在基于分布式发射天线的多入多出（MIMO）系统中,由于各发射天线的发射信号不同时到达接收端,用于信道估计的导引设计及发射方法存在一定困难。针对这一问题,该文提出一种无需信道估计的分布式MIMO差分编码及检测方法：发送端将发射矩阵进行相位差分调制后发射,接收端利用前后接收量判断相位信息恢复出发送端数据信息。该方法频谱效率与V—BLAST相同,适用于任意发射天线数和接收天线数,且不要求接收天线数大于发射天线数。仿真结果表明,在不同信道传播时延情况下,误码率性能不同。     

一种基于分布式发射天线的差分空时调制方法

在基于分布式发射天线的多入多出(MIMO)系统中,由于各发射天线的发射信号不同时到达接收端,用于信道估计的导引设计及发射方法存在一定困难。针对这一问题,该文提出一种无需信道估计的分布式MIMO差分编码及检测方法:发送端将发射矩阵进行相位差分调制后发射,接收端利用前后接收量判断相位信息恢复出发送端数据信息。该方法频谱效率与V-BLAST相同,适用于任意发射天线数和接收天线数,且不要求接收天线数大于发射天线数。仿真结果表明,在不同信道传播时延情况下,误码率性能不同。     

窄带波束信道MIMO系统的容量分析

最近的研究表明,多输入多输出(MIMO)技术在不增加功率和带宽消耗的情况下具有大幅提高无线通信速率的潜力.在传统的MIMO系统(称为天线信道MIMO系统)中,多个接收天线的输出被直接选作多输出信号.提出了波束信道MIMO系统的结构.在波束信道MIMO系统中,多个波束的输出被选作多输出信号.基于阵列方向响应矢量,提出了窄带MIMO信道冲激响应矩阵的仿真算法.基于提出的信道冲激响应矩阵算法,给出了天线信道MIMO系统和波束信道MIMO系统容量极限的分析算法.理论分析和仿真结果都表明:波束信道能够提高信噪比(SNR),降低信道间的互相关性,因此波束信道MIMO系统比天线信道MIMO系统具有更大的容量极限.     

基于奇异值分解的MIMO-OFDM系统角域MAP信道估计算法

最大后验概率信道估计算法应用于多输入多输出-正交频分复用(MIMOOFDM)系统时需要大规模的矩阵求逆和乘积运算,且系统数据传输效率随发送天线数的增加明显降低.为克服这些问题,提出了一种基于奇异值分解的角域最大后验概率信道估计算法.该算法通过期望最大化把(MIMO)信道估计问题简化为一系列独立的单输入单输出(SISO)问题,并使用奇异值分解避免了大规模矩阵求逆和乘积运算;通过多个OFDM符号联合估计信道提高了系统数据传输效率及算法的估计性能.仿真实验验证了此算法的有效性.     

利用空时平均最大特征值算法的DOA估计

利用阵列天线接收信号的空时平稳特性,在最大特征值法的基础上提出一种改进的DOA估计算法.通过对阵列输出采样协方差矩阵的修正,在低信噪比、小采样数的情况下,能有效改善DOA估计性能.理论分析和实验仿真表明,改进算法结构简单、收敛速度快,对多径信号具有很强的鲁棒性.     

DVB-T系统中信号的迭代检测方法

针对多径信道环境下的DVB-T系统,给出了数学期望最大(EM)算法迭代检测发送信号的方法,初始信道的频率响应采用最大似然(ML)和最小均方误差(MMSE)方法进行估计.由于该方法需要知道信道的统计特性,因此还给出了信道协方差矩阵和当前噪声功率的估计方法.仿真结果表明,利用估计的信道统计信息,系统的性能可以接近理想信道的性能.     

二进制猫群算法在大规模MIMO天线选择中的应用

在多输入多输出(MIMO)系统中,天线选择技术平衡了系统的性能和硬件开销,但大规模MI-MO系统收发端天线选择复杂度问题一直没有得到很好的解决.基于信道容量最大化的准则,采用两个二进制编码字符串分别表示发射端和接收端天线被选择的状态,提出将二进制猫群算法(BCSO)应用于多天线选择中,以MIMO系统信道容量公式作为猫群的适应度函数,将收发端天线选择问题转化为猫群的位置寻优过程.建立了基于BCSO的天线选择模型,给出了算法的实现步骤.仿真结果表明所提算法较之于基于矩阵简化的方法、粒子优化算法具有更好的收敛性和较低的计算复杂度,选择后的系统信道容量接近于最优算法,非常适用于联合收发端天线选择的大规模MIMO系统中.     

MIMO Channel Capacity and Configuration Selection for Switched Parasitic Antennas

Multiple-input multiple-output (MIMO) systems offer significant enhancements in terms of their data rate and channel capacity compared to traditional systems. However, correlation degrades the system performance and imposes practical limits on the number of antennas that can be incorporated into portable wireless devices. The use of switched parasitic antennas (SPAs) is a possible solution, especially where it is difficult to obtain sufficient signal decorrelation by conventional means. The covariance matrix represents the correlation present in the propagation channel, and has significant impact on the MIMO channel capacity. The results of this work demonstrate a significant improvement in the MIMO channel capacity by using SPA with the knowledge of the covariance matrix for all pattern configurations. By employing the “water-pouring algorithm” to modify the covariance matrix, the channel capacity is significantly improved compared to traditional systems, which spread transmit power uniformly across all the antennas. A condition number is also proposed as a selection metric to select the optimal pattern configuration for MIMO-SPAs.     

