基于3D几何信道模型非对称波束信道特性分析

为了研究非对称波束模式对无线信道特性的影响,采用三维(3D)几何信道模型分析了宏蜂窝小区场景中非对称波束模式下的毫米波无线信道小尺度衰落特性。结合传播图理论提出一种非平稳3D几何信道建模方法,并通过生成的波束筛选出有效散射点,以期降低计算复杂度。分析了非对称波束模式对时域、频域、空域选择性衰落的影响。仿真结果表明,在宏蜂窝小区下行链路中,收发波束域交集中的有效散射点数量多于上行链路中的数量,导致其多普勒、时延、角度扩展明显高于上行链路,而上行链路则可近似为视距单径传播环境。     

基于最小二乘支持向量机的时变信道建模

基于2.55 GHz市区微蜂窝多输入多输出信道实测数据,将机器学习中的最小二乘支持向量机（LS-SVM）算法应用于时变信道参数的建模中,建立了基于遗传算法（GA）优化的LS-SVM信道参数预测模型,对信道参数如时延扩展、接收端的水平角度扩展和垂直角度扩展的数据特征进行了学习,并实现了准确预测;同时通过与反向传播神经网络模型以及传统的LS-SVM模型进行比较,验证了算法的有效性.基于GA优化的LS-SVM模型能够在有限数据量下对信道参数的变化有着良好的适应性,可实现非线性时变信道参数的准确预测.     

室内双极化MIMO系统信道特性

为了研究双极化多输入多输出（MIMO）系统的信道特性,进行了室内信道测量实验,通过Elektrobit多维信道探测器获得视距和非视距场景下的信道冲激响应.对功率时延谱、均方根时延扩展、信道容量和交叉极化鉴别率等信道参数进行分析,得出电波在水平极化、垂直极化和双极化下不同的传播机理.仿真结果表明,双极化MIMO系统有利于多径分量的产生,相比于单极化系统有显著的信道容量优势.仿真结果对于室内MIMO系统的设计以及系统级和链路级仿真有一定的参考价值.     

基于增强CVAE的三维射线重构方法

射线追踪数据的样本空间不完备性是造成大规模多输入多输出信道幅值预测出现高预测误差用户较多的主要原因。 为了更全面地表征所有用户的信道传播特征,提出了一种基于扩展概率分布的条件变分自编码器(CVAE)的三维射线重构方法。 该方法基于用户射线样本的稀疏度选择先验概率分布,通过增强 CVAE 为高误差用户生成新的射线样本训练集,使射线追踪数据的隐变量分布更符合高误差用户的特征。 仿真结果表明,基于所提出的方法在原有射线样本训练集中扩充新样本后,可将高预测误差用户数降低到原来的 53.59% ;使用新训练集训练的神经网络在得到大幅降低预测信道幅值时间开销的同时,将信道幅值预测精度提升了 7.8% 。     

拉格朗日对偶在大规模MIMO通信系统中的应用

给出了大规模多输入多输出(massive multiple input multiple output,MIMO)多用户通信系统下行波束形成最小化问题转化凸优化问题的一种方法。利用拉格朗日对偶方法,通过引入参数,将大规模MIMO多用户通信系统下行多用户波束形成的一般优化问题表述为拉格朗日方程,再通过其对偶方程的最优化分析,将该问题转换为凸优化问题,为大规模MIMO多用户通信系统提升系统能效提供了一种方法。     

频率选择性MIMO信道几何模型及容量分析

为了对收发相关频率选择性多入多出（MIMO）衰落信道容量进行研究,提出了基于区域近似多簇几何双反射信道模型,推导出多簇收发相关信道的相关系数和收发相关MIMO信道容量的表达式,分析了参数对信道容量的影响. 结果表明,收发相关的条件下,MIMO-OFDM系统的信道容量随总角度扩展而增加;信道容量是发射相关矩阵及多个接收时延扩展相关矩阵之和的函数,信道容量随着时延扩展的增加而增加.     

