非理想信道信息对于多用户MIMO系统的性能影响分析

摘要：针对闭环系统中存在反馈时延及接收端存在信道估计误差的情况,分析了非理想信道信息对基于天线选择方案的闭环多用户MIMO系统的性能影响。文中推导了中断容量及误比特率的解析表达式,通过理论分析表明反馈时延及估计误差会使得整个系统的性能下降,同时分析了多用户分集对系统的影响。最后通过数值仿真验证了理论分析的正确性。     

基于部分信道状态信息的双向中继系统性能分析

在两信源均配置多天线的双向放大转发中继通信系统中,两个信源分别采用存在反馈延迟的部分信道状态信息(CSI)设计发射波束形成向量,分析了反馈延迟对系统性能产生的影响,在瑞利衰落信道下推导了系统中断概率和平均误符号率的解析表达式.仿真结果表明,天线数的增加会改善系统性能,但反馈延迟的增大会使系统性能恶化,且无反馈延迟时系统分集阶数大于存在反馈延迟时的分集阶数.数值仿真结果与解析曲线吻合验证了分析结论的正确性.     

长期演进系统下行短帧结构及其导频图样设计

在长期演进(LTE)系统下行链路中,使用短帧传输数据可达到降低通信时延的目的.由于缩短帧的长度会造成系统性能的损失,为权衡系统吞吐量和信道估计质量之间的关系,给出一种新的小区专用参考信号(CRS)映射图样.链路级仿真结果表明:所设计的短帧导频图样在满足LTE系统下行吞吐量要求的同时,可提高信道估计质量并降低系统的误码率.     

非理想信道信息对多用户MIMO系统性能的影响

针对闭环系统中存在反馈时延及接收端存在信道估计误差的情况,分析了非理想信道信息对基于天线选择方案的闭环多用户多输入多输出(MIMO)系统性能的影响,推导了中断容量及误比特率的解析表达式,探讨了多用户分集对系统的影响.理论分析表明反馈时延及估计误差会使得整个系统的性能下降.数值仿真结果验证了理论分析的正确性.     

基于SWIPT NOMA的星地系统性能分析

为了提高星地系统的资源利用率和用户公平性,提出一种无线携能(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT) 非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)技术辅助星地系统的传输方案.首先,在非理想信道状态信息(channel state information,CSI)条件下研究了系统的中断性能,并推导了中断概率表达式.其次,通过分析渐近中断概率,发现由于存在非理想CSI导致中断概率在高信噪比区域出现了错误平层.此外,还研究了不同程度的信道估计误差和阴影衰落对系统吞吐量和能量效率的影响.最后,通过数值仿真结果验证了理论推导的正确性和SWIPT NOMA技术引入星地系统所获得的性能增益.     

开环和闭环发射分集的性能分析

发射分集是MIMO通信系统的主要技术之一，分析开环发射分集和闭环发射分集在Rayleigh衰落信道的性能，并且通过仿真比较了两种发射分集方法在存在反馈延迟和信道估计误差条件下的误比特率性能。     

可重构智能表面辅助传输的电力通信中继系统性能分析与功率优化分配

利用电力线通信和可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)辅助传输可提升室内电力物联网的边缘覆盖能力,有必要研究信道、RIS部署和功率分配等对系统性能的影响。针对电力线接入和分布式RIS辅助传输的混合通信场景,采用对数正态分布的电力线衰落模型、多个RIS模块独立且不同参数的Nakagami分布无线衰落模型,推导了系统中断概率和误码率等理论性能;考虑信道估计算法精度对系统性能的影响,采用矩生成函数近似等算法建模分析了非理想信道估计条件下的系统中断概率性能;通过序列二次规划法进行系统功率优化分配,获得最佳功率分配值。仿真验证了理论性能的有效性和准确性,对比分析了RIS数量及位置、双媒质信道参数、功率分配因子等影响中继系统性能的规律,为电力线通信和RIS在电力物联网应用提供了理论和技术支持。     

