一种新颖的多用户MIMO系统下行链路的信道分解方法

块对角化(BD, Block-Diagonalization)算法将多用户MIMO系统下行链路信道分解为若干个独立并行的单用户MIMO信道。该算法并没有考虑各用户接收噪声功率的差异,而是通过各等效单用户MIMO信道为不同的用户提供相同的空间发射分集,因此具有最大噪声功率的“最差”用户将会严重的恶化整个多用户MIMO系统的性能。我们结合下行链路信道块三角化（BT, Block-Triangularization)算法以及Tomlinson-Harashima 非线性预编码 (THP)提出了一种下行链路的改进BD分解算法,使分解得到的各单用户信道具有优于BD算法的空间发射分集。并且通过优先对“最差”用户进行预编码使得该用户获得“最优”的等效信道,提升了整个系统的性能。     

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.     

容量优化的多用户MIMO T-H预编码算法

针对多用户多输入多输出(MIMO)系统的下行链路,提出一种优化系统容量的Tomlinson-Harashima预编码(THP)算法.该算法根据用户子信道的衰落状况,对各个用户分别采用不同的缩放因子进行干扰预抵消处理,有效降低了等效噪声的熵值.同时结合多用户预编码排序算法来改变THP算法的预编码顺序,改善了用户子信道的衰落系数.仿真表明:与传统的THP算法相比,该算法能够有效提高系统容量(特别是在低信噪比情况下).当信噪比为5 dB时,采用该算法的10×10 MIMO系统在容量上有4 (bit*s-1)/Hz的增益.     

多小区环境中基于动态功率分配的干扰安排算法

在多用户MIMO (Multiple-Input Multiple-Out put)干扰信道环境中,为了充分利用系统的总功率,将用户受到的干扰最大化地重叠,以提高系统性能.给出了MIMO干扰信道模型及子空间干扰安排算法分析;针对如何最大程度地利用系统功率问题提出了一种采用动态功率分配的干扰安排算法.仿真结果显示,该方案...     

基于公平原则的多用户空间子信道分配算法

提出了一种基于MIMO/OFDM系统的空间子信道分配算法,在多用户环境下,以获取最大的系统吞吐量为目标,兼顾用户之间资源分配的公平性原则,充分利用系统的空间子信道资源,在保证发射功率恒定和一定的误比特率约束条件推导了多用户子载波分配准则,并给出了相应的算法流程.仿真结果表明,本算法具有良好的性能,既有效地提高了系统的吞吐量,又保证了用户之间资源分配的公平性.     

空分和频分混合接入方式下的无线资源调度算法

为进一步引入分集增益以提高无线资源频谱利用率,针对多用户多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统下行传输,提出联合OFDM和多用户空间复用MIMO混合接入方式下的用户调度和功率分配算法。采用这种混合接入方式不仅能够通过频率信道和空间信道的调度产生多用户分集增益,也能有效避免空分复用(SDMA)中频率复用产生的共信道干扰问题。在资源分配上,基于广义处理机共享(GPS)优化模型提出基于信道状态的并行加权公平队列(Cap-WFQ)调度和功率分配算法,算法在保证多媒体用户的最小数据率要求的同时优化系统吞吐量。     

多输入多输出系统广播信道有限反馈的用户调度算法

针对多输入多输出（MIMO）系统广播信道多用户调度的问题,提出了一种有限反馈条件下的用户快速调度算法.算法中用户端将信道对应码字和可达传输速率估计值反馈给基站;基站预先将码字分组,调度时根据接收到的反馈信息将用户归入不同码字代表区域进行快速筛选;然后比较各码字组对应用户确定最优的用户组.仿真结果表明,该算法的系统传输速率较高,能够实现多用户分级,并且算法复杂度较低,在实际系统中易于实现.     

空分和频分混合接入方式下的无线资源调度算法

为进一步引入分集增益以提高无线资源频谱利用率,针对多用户多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统下行传输,提出联合OFDM和多用户空间复用MIMO混合接入方式下的用户调度和功率分配算法。采用这种混合接入方式不仅能够通过频率信道和空间信道的调度产生多用户分集增益,而且能有效避免空分复用(SDMA)中频率复用产生的共信道干扰问题。在资源分配上,基于广义处理机共享(GPS)优化模型提出基于信道状态的并行加权公平队列(Cap-WFQ)调度和功率分配算法,算法在保证多媒体用户的最小数据率要求的同时优化系统的吞吐量。     

多用户多输入多输出系统预编码技术的研究

主要研究了非理想信道状态信息(Channel State Information,CSI)条件下,多用户多输入多输出(MIMO)系统的Tomlinson-Harashima Precoding(THP)算法.首先分析了信道估计误差对系统误码率(BER)性能的影响,仿真结果表明:信道估计误差对系统BER性能影响较大.在此基础上,应用best-first算法对系统性能进行改进,提高了系统的BER性能.     

OFDM系统的自适应分配算法的研究

关于算法的研究可以分为两类:动态算法和静态算法.静态分配算法在没有考虑信道瞬态增益的情况下预先进行子载波分配的.然而实际的通信系统是要支持多用户并发通信的,由于信道衰落存在用户差异性,将自适应技术应用在多用户系统中,根据用户在各子信道上的瞬时特性动态地分配子信道,充分利用信道的瞬时特性进行资源分配,对多用户要求共享同一子载波进行仲裁后完成分配,从而使系统总的发射功率达到最低.     

