基于时间反演的全双工自干扰消除研究

针对全双工大规模多输入多输出(MIMO)系统中存在的严重自干扰问题,提出了一种基于时间反演的全双工通信传输方案.首先,对导频序列进行时间反演预编码来估计等效自干扰信道,使导频序列的长度不依赖于天线数而与用户数有关;然后,根据所估计的等效自干扰信道增益在基站接收端重构该干扰并将其减去,达到消除节点处同频干扰的效果;最后,时间反演在基站接收端,作为接收波束赋形,减少用户间干扰并降低系统误码率.理论分析与仿真结果表明:与其他传输方案对比,所提方案对自干扰抑制效果更佳,上行链路可达速率更高,系统误码率更低,并且当天线数少于140时,系统拥有更高的频谱效率.     

大规模MIMO系统中基于空时相关性的导频减小算法

在大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统信道估计过程中,基站向用户端发送导频信号.由于导频数量与基站发射天线的数量成正比,传统信道估计过程会产生巨大的导频开销,尤其是对于采用频分双工通信方式的(frequency-division duplexing,FDD)大规模MIMO系统.为了解决这一问题,通过利用无线MIMO信道的空间公共稀疏性和时间相关性,提出一种基于压缩感知(compressed sensing,CS)技术的导频开销减小算法,其中,空时相关性用来提高信道估计精度.该算法能够在未知大规模MIMO系统信道稀疏度的情况下,自适应地获取精确的信道状态信息.分析和仿真结果表明提出的算法在减少导频开销方面优于局部公共支撑算法,同时能够维持良好的信道估计性能.     

基于统计信道模型的MIMO多天线系统性能研究

由于多径效应的存在,MIMO无线传输系统的性能很大程度上取决于衰落信号空间相关性.研究基于统计的传输信道模型,及在此模型下MIMO多天线系统的接收性能.在理想基站天线结构下,用户终端(UT)的波达信号方位功率谱(APS)模型可应用到Kronecker MIMO信道模型中.研究在Kronecker MIMO信道模型中方位功率谱对MIMO分集和多天线系统性能的影响.数值仿真结果表明:此统计信道模型下的参数估计符合理论和经验;提出的统计信道模型及分析法扩展了以前的MIMO信道模型建模,降低了计算和分析的复杂度.     

采用传播图论建模方法的Massive MIMO室内场景传播特性

大规模多天线(Massive MIMO)技术在基站端配置大规模天线阵列,能够大幅度提升数据传输速度和系统容量,实现无线传播信道中的空间和时间资源的最大化利用.有关Massive MIMO无线传播信道的研究,对大规模多天线的应用、系统的设计与部署具有重要意义.本文采用传播图论信道建模的方法,研究Massive MIMO在实际传播信道中的性能表现,既能很好的避免信道实测带来的繁重工作,又能有效反映Massive MIMO的无线信道衰落特性.分别在高频点6GHz和低频点1.472 5GHz对选定的室内传播场景进行了信道建模与仿真,由传播图论建模方法得到了信道冲激响应,并进行参数提取,分别从角度域和时延域分析了大规模多天线系统的信道传播特性,并通过分析信道奇异值扩展的分布,证明了实际传播环境中天线数目增多信道的正交性显著增强.     

基于空间相关性的大规模多用户MIMO预编码

由于FDD(frequency-division duplex)系统的信道不具有互易性,使得大规模MIMO(multiple-input multiple-output)系统发射端对多天线信道信息的获取变得十分困难。为了解决基站获取信道状态信息的问题,可以采用双重结构预编码方案,将对长期CSIT处理的波束成形和随后对短期CSIT处理的线性预编码进行级联,可以有效地降低反馈开销。预编码矩阵由基于空间相关性的预波束成形矩阵和基于短期CSIT的传统预编码矩阵决定。通过将具有空间相关性的用户进行分组,并将分组后的用户的信道矩阵与基于空间相关性的相同的预处理矩阵相乘,使预编码信号空间的维度降低。     

基于最大比传输预编码天线分组技术的大规模多入多出系统能效研究

大规模多输入多输出(MIMO)系统中,大型天线阵列之间的强天线相关性会导致系统性能降低.针对下行链路场景,提出基于最大比传输预编码的联合天线分组和天线选择算法,把大规模天线阵列划分为若干组,在每组中基于信道矩阵最大列范数选择天线,构造所选天线与接收天线间的信道矩阵,并计算对应的预编码矩阵.建立能效模型,分析联合天线分组和天线选择算法对系统能效的影响.仿真结果表明,在基站天线数为200、发射功率为10 dB、天线相关因子为0.8的假设下,当分组数为24时,与最大范数天线选择算法相比,该算法使系统能效提高了约24.4%.     