一种多用户 MIMO-OFDM 系统的 CQI 有限反馈和量化方案

利用多用户场景下多输入多输出正交频分复用（MIMO—OFDM）系统用户端的信道质量反馈信息和服务质量的相互关系,给出一种以系统吞吐量最大化为指标得到最优量化比特的方案,同时给出了用户误码率限制下的最优量化门限值．它通过推导反馈信道质量信息数与用户传输速率、中断概率之间的数学关系,在用户误码率要求下,设置最优量化门限使系统吞吐量最大化．仿真结果表明：该方案不仅能够满足系统的传输速率和平均误码率要求,还降低了反馈开销．     

能量收集高斯窃听信道的安全速率与中断性能

针对无线网络存在安全威胁和能量受限的问题,讨论了基于ST协议的能量收集型高斯窃听信道的安全通信问题。首先,给出了ST协议的模型;其次,以最大化安全速率为目标函数,得到了最优的能量吸收速率和能量吸收比;最后,分析了系统安全速率大于零的概率和安全中断概率。仿真表明,与半能量吸收比方案相比,优化方案明显提高了系统的安全速率并降低了安全中断概率。     

信道估计误差下载波频偏对MIMO-OFDM系统性能的影响

多入多出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中,信道估计误差和载波频偏是客观存在的.为研究MIMO-OFDM系统存在信道估计误差时载波频偏对系统的影响,文中使用迫零检测和Wishart分布的近似处理,从理论上推导出了瑞利信道和莱斯信道估计误差存在下,MIMO-OFDM系统受载波频偏影响的信干噪比及其概率分布,据此推导出了信道估计误差存在时载波频偏对系统平均差错概率和中断概率的影响.仿真结果表明,当系统存在信道估计误差时,较小的载波频偏会对系统产生较大的影响.     

认知无线网络中双中继协作策略及其差错性能分析

在认知无线网络中同时存在着主用户和次用户,次用户的通信必须在保证主用户不受干扰的条件下进行,次用户在检测到主用户未占用授权频段时机会地占用信道进行数据传输.为了保证次用户传输的连续性及QoS,研究人员在认知无线网络中引入了协作通信技术,研究发现认知无线电中的协作传输能够显著改善网络的传输性能.提出一种次用户双中继协作次用户的协作传输策略,并给出了该策略下平均误比特率和中断率的解析表达式,为了进行比较同时给出了单中继协作策略下次用户平均误比特率及中断率的表达式.理论分析和仿真结果表明,双中继协作次用户策略较单中继协作次用户策略有效地提高了次用户的差错性能.     

大规模 MIMO 蜂窝网与 D2D 混合网络物理层安全性能研究

随着量子计算机等计算设备的飞速发展,传统的加密技术正面临着挑战;由于物理层安全充分利用了无线信道的特性,其被认为是一种有效的解决方案.为此,提出了一种安全的混合网络模型,其中,端到端(device-to-de-vice,D2D)网络覆盖于大规模多入多出(multiple-input multiple-output,MIMO)宏蜂窝之上,被动的恶意窃听者(eavesdropper,Eve)能够窃听所有的无线信道;同时,为了提高能量效率,D2D发射机不仅可以从专用的PB(powerbeacon)收集能量,还可以从附近的射频干扰信号中收集能量.对此混合网络模型,假设所有网络元素的位置都服从独立泊松点过程,利用随机几何,得到了任一D2D发射机采集足够能量的概率;基于此概率,获得了蜂窝网用户和D2D用户的各态历经速率和安全中断概率.结果表明,由于D2D发射机可以从周围的射频干扰信号中采集能量,系统的能量效率得到显著提升,同时将专用PB的信号视作一种人工噪声,有效地提高了网络的安全性能.     