MU-MIMO系统的线性预编码和功率分配算法

针对下行链路多用户MIMO系统,提出了一种联合预编码和功率分配的算法.该算法能够优化系统的信道容量,同时也保证了每个用户的服务质量要求.首先求解线性预编码;在此基础上,通过分布式的功率分配,使得在满足各个用户服务质量要求的前提下,信道容量最大化.算法与现有的结合功率分配的预编码策略相比,在达到较高的信道容量的同时,也能满足各用户的最低速率要求(QoS).仿真试验表明:高信噪比(10～20dB)的情况下,在达到相等的信道容量时,算法平均可获得1dB的增益;在低信噪比(0～6dB)的情况下也能满足各用户的QoS要求.     

基于信号子空间的盲自适应多用户检测

多用户检测技术是DS—CDMA中解决多址干扰问题的一种重要技术。针对基于PASTd多用户检测方法在子空间追踪收敛速度慢和收敛的不稳定问题，提出一种快速子空间追踪的盲自适应多用户检测改进算法。该算法通过空间分解得到信号子空间，并利用信号子空间的特征值和特征向量得到解相关多用户检测器；最后，应用归一化正交Oja快速自适应地追踪信号子空间。仿真结果表明，相对PASTd多用户检测方法，降低计算复杂度，加快算法的收敛速度，系统稳定性好，拟制多址干扰具有良好的性能，达到很好的多用户检测效果。     

一种新的非线性预编码算法

为解决传统模代数预编码算法在信道条件不好时误码率高的问题,提出了将格点减少技术与模代数算法相结合的新的非线性预编码算法.该算法利用格点减少技术对实际信道矩阵进行正交处理,以提升系统的整体误码性能及保证用户间的公平性.仿真结果表明,该算法能够明显地改善系统的误码性能,且随着信噪比的提高,该算法的性能也逐渐提升.     

LR算法在MIMO-LAS-CDMA系统中的应用

在多入多出系统中,使用减格算法进行信号检测,如果结合多用户检测算法可以达到接近极大似然检测的性能。为了达到这个目的,给定多入多出系统的信道矩阵需要转化成一个正交的矩阵,以减小或消除信号检测过程中常规迫零算法对噪声的放大作用。为此,将减格算法与常规迫零检测算法结合,分析和仿真了接收机中使用减格辅助的迫零算法在M IMO-LAS-CDMA系统中的性能。仿真结果显示,使用这个新算法在复杂度开销增加不大的情况下,性能上超过了使用迫零算法接收机的系统。     

基于多用户分集的信道容量分析

为了研究多输入多输出系统(M IMO)中多用户分集的信道容量,在统一的系统容量模型下,使用理论推导和数值仿真,详细推导了多用户分集信道容量模型及其增益的来源,分析了在归一化最大调度下的信道容量的上下界,阐述了资源调度和功率分配对信道容量的影响,指出了空间分集与多用户分集的联合对系统容量的影响。结果表明,用户个数、发送天线的个数、接收天线的个数、资源调度方法、功率分配方案、空间分集和多用户分集的联合方式等,都对多用户分集系统的容量有着不同程度的影响。只有综合考虑各种因素,才能最大限度地获得多用户分集增益,否则可能得到相反的效果。     

分层动态虚拟 MIMO 的信道容量分析

针对如何解决目前移动通信频率紧缺及信道容量不足的问题,提出了一种新型的分层动态虚拟多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统结构,该结构结合了移动云的灵活接入、覆盖面积广等特点,并将虚拟MIMO技术融合在该结构中,较显著地提高了系统的信道容量.在该结构下,用户在层次之间进行通信并利用注水算法进行功率的优化分配.而对用户在跨越多层次进行通信的情形,提出了一种同时将层次间距离和传输功率进行最优化的马尔可夫链算法.该算法通过监测用户的变化进而调节层次间距离和传输功率,从而获得最大的信道容量.仿真结果显示,注水算法通过功率优化获得了层次间的分层动态虚拟MIMO结构的最大信道容量,马尔可夫链算法实现了用户跨越多层次通信情形下的最大信道容量.     

LTE-Advanced系统中的MIMO技术性能评估

为了对先进的长期演进技术(long term evolution-advanced,LTE-Advanced)系统中的多输入多输出(multipleinput and multiple output,MIMO)技术的性能进行评估,简单回顾了LTE-Advanced系统中的2种MIMO技术,即空间复用和空间分集,并介绍了一种适合LTE-Advanced系统评估的信道模型-IMT-Advanced(international mobile tele-communications-advanced)信道模型。基于该信道模型,通过系统仿真对以上2种关键MIMO技术进行了性能评估。仿真结果表明,不同的MIMO技术、调制方式、码本、复用率及接收方案都对性能有极大的影响。     

LTE-Advanced系统中的MIMO技术性能评估

为了对先进的长期演进技术(long term evolution-advanced,LTE-Advanced)系统中的多输入多输出(multiple input and multiple output,MIMO)技术的性能进行评估,简单回顾了LTE-Advanced系统中的2种MIMO技术,即空间复用和空间分集,并介绍了一种适合LTE-Advanced系统评估的信道模型--IMT-Advanced(international mobile telecommunications-advanced)信道模型.基于该信道模型,通过系统仿真对以上2种关键MIMO技术进行了性能评估.仿真结果表明,不同的MIMO技术、调制方式、码本、复用率及接收方案都对性能有极大的影响.