具有等增益子信道的MIMO多用户分集系统性能分析

针对收发两端已知信道状态信息的多用户多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统,研究基于几何均值分解(GMD)的MIMO多用户分集性能.该算法将基站和用户之间的MIMO信道分解为等增益的并行子信道,其自适应编码调制的复杂度低.借助Wishart随机矩阵理论导出多用户平均容量表达式,所得的表达式简洁、易于计算.研究表明,当参与调度的用户数足够多时,系统随着天线数的增加而获得的容量增益随用户数的增长而趋于饱和.     

大规模多输入多输出系统中基于离散傅里叶变换信道估计的导频污染消除方案

在大规模多输入多输出(multiple input multipte-output,MIMO)系统中,当基站不存在协作时,随着基站天线数的无限增加,快衰落效应和非相关噪声都能被平均掉,导频污染成为制约大规模MIMO系统性能的瓶颈。因此,提出了一种基于离散傅里叶变换(DFT)信道估计的导频污染消除方法,在时域信道冲击响应中通过DFT和IDFT变换把有用的信号长度之外的污染信号当成一个样本,利用有用信号之外的污染信号样本生成一个阀值,通过引入这个预设的判决阀值,筛选出有效的信道冲击响应,消除导频污染造成的干扰。仿真结果表明,在大规模MIMO系统的信道环境下,提出的方法可以进一步提高信道估计的精度,提高大规模MIMO的性能。     

基于STBC-OFDM的非协作虚拟MIMO传输策略

针对多用户配对虚拟MIMO(multiple input multiple output)安全性差、对信道估计器依赖性强的问题,在分析理想MIMO系统和多径SISO(single input single output)系统本质关系的基础上,提出一种基于空时分组编码STBC(space-time block coding)和正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)的非协作式虚拟MIMO传输策略.在发送端,为了获得最佳发射分集增益,利用信道循环矩阵奇异值分解(singular value decomposition,SVD)后得到的左酉矩阵进行预编码;在接收端,为了获得平行子信道传输效果,提出一种基于低复杂度线性STBC译码和傅里叶变换预解码的非协作虚拟MIMO接收方案.该虚拟MIMO在收发两端均无需信道瞬时信息,以非协作方式在单天线内模拟多天线收发效果.仿真分析结果表明该虚拟MIMO系统能有效逼近实际理想MIMO的系统容量和误比特率性能,显著降低了虚拟MIMO系统的检测门限.该结果验证了其有效性和优越性.     

发射端信道信息对MIMO下行链路的影响

在MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)多用户下行链路中,当发射端具有完全的信道状态信息(CSI:Channel State Information),则可以通过块对角化预编码完全消除用户间干扰(IUI:Inte-User Interfer-ence)。但是,不准确的发射端CSI会导致接收端有残留的IUI。针对最大比合并(MRC:Maximal Ratio Combi-ning)接收机,考察了不准确的发射端CSI对MRC接收机输出的信干噪比(SINR:Signal to Interference plusNoise Ratio)的影响。考虑两个用户的情况,其天线数均为N,而基站的天线数为N 1。推导了SINR的中断概率的上界和下界,且它们之间有简单的关系。仿真结果证明了理论推导的正确性。     

多用户MIMO空分多址下行链路预编码算法研究

针对多输入多输出(MIMO)空分多址下行链路,每个接收天线看成独立的用户来分配波束,联合正交随机波束成形(ORBF)和迫零波束成形(ZFBF)实现了每用户配置多天线的预编码方法。为了降低计算复杂度,提出了联合线性结合技术的RBF-ZFBF的下行链路预编码方案。该方案利用ORBF确定初选用户,每个用户利用线性结合技术获得有效SINR,所选用户将使用线性结合方法获得的信道质量信息(CQI)和信道方向信息(CDI)反馈到基站,完成用户选择、波束选择和最终预编码。实验结果表明,该算法与每用户单天线方案相比,提高了系统吞吐量,证实了所提算法的有效性。     

