利用干扰提高容量的低复杂度预编码方法

在接收用户配置单天线的多输入多输出广播系统(MIMO BC)中,提出了一种利用干扰提高系     

MIMO广播系统中基于有限反馈的多用户选择新算法

在基于有限反馈多输入多输出(MIMO)广播系统的多用户选择研究中,目前已有的用户信噪干扰比(SINR)估计存在较大误差,这使得整个系统的性能受到制约。该文利用推导出的上下界来联合估计用户接收到的有用信号功率,得到了一种误差较小的SINR估计式,并基于该式给出了一种用户选择新算法。仿真结果表明,新的用户选择算法可以在低信噪比和高信噪比下同时达到较优性能,且复杂度较低。     

一种容量上界最大化的量化反馈方法

研究了多输入多输出广播通信(MIMO BC)系统中的信道量化反馈问题．通过分析得到了一个接收用户容量上界,并基于该上界最大化构造了一种新的量化反馈方法．该方法采用随机量化码本,不仅考虑了信道的方向还考虑了子信道增益信息．仿真结果表明,相对只量化反馈信道方向信息的方法,该方法不仅显著提高了量化误差存在下的系统容量,并且复杂度更低．     

智能天线小型化研究

智能天线技术致力于解决迅速增加的业务量和有限的频谱资源之间的矛盾,在实际应用中,智能天线的体积问题一直是业界关注的焦点.     

MIMO广播系统中的用户丢弃准则

针对MIMO下行系统中基于ZFBF的多用户贪婪选择算法复杂度高的问题,给出了一个用户丢弃准则,采用该准则的改进算法相比已有算法不仅性能上几乎没有任何损失,而且能显著减少每次进行用户选择时所需考察的备选用户数,从而降低计算复杂度。仿真结果表明,当信噪比较低时,采用该用户丢弃准则使得计算复杂度的下降超过50%。