色噪声环境下双基地MIMO雷达收发角度估计

针对基于二阶统计量的MIMO雷达收发角度估计方法在色噪声环境下性能严重下降的问题,提出一种基于四阶累积量的双基地MIMO雷达的收发角度联合估计算法.从累积量的基本定义出发,构造出四阶累积量矩阵,通过特征值分解有效的分离出噪声子空间,最后根据MUSIC算法的基本原理,实现了MIMO雷达收发角度的正确估计,且估计参数可以自动配对.与传统基于二阶统计量的MUSIC算法相比,所提算法能够有效抑制高斯色噪声的影响,提高目标的角度估计性能,理论分析和仿真结果验证了所提方法的有效性.     

水声MIMO信道模型和容量分析

水声通信系统对数据率的更高要求提出了水声信道容量限的问题。信息理论的研究表明,采用多输入多输出(MIMO)结构具有改善信道容量的潜力。文章对MIMO水声信道模型及信道容量进行了研究。借助于瑞利衰落统计模型和射线模型,建立了时变的MIMO水声信道模型,分析了多径时延以及发射、接收阵元数对时变水声信道容量的影响。文中还基于湖试信道测量数据,给出了信道的功率延迟线和不同信道的中断容量结果。仿真和测量的结果表明,相比单输入单输出(SISO)信道,MIMO水声信道可以获得明显的容量改善;而且相比平坦衰落信道,多径MIMO水声信道可以获得更大的容量增益。     

信道状态信息对MIMO容量影响的分析

信道状态信息(CSI)对MIMO容量具有重要的影响,这里分析了接收机或发射机或两者均有CSI和两者均无CSI时对MIMO信道容量的影响.     

无人机蜂群通信的虚拟大规模MIMO信道估计算法

针对利用无人机蜂群通信实现热点区域覆盖的应用场景,提出了一种无人机蜂群通信中虚拟大规模多输入多输出信道估计算法,包括信道状态信息中导向矢量的波达方向(DOA, Direction Of Arrival)估计算法和子阵间距估计算法。考虑到空地信道状态依赖于地面用户的角域信息,因此先利用辅助用户对无人机方向角进行估计,在此基础上提出了一种基于降秩的DOA估计算法,获取精确的DOA信息。进一步,考虑到UAV动态位置变化导致不同UAV的天线阵列相对位置变化,提出了一种基于优化搜索的子阵间距估计算法,避免了大范围搜索带来计算复杂度高的问题。仿真结果表明,所提DOA和子阵间距估计算法可以提高信道估计精度。     

无线多载波信道的保密容量及最优功率分配

从信息论的角度,研究了宽带通信系统以多载波方式传输时可以实现的保密通信容量问题.将传统多载波窃密（wiretap）信道模型推广到多载波系统,推导了窃密信道可达保密容量的计算公式.在发送端总功率受限的条件下,进一步建立了最大化保密容量的优化模型,并根据发送端信道条件获知程度的不同,提出了相应的多载波最佳功率分配策略.仿真与分析结果表明,与发送端均匀分配功率相比,利用不同获知程度的信道状态信息,经过功率优化分配,可以提高保密容量     

联合功率分配的全双工MIMO中继最小速率优化

针对全双工多天线中继系统的端到端速率受到信道估计误差和发射机/接收机有限动态范围影响的问题,将中继端到端速率问题转换为加权总速率最优问题,提出一种联合功率分配算法．该算法通过联合优化源节点和中继节点的预编码矩阵,使系统能够根据信道状态信息联合分配源节点和中继节点的功率．仿真结果表明,联合功率分配算法相较于传统的单节点功率约束算法能够提升系统最小速率,抑制自干扰的影响．     

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.     

MIMO OFDM系统时域信道估计新方法

提出一种多输入多输出-正交频分复用（MIMO—OFDM）系统的时域信道估计新方法。设计了一种具有最佳自相关性的实训练序列,并利用训练序列的自相关性获得信道的时域冲激响应。同时针对时域信道具有一定的稀疏性,通过信道有效路径估计,减少噪声对信道估计结果的影响,提高算法估计性能。理论分析和实验仿真结果表明,文章方法在更低的计算复杂度和更高的系统传输效率下,具有更高的估计性能。     

确定性MIMO信道在不同功率条件下的容量分析

对MIMO信道容量进行分析研究有助于未来4G网络的组建与优化.在假设信道系数不变的前提下,分别推导了发射端天线在等功率分配方案、波束成型条件及注水功率情况下的MI-MO信道容量.对以上三种功率分配方案在同一环境下通过计算机仿真进行了比较:在不额外增加发射功率的情况下,注水算法是最优的,但其运算复杂度较高;等功率分配方案信道容量在大信噪比的条件下比较理想.波束成型方案在低信噪比时接近最优情况.     