空间相关随机MIMO信道建模

针对几何建模的空间相关信道复杂度较高的问题,提出了一种通用的空间相关随机MIMO信道的建模方法。构建该信道首先需产生随机独立的MIMO信道,其次将该信道进行相位补偿,最后乘上空间相关矩阵。该信道建模采用随机产生方式,同时考虑信道的时延扩展、多普勒扩展、角度扩展等多种信道参数,通过调整某些参数可生成适用于各种MIMO技术研究的信道模型,如智能天线、空间分集、复用等,并且具有计算复杂度低、产生简便的优点。     

基于函数拟合AoA任意分布的MIMO信道特征分析

针对波达信号谱的任意性,采用角度域基函数采样法,建立多入多出（MIMO）天线衰落空间相关性（SFC）计算模型。提出了以基函数展开法,加权叠加形成符合多样无线场景波达信号近似信号到达角（AoA）复杂分布函数,导出了完整理论计算式。并对微蜂窝城市传播信道的实测数据进行了验证和分段指数非线性拟合分析,导出了实测信道下的MIMO SFC的近似拟合解,探讨了基函数采样数和加权系数的选取对计算精度的影响。研究结果表明此拟合法对任意波达信号谱分布和信道实测数据的整合有较高的拟合度,提出的近似算法可准确地拟合MIMO多天线系统的衰落相关信道特征,且能大幅度降低其计算的复杂度,提高运算效率,节省了仿真时间。此法能有效研究MIMO系统在特殊场景中的信道特征,并可推广到在多维空间域中对Massive MIMO的分析。     

多用户MIMO系统下行链路中SDMA的全局MMSE设计

在多用户MIMO系统下行链路中,使用SDMA技术可以提高整个系统的容量.BD算法通过将多用户MIMO信道块对角化,使整个多用户MIMO信道分解为独立并行的点对点MIMO等效信道,从而完全抑制了不同用户之间的多用户干扰(MUI).以此为基础,提出了一种基于整个系统均方误差最小化(MMSE)的SDMA设计方法,该方法在下行链路总发射功率的约束下,可根据各用户等效信道的噪声功率,来动态的分配各用户的发射功率,联合优化基站端的编码滤波器和各用户端的解码滤波器.     

低复杂度大规模MIMO系统联合天线选择与用户调度波束成形

针对大规模多输入多输出(MIMO)系统硬件复杂度较高以及基站所能支持的最大用户数受基站天线数影响的问题,提出一种计算复杂度较低的适应于大规模MIMO系统下行链路的联合天线选择与递减用户调度算法,通过移除“差”的天线和用户来最大化系统总速率,降低基站所需配置的射频链路数.仿真结果证明,该方案能够在保证系统性能的前提下大幅度降低系统硬件复杂度.     

蜂窝网联合协作MIMO上行容量研究

研究了蜂窝无线通信系统中联合协作传输的性能以及用户协作与基站协作之间的关系.在时分的线性部署蜂窝无线系统中,通过研究MIMO信道条件下基站、用户联合协作方式的单个小区可达上行各态历经速率,给出了MIMO信道中多基站联合解码与终端OAF协作联合模式下的可达速率的计算方法,并通过仿真对MIMO信道下联合协作方式性能进行验证...     

多用户分布式MIMO系统的低复杂度天线选择算法

相对于集中式系统,多用户分布式MIMO系统的基站端天线数量显著增大,因此基站端天线选择技术成为该系统的关键技术之一,然而采用传统的天线选择算法会因复杂度过高而制约系统的可实现性.为解决上述问题,针对多用户分布式MIMO系统的上行链路,提出一种基于优化参数的低复杂度接收天线选择算法.该算法采用逐减方法,以迭代优化参数的方式代替容量计算,从而达到降低计算复杂度的目的.复杂度分析和性能仿真结果表明,在有效降低运算量的同时,该算法的容量性能仍逼近最优算法.     

非对称双向中继信道中断概率分析与功率分配策略

为改善非对称瑞利衰落信道下双向放大转发中继系统的中断性能,提出一种新的最小化中断概率的功率分配方案.引入非对称因子,通过理论分析给出传统三节点网络结构中4种非对称双向中继信道下系统中断概率的闭合表达式,并通过仿真比较发现下行信道非对称系统中断性能最差.针对下行信道非对称系统,利用基于信道状态信息的用户节点功率分配方案来最小化中断概率,该方案中功率分配值为与非对称因子有关的分段函数,节点能根据信道状态的变化自适应调整发射功率.仿真实验结果表明:提出的功率分配方案可以改善下行非对称双向中继系统的中断性能,与等功率分配方案相比,非对称因子越小,改善效果越好.     