相关信道下MIMO信道容量优化算法的研究

该文研究MIMO系统收发端天线采用均匀线阵且放置空间有限,存在相关衰落时信道容量的优化方法。采用规范化信道模型,分析了信道相关性对平均信道容量和最优信号协方差矩阵的影响,推导了最优协方差矩阵的一阶条件;利用Jensen's不等式确定了信道容量的上界,给出了闭式解,并对相关信道下信号的传输模式进行了讨论。仿真结果表明,采用该优化方法,在各种SNR下,其平均容量接近Jensen's上界;得出信道相关程度对信道平均容量的影响依赖于信噪比的结论。     

一种用于MIMO系统的快速天线选择算法

在多径衰落环境中, MIMO系统的信道容量随天线数的增加呈线性增加,发射/接收天线选择方法能以很小的性能损失换取射频成本的大幅度降低,使MIMO系统不完全受射频成本的限制。为快速选择出使系统容量最优的发射/接收天线子集,该文提出一种快速天线选择算法的改进算法。该算法通过实时更新优化参数,大大降低计算复杂度。仿真结果表明,该算法在不影响系统容量的情况下大大减少了计算时间。     

协同信道空时优化MIMO无线传输系统

该文提出一种基于虚拟信道的空时优化多输入多输出(MIMO)无线传输系统。通过在发射端产生不同的空时虚拟信道,与实际空间无线信道级联,构成系统的整体传输信道即协同空分信道。系统可以根据接收端的反馈信息采用模拟退火算法来优化虚拟信道,改善误码率(BER)性能。利用虚拟信道方法,可以使一根MIMO发射天线在同一时间、同一频段传输多路叠加合并后的数据信号,从而可以使发射的不同数据信号的总路数超过发射天线的数量,突破了现有MIMO系统在同一时间、同一频段最多只能发射与发射天线数量相等的不同数据信号的传统方式,可以显著提高系统的频谱效率。仿真结果和基于ZC706和AD9361硬件平台的微波暗室实际测试结果充分验证了新MIMO系统的有效性。     

多输入多输出系统信道容量研究

该文研究接收端采用均圆阵天线阵放置空间有限的条件下,存在相关衰落时MIMO系统的信道容量。建立了衰落相关模型,分析了散射角大小及天线数对信道容量的影响,采用随机理论推导了MN的MIMO系统信道容量的闭式解。分析结果表明,MIMO系统信道容量主要由衰落相关矩阵的特征值决定。仿真结果表明,在接收端空间有限的情况下,天线数增大到一定程度时,信道容量达到饱和,再增加天线数,对信道容量的影响很小。     

3×3多天线系统衰落相关与信道容量研究

为分析天线间距和散射角等信道物理参数对多输入多输出系统信道容量的影响,提出了一种相关衰落环境中信道容量的分析方法。该方法基于接收均匀圆阵构建了蕴含信道物理参数的衰落相关矩阵。并由此详细推导了3×3多天线系统信道容量的闭式表达。结果表明,相关矩阵特征值的个数和大小决定了系统信道容量的大小。该方法回避了已有算法需求取相关衰落信道特征值概率密度函数的问题,降低了运算量,可以被推广到任意收发天线数的多输入多输出和多输入多输出-频分复用系统。仿真结果表明,天线间距增大,信道容量随之增大。但是当天线间距增大到衰落相关的第一个过零点时,信道容量达到最大值,再增大天线间距对信道容量影响很小。散射角越大,信道容量收敛到最大值速率越快。     

大规模MIMO相关信道下的联合天线分组和天线选择

在大规模多输入多输出系统中,针对密集部署的大型天线阵列之间的强相关性会抑制天线选择增益效果的问题。在系统下行链路场景下建立空间相关信道模型,提出了基于天线分组的天线选择算法。根据瞬时信道相关矩阵将天线阵列划分为若干组,保证各组内天线之间相关性较强。在完成天线分组的基础上,基于信道矩阵列范数准则在各组发射天线与接收天线之间构成的子信道矩阵中选择天线,进而构造有效发射天线与接收天线之间的信道矩阵。仿真分析了所提天线选择算法对系统遍历和速率的影响,结果表明,在基站天线数为32、接收天线数为2、选择天线数为2、天线相关因子为0.9的假设下,当信噪比为10 dB时,与基于相邻天线分组的天线选择算法相比,所提算法使系统和速率约提高了27.5%,且所提算法若要与最优天线选择算法达到相同的和速率,仅需将其信噪比提升1～2 dB即可。     

自由空间光通信中的空时网格码

讨论了无线激光通信中的空时网格码。首先设计了带有两副发射天线的4PPM-空时网格码的编码器,并介绍其设计原理和编译码方法,其次对多输入多输出大气光信道的信道容量进行了理论分析,最后通过蒙特卡洛算法对光信道容量和误码率进行仿真验证。结果表明:基于空时网格码的自由空间光通信能够减小闪烁效应对大气光通信中误码率的影响;当发射天线数目固定不变时,系统误码率随着接收天线数目的增加而减小;当收发天线数目可变时,系统信道容量随着收发天线数目的增加而增大。