脉冲噪声下的高可靠性OFDM信道估计

从信道估计内插误差角度分析了突发脉冲噪声干扰对无线OFDM接收机性能的影响,针对由脉冲噪声所导致的时间方向信道内插估计错误扩散,提出了旨在提高无线OFDM通信系统抵抗脉冲噪声能力的信道估计安全策略,包括:脉冲噪声突发位置检测、防止受损导频内插错误扩散算法、受干扰子载波数据可信度判决。仿真结果表明,在低复杂度条件下,可以显著提高无线OFDM接收机在脉冲噪声环境中的信道估计性能。     

多小区下的MIMO OFDM的导频设计和信道估计

为了抑制多入多出正交频分复用（MIMO OFDM）系统小区间信道估计的多址干扰,提出了一种导频设计方案. 该导频可以使干扰能量均匀分布在所有信道延时采样点上,使小区间干扰白化. 根据该导频的特性,提出了一种改进的频域最小二乘信道估计算法. 该算法具有低计算复杂度,在信道多径延时未知的情况下仍可以有效抑制来自邻小区的干扰,使系统性能得到明显改善. 通过仿真证明了导频设计的合理性和信道估计算法的正确性.     

MIMO信道容量公式及其渐近界

研究了当发射机未知而接收机已知信道状态信息时,独立同分布的多入多出（MIMO）平坦瑞利衰落信道的各态历经信道容量。首先,利用Wishart矩阵的特征值分布,导出了一个简单闭合的MIMO信道容量公式;然后基于此公式,得到了MIMO信道容量在高信噪比时的渐近界,解析地反映了随着信噪比的逐渐增加,MIMO信道容量与信噪比（以dB为单位）和收发天线数目的最小值呈渐近的线性关系;最后,计算机仿真验证了所提出的MIMO信道容量公式及其渐近界的正确性。     

一种全新的MIMO-OFDM信道估计和导频方案

提出了一种全新的多入多出正交频分复用（MIMO-OFDM）信道估计和导频设计方案．当信道近似不变的OFDM数目与发射天线数目相同时，从理论上推导出基于重叠导频和正交导频结构的统一频域信道估计解和时域信道估计解.这样该算法大大降低了最优导频信号存在的条件，且具有非常低的复杂度和灵活的天线配置，导频信号能简单地从空间维的恒幅度构造就可以达到系统的MIMO-OFDM的均方误差（MSE）最优性能．该算法在发射天线数目为2、3和4时具有相当大的实用价值．仿真结果证明了本文推导算法的正确性以及导频设计的合理性．     

空间相关信道下大规模MIMO系统频谱效率分析

针对空间相关信道下存在干扰机的多用户大规模多输入多输出系统,研究了基站仅配置低精度模数转换器（ADC）的系统频谱效率性能.通过结合指数（Toeplitz）相关模型建立空间相关信道,并利用加性量化噪声模型和最大比合并算法,推导出系统频谱效率的闭合表达式.基于此,进一步对理想和非理想信道状态信息下的系统频谱效率进行比较分析.仿真结果表明,随着用户发送功率和ADC精度的增加,频谱效率将出现饱和效应;当合法用户发送功率小于干扰机发送功率时,干扰机对系统的影响占主导作用;当合法用户发送功率大于干扰机发送功率时,能够有效地抑制干扰机对系统的影响.     

存在信道估计误差的MU-MIMO系统自适应资源分配

分析了不相关瑞利平坦衰落信道下,信道估计误差对采用迫零波束赋形(ZFBF)多用户多输入
多输出(MU-MIMO)系统性能的影响. 在发送端天线总功率受限以及目标误比特率（BER）的
约束下,提出一种以系统有效吞吐量最优为目标的自适应资源分配算法. 该算法在调度用户时兼顾用户的信道状态信息和公平性,利用误包率严格近似为高斯随机变量的性质得到传输速率和功率的闭式解. 仿真结果表明,由于考虑了信道估计误差,系统有效吞吐量大大提高;同时保证了用户的服务质量(QoS)和公平性,并具有较低的复杂度.     

MIMO系统中基于野值剔除的最大多普勒频移估计

针对多入多出(MIMO)系统中的最大多谱勒频移估计，运用单因素试验的方差分析法对多组估计值进行建模和假设检验，提出了基于最大距离判决和置换均值原则的野值剔除方法. 研究表明，该方法可以有效检测并删除估计值中的不合理数据，提高MIMO系统中最大多普勒频移估计的精度.     

多径衰落下基于多码检测的多天线CDMA信道容量

研究了基于LS码和Walsh码多天线CDMA系统在干扰方差已知和干扰方差未知两种情况下的容量，给出了理论分析。理论和仿真结果符合表明：使用LS码的系统容量远远大于基于使用Walsh码的CDMA系统；干扰方差对LS码系统没有任何影响，容量与信噪比呈线性关系；而对于传统CDMA系统，干扰方差未知要损失一定的容量，并且在信噪比大于18dB的时候有平台效应。     

似然迭代平方根容积卡尔曼滤波算法的克拉美罗下界分析

本文介绍了平方根容积卡尔曼滤波算法和似然迭代平方根容积卡尔曼滤波算法,推出了后验克拉美罗下限.将两种算法应用到弹道再入段的状态估计中,分析和比较了两种算法的标准差与后验克罗美罗下限的关系.仿真实验结果表明,相比于平方根容积卡尔曼滤波算法,似然迭代平方根容积卡尔曼滤波算法的位置、速度和弹道系数的标准差与后验克拉美罗下限很接近,算法的滤波性能明显优于平方根容积卡尔曼滤波算法,是一个有效的状态估计算法.