基于时间反转的水声信道判决反馈均衡算法

水声通信系统中多径扩展对水声信号传输有不利影响,而传统自适应均衡器不能实时补偿信道时变多径效应,因此利用时间反转技术的空时聚焦性,将时间反转技术与T/2分数间隔判决反馈均衡器相联合,构建了基于时间反转的水声信道判决反馈算法。仿真实验说明该算法可抑制码间干扰,降低误码率,验证了新算法的正确性和有效性。     

Optimal Multipoint-to-Multipoint Transceiver Design with Massive MIMO Relay Station in OFDM Systems

Based on massive MIMO(multiple-input multiple-output)multipoint-to-multipoint(M2M) systems,in order to avoid pilot contamination and improve the performance of capacity,a pilot training transmission scheme was designed for pilot decontamination by utilizing orthogonal subcarriers of OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) during pilot transmission phase and a joint optimized transceiver design for multi-antenna user pairs was proposed during the data transmission phase.The massive M2 M system included a single relay station,multiple paired source nodes and destination nodes.Source nodes precoding matrices and relay station precoding matrix were jointly optimized by maximizing the weighted sum-rate in OFDM systems.After some mathematical manipulation to sum-rate,the cost function of sum-rate was expressed as quadratic optimizing expressions which could be solved by regular convex optimization softwares.Different from existing algorithms,the proposed precoding design was based on massive MIMO OFDM systems with multi-antenna users pairs together pilot decontamination transmission arrangement.Simulations indicate the effectiveness of the proposed optimal precoding system.The proposed scheme not only can reduce pilot contamination,but also can improve performance of bit-error-rate(BER) as well as sumrate contrast to existing algorithms.In addition,it shows that the proposed M2 M massive MIMO system works steadily when the number of users increases in large scale.     

Precoding for Multiuser Spatial Multiplexing MIMO Downlink

Introduction Spatial multiplexing is a simple technique that allows multiple-input multiple-output (MIMO) wireless sys- tems to attain high spectral efficiencies. Unfortunately, the lack of spatial redundancy makes spatial multiplex- ing susceptible to ra…     

多小区 MIMO 网络中一种新的 D2D 通信干扰对齐算法

当多小区MIMO（multiple-input multiple-output）网络中引入D2D（device-to-device）技术后形成D2D-MIMO干扰网络,为解决其干扰问题,提出了一种基于天线数奇偶性的发送端数据流分配方案和基于该方案的干扰对齐（interference alignment,IA）算法。该算法通过最小化基站泄露到非目标用户的信号功率来求解蜂窝链路的预编码矩阵,通过最大化蜂窝用户的信干噪比（signal to interference plus noise ratio,SINR）来求取蜂窝链路的干扰抑制矩阵,进而通过线性干扰对齐消除蜂窝内干扰,并推导了系统的最大自由度（degrees of freedom,DOF）。理论分析和仿真表明,相对于现有算法而言,该算法提高了系统的自由度、频谱效率和能量效率,降低了对天线数的要求,增强了系统的灵活性。     

联合随机波束成形与迫零预编码的多波束选择

随机波束成形(RBF)在系统用户足够多时,具有与最优预编码方案相同的容量尺度,当系统用户少时,性能却下降严重。针对该问题,提出了联合RBF和迫零波束成形(ZFBF)的广播信道预编码方案。该方案利用RBF实现用户的初步调度,然后要求初选用户附加反馈量化的信道方向信息(CDI)和信道质量信息(CQI),在基站根据CDI和CQI反馈完成最终波束选择和ZFBF预编码。仿真结果表明,所提出的预编码方案,与现有的增强型RBF相比,在基本不增加上行链路反馈量的前提下,可明显提高系统和容量。     

大规模MIMO多用户双向中继系统的物理层安全性能分析

对大规模多输入多输出(multiple input and multiple out,MIMO)多用户双向中继网络的物理层安全性能进行分析。系统模型中假设窃听节点可以获取第一跳用户发送信号和第二跳中继发送信号,分析大规模MIMO中继采用最大比合并和最大比传输信号处理时的系统保密速率,进一步推导出中继天线数趋于无穷时的系统渐近保密速率表达式,并进行仿真验证。理论分析和仿真结果显示,即使在不采用专门的物理层安全技术时,大规模MIMO双向中继系统也能获得可观的保密速率。证明即使当窃听节点具备多用户干扰消除能力时,通过设置合理的用户和中继发送信号功率,大规模MIMO双向中继系统仍然具有较好的物理层安全性能。