基于旋转直积码本的3D有限反馈SDMA方案

为平衡反馈开销和系统性能,在频分双工(FDD)系统下,针对三维多输入多输出(3D MIMO)系统的多用户预编码问题,提出一种应用于3D MIMO系统的基于统计信道信息的空分多址(SDMA)方法.首先,基于三维信道的空间相关性,提出3D MIMO中基于旋转直积的用户分簇码本设计,码本中每个分簇基的列向量相互正交,可作为发送方向用于下行预编码;其次,用户根据下行信道估计所得到的发端相关矩阵选取所在的分簇基及发送方向,并以长周期将其索引反馈至基站;最后,基站调度用户实现下行多用户传输.仿真结果表明:在信道相关性较高的情况下,该方法可以显著提升系统的吞吐量,且只须长时间向基站反馈信息,上行反馈开销极小.     

LTE-A终端反馈系统中双码本差分设计

在LTE-A(long term evolution advanced)标准中,基于固定码本的双码本传输模式已经开始使用。为了进一步降低信道的量化误差,在保证反馈开销的前提下提高多入多出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统的整体性能,提出一种基于格来斯曼码本的差分设计方法,该方法利用信道的时间相关性和空间相关性,定时旋转和缩放两级双码本以更好地追踪信道特性。     

一种新的基于码本设计的MIMO系统预编码方法

针对多输入多输出系统基于码本的预编码反馈开销与性能的矛盾,提出了一种新的基于码本设计的预编码方案,在传统码本设计中引入分集概念,通过空间分集的增益来改善码本矩阵的性能,并进一步在预编码实现中增加了预编码补偿单元.最后在4×4天线模式下对该算法进行了性能仿真和对比,仿真结果表明,在不增加任何开销的情况下,所提方案较传统的预编码方案大约有1～2 dB的性能改善.     

基于有限反馈的MIMO空分复用预编码优化设计

针对MIMO空分复用系统中利用信道状态信息自适应选择最佳预编码方案能有效提高系统性能,提出了一种基于有限比特反馈的预编码联合优化算法.该算法以最优化理论为基础,得出一种基于有限比特反馈的联合功率控制和空分复用预编码的最优发射机结构,并以此结构为基础提出了一种基于MMSE准则的最优预编码码本设计算法.仿真结果表明,与已有基于等功率的码本设计方法相比,所提出的设计算法在没有增加反馈开销的情况下,进一步改善了系统性能.     

基于自适应滤波算法的FIR MIMO系统均衡

为了实现对多输入多输出(MIMO)系统的均衡,提出了一种基于自适应滤波算法的自适应均衡方法。应用判决反馈式均衡器(DFE)的结构,把MIMO信道均衡问题的模型建模成一个简化的滤波模型。这个滤波模型使MIMO系统均衡问题中均衡器的设计问题转化为自适应滤波中最优滤波器的设计问题。两种典型自适应滤波器设计算法——LMS算法和RLS算法被应用于该模型中进行仿真,仿真结果显示了算法的收敛性和均衡方法的可行性。这种自适应均衡方法不需要对信道进行辨识,具有较小的运算量,并且可以适应信道变化。     

空分多址系统的码本设计

提出了一种新的空分多址多天线系统码本设计算法.该算法改进了通用型Lloyd算法,并基于改进型Lloyd算法生成了由一系列正交码本子集组成的空分多址系统的码本.仿真结果表明,本文的码本设计算法降低了信道状态信息的矢量量化误差,同时,基于本算法生成的码本,可以提高带有限反馈的空分多址系统的多用户速率和.     

MIMO系统中基于树形码本的高效反馈方案

为了进一步降低有限反馈系统的反馈量,提出一种基于树形码本的高效反馈方案.对于具有时间相关性的信道,下一时刻最优码字的分布取决于当前时刻波束成形矢量,树形码本的特点是同一支上的码字在矢量空间上距离较近,在已知当前时刻码字的条件下,将搜索范围限定在一个小码本内,从中搜索最优码字,从而降低反馈量.仿真结果表明:基于树形码本设计的高效反馈方案能在不降低系统性能的前提下有效地减少系统反馈信息量;反馈量的减少和信道多普勒频偏有关,多普勒频偏越小,信道的变化越缓慢,搜索码本也越小,反馈量改善效果就越明显.因此,在具有时间相关信道中,利用所提出的基于树形码本的高效反馈方案,能以较低的反馈量获取与传统方案相似的系统性能.     