基于统一信道分解的自适应MIMO技术研究

由于空间相关特性的影响,限制了多入多出(MIMO)通信系统的应用.参考统一信道分解(UCD)的信道参数反馈方法,提出了一种自适应MIMO系统.这种系统能适用于各种空间相特性.通过仿真验证了基于UCD的MIMO系统在各种空间相关特性下的性能,并讨论了反馈误差对系统性能的影响.     

联合BP神经网络与基扩展模型的信道预测算法

针对高速移动的多输入多输出正交频分复用系统，提出了一种低复杂度的联合反向传播(BP)神经网络与基扩展模型的时变信道预测算法。为了降低计算复杂度，采用基扩展模型对信道进行建模，并通过对信道基系数进行线下训练与线上预测以获取未来时刻的信道信息。在线下训练中，首先基于历史接收的导频信号获取信道的基系数估计；然后构造训练样本，并将其送入BP神经网络训练中，以获取信道预测网络模型。在线上预测时，基于训练得到网络模型与历史基系数估计，从而获取未来时刻的时域信道。仿真实验结果表明，所提算法的计算复杂度较低，且预测精度较高，适用于未来高速移动环境下时变信道信息的高效获取。     

天线选择算法在分布式MIMO系统中的应用及影响

对分布式多输入多输出(MIMO)系统的上行接收天线选择算法进行了研究,比较了最优算法、递减算法、递增算法和基于最大范数的天线选择算法在分布式MIMO系统中的性能,并分析了天线选择技术对分布式MIMO系统性能的影响。     

基于统一信道分解的自适应MIMO技术研究

由于空间相关特性的影响，限制了多人多出（MIMO）通信系统的应用．参考统一信道分解（UCD）的信道参数反馈方法，提出了一种自适应MIMO系统．这种系统能适用于各种空间相特性、通过仿真验证了基于UCD的MIMO系统在各种空间相关特性下的性能，并讨论了反馈误差对系统性能的影响．     

一种改进的3D MIMO GBSBEM信道模型

为满足MIMO信道的空、时、频特性对新型信道模型的需求,在基于散射体几何分布的单反射椭圆信道模型基础上,引入收发天线间的空间距离、俯仰角等空间矢量参数,构建了基于空间矢量、到达角和多径时延的三维MIMO椭球信道模型.推导出到达角与多径时延的联合概率分布函数表达式,推导出频率选择性衰落条件下模型的空、时、频相关函数表达式.仿真结果表明,提出的模型不仅兼容传统GBSBEM的特性,而且提高了后者的易用性和准确性,扩展其应用范围,适用于对MIMO无线通信系统的信号接收性能进行分析和评估.     

基于改进DFT信道估计的导频污染减轻方案

规模MIMO技术通过在基站端和接收端安装大量天线,来提升多天线系统的MIMO增益,被列为第五代移动通信系统(5G)关键技术之一。针对制约大规模MIMO系统性能的导频污染问题提出了一种基于汉宁窗的改进DFT算法的信道估计方案。经过LS信道估计后的频域信号通过变换域信道后得到时域冲激响应,然后对干扰信号进行汉宁窗处理,筛选出有效的信道冲激响应,加快带外衰减,提高信道估计精度,以降低导频污染。仿真实验对比分析了LS估计算法、传统DFT估计算法、基于阈值的DFT信道估计和基于汉宁窗的改进DFT估计算法4种算法,提出的算法有效提高了估计精度且应用更广泛,在一定程度上减轻了导频污染。     

基于矩阵求逆化简的大规模MIMO系统线性信号检测

在大规模多输入多输出（MIMO）系统上行链路中,当基站端天线数远大于单天线用户数时,传统的最小均方误差（MMSE）检测算法能达到接近最优的线性信号检测性能.但是,MMSE算法涉及复杂的矩阵求逆,导致其难以快速有效地实现.为了平衡检测性能和计算复杂度之间的关系,对比分析了基于多项式展开的近似矩阵求逆方法和基于线性方程迭代求解的等效矩阵求逆方法,并将其应用于软判决检测中,充分利用了信道编译码的软信息,在降低检测算法复杂度的同时达到接近最优的检测性能.