基于压缩感知的MIMO-OFDM系统信道状态信息反馈方案研究

在MIMO-OFDM系统中,信道状态信息反馈技术是现在的研究热点。在研究了3GPP-LTE系统中使用的一些信道状态信息反馈方案的基础上,提出了一种基于最新的压缩感知技术的反馈方案。该方案中利用高速数字信道频域的稀疏性,通过压缩感知算法重建反馈的信道状态信息,有效减少了系统处理复杂度和传输的数据量。仿真证明,在反馈量相同的前提下,新方案的系统容量和误码率性能都优于传统的基于码本的反馈方案。     

基于多径的双极化信道信息反馈方法

天线部署空间限制和信道信息精度是影响大规模天线性能的重要因素,双极化天线能够有效地减少天线尺寸,在有限的空间内部署更多的天线,成为了大规模天线部署时的主流选择。但是由于信道的维度较大,目前,反馈技术面临码本中码字数目巨大、设计困难的问题,并且同时导致反馈开销大以及码字选择计算复杂度高。本文提出了一种新的基于多径的双极化信道反馈方法,这种方法仅仅需要少量的长周期宽带反馈的多径方向和幅度信息,结合一些短周期子带反馈的相位合并信息即可获得更加精确的预编码。结果表明这种方法能够有效地提高量化反馈效率并降低终端侧复杂度。      

大规模多输入多输出预编码中降低反馈开销的方法

针对大规模多输入多输出(MIMO)系统下,天线数增多反馈开销随之显著增大的问题,提出一种分割码本的预编码方法。该方法将有限反馈的大码本等间隔地分成k个码本,信道变化一次k个码本中的多个码本就被循环一次,选出一个最优码字Fi。Fi放入新开辟的储存空间,方便与下次选出的最优码字比较,循环一次Fi更新一次。同时将注水算法与之结合,使系统性能大大提高,而不会增加反馈量。仿真表明,在采用正交移相键控(QPSK)调制、离散傅里叶变换(DFT)码本的预编码、反馈比特数为4的条件下,系统误码率与单一码本下预编码误码率对比,约提升3 d B。该方法用较少反馈量便可取得与大码本预编码几乎相同的误码率。     

用于LBG初始码书设计的改进PNN算法

矢量量化初始码书对于码书的形成非常重要,为了改善初始码书的性能和提高最终的码书质量,在分析成对最邻近(pair-wise nearest neighbor,PNN)算法与基础上,提出2种改进算法用于LBG算法初始码书的设计。改进的算法将训练矢量的分量和值排序与一次迭代多次融合用于PNN算法中,有效地降低了PNN算法的复杂度,减小了PNN算法的收敛时间。实验证明,该算法具有合理性和有效性,与LBG算法结合可进一步提高码书质量。     

基于多层码书模型的运动阴影检测算法

在实际监控场景中,运动阴影的存在将对目标检测的准确性产生直接影响.针对此问题,本文提出了一种采用三层码书模型以此来提高阴影检测识别率的算法.该算法首先通过传统码书模型获取前景,然后对前景部分建立备选码书模型,再从备选码书中提取出具备阴影特质的点,构建阴影码书模型,最后通过该模型去除运动阴影.实验结果表明,与传统算法相比,该算法对阴影检测识别率有较大的提高.同时,通过对不同场景的对比,结果说明该算法具备良好的鲁棒性.     

基于人类记忆机制的码本建模方法研究

码本模型在实际应用时需要提前进行离线训练构建码本,在一定程度上限制了码本模型的实时应用。为此,将人类三阶段记忆机制引入到码本建模过程,基于记忆机制进行在线码本建模。每个像素点的时序信息被抽象成码本中不同的码字,并通过在瞬时、短时和长时记忆空间模拟记忆、遗忘、回忆等认知行为,实时地对码字进行分类。实验结果表明,提出的新算法不仅提高了模型的实时性而且对场景突变的适应能力也强于原始模型;同时,新算法在交通监测等现实应用中也能取得良好的效果。     

一种快速的代数码书搜索方法

代数码激励线性预测(ACELP)编码算法在各类语音编码标准中得到广泛采用.在ACELP码书搜索时.要得到全局最优的码向量,所需运算量很大,难以在硬件系统上实时实现.为降低计算复杂度,提出了一种基于脉冲预选和替换步骤的快速码书搜索方法.该方法采用预选技术来减少可能的脉冲组合,利用两级搜索与判断机制来改善脉冲替换搜索的效率.实验表明,该方法可以有效地降低复杂度,并维持较高的合成语音品质.     

基于SFCM自适应矢量量化码本训练方法

自适应矢量量化在语音信号处理中有广泛地应用,提出了一种基于SFCM算法的自适应矢量量化码本的训练方法,其特点是通过模糊聚类方法,重新调整训练样本与码字之间的隶属度,达到最小编码失真,使码本更适合新说话人,且计算简单·实验结果表明,可以使编码平均失真下降·     

基于排序分离平均算法的码书设计改进算法

为了获得性能更佳的码书,以排序的分离平均算法为基础,在获得初始码书后,对于在LBG迭代中可能出现的空胞腔采用填充与当前码书距离最远输入矢量的方式作为改进,有效地改善了传统LBG算法容易陷入局部最优以及排序分离平均算法的空胞腔问题。改进算法生成的码书更加接近全局最优。仿真实验证明了该算法的有效性。     

基于半波编码的语音码本的设计

语音编码技术是语音信号处理中的关键技术之一，语音编码包括波形编码和参数编码以及混合编码3种方法．在对语音实验分析的基础上，提出一种语音波形编码的新方法——半波编码．较详细地阐述了浊音初始码本和码本的制作方法，并类推出清音和无声码本的制作．经实验证明，这是一种有效的语音码本的设计方法．