具有能量收集的认知双向协作中继网络中断概率分析

为了延长认知中继网络的生存时间和降低中断概率,提出了具有多主接收端的专用信号塔(PB,Power-beacon)辅助能量收集认知双向协作中继网络,并研究了采用译码转发模式和机会中继选择策略的衬底式认知网络中断性能。网络中次用户发射功率由收集自PB的能量和主接收端的干扰约束决定。推导了Rayleigh块衰落信道下次网络的精确中断概率,结果表明增大PB发射功率或主网络干扰约束将使中断概率单调下降。此外,还推导了有干扰约束和无干扰约束的次网络渐近中断概率,研究了中断饱和现象,PB位置对中断概率的影响,以及主接收端和中继数量、次网络端到端容量以及能量收集比率与中断概率之间的关系。仿真结果验证了理论推导。     

Nakagami-m信道下认知中继网络的中断概率上界闭式解模型

为更准确地反映和评估无线信道衰落指数对认知中继网络中断性能的影响,提出了认知用户在Nakagami-m信道模型下的中断概率上界闭式解模型.首先在Nakagami-m信道模型下,对认知中继网络频谱重叠共享和最佳中继选择准则的联合约束限制进行分析,再利用分部积分推导出认知用户接收机信噪比的概率密度函数和累积分布函数,进而对概率密度函数进行条件积分,根据蕴合法则即事件概率不等式得出其中断概率上界闭式解模型.仿真结果表明:相比传统的瑞利信道模型,Nakagami-m信道模型下的中断概率闭式解能够反映信道衰落指数大于1时的系统中断性能,从而更准确地反映了实际信道衰落情况对认知中继网络的影响;此外,由于该闭式解模型考虑了主用户干扰限制条件,限制了认知用户的实际发射功率,因而降低了系统的中断概率.     

A relay selection scheme based on geometric optimum in cooperative cognitive systems over mixed channels

This paper proposes a relay selection scheme based on geometric optimum principle to maximize the cognitive link＇ s connectivity with limited interference to primary user in cooperative cognitive systems. A dual-hop cognitive relay system is considered, in which the channel impulse response follows independent non-identical distribution （i. n. d. ） each hop, such as Rician, Rayleigh and Nakagami-m distribution. Then, closed-form expressions in terms of outage probability and average bit error rate （ABER） are obtained using amplify-and-forward （AF） relaying protocol over such mixed fading channels. Furthermore, the best range of the relay is derived. Extensive simulation re- suits are conducted to verify the theoretical analysis, which is useful to the network optimal design.     

协同认知网络中功率分配与协同节点选择

针对认知无线网络中次级用户通信性能优化问题,以最大化次级用户的传输速率为目标,研究引入协同通信的认知网络中协同节点选择和发送功率分配问题.通过引入中断概率增量因子,简化主用户接收机中断容量损失受限的约束条件,同时依据目标函数的不同将问题分解,对形成的原优化问题进行了有效求解.仿真结果表明,文中算法实现了最优的功率分配和协同节点选择,在保护主用户通信业务的前提下,有效地提升了次级用户的传输速率.     

基于动态多频谱感知的认知无线网络信道接入策略

针对固定频谱感知信道接入机制授权信道分配效率低的问题,提出一种多用户场景下基于动态多频谱感知的认知无线网络信道接入策略.该策略根据认知用户接入请求等级与空闲频谱发现概率为认知用户动态分配感知信道数量,首先分析了认知用户的最佳感知频谱分配数量,在此基础上通过建立认知用户信道接入模型和授权信道可用度更新机制,设计了一种动态感知频谱分配策略,并采用短视策略对网络吞吐量进行了分析.仿真结果表明,所提信道接入策略要比现有认知无线网络信道接入策略提高了网络吞吐量和认知用户接入的公平性,降低了认知用户的平均接入时延.     

延迟CSI反馈下的协作NOMA系统用户选择方法

为了提升多用户协作非正交多址接入(Non-orthogonal multiple access,NOMA)网络在信道状态信息(Channel state information,CSI)反馈延迟下的性能,提出一种近用户选择策略,目标是在满足所选近用户服务质量约束的同时最大化远用户的信息传输速率.分析了反馈延迟影响下,网...     

MIMO系统中有限反馈条件下的低功耗波束设计

为减小能量受限的多输入多输出(M IM O)系统的发射功率,该文提出了一种低功耗波束成形算法。该算法用特征矢量作为波束系数,用凸函数优化的方法优化波束之间的功率分配,使得系统在满足一定误符号率(SER)的前提下,发射功率最小。为减少反馈,该算法在发端仅需用有限的信道反馈信息——信道的相关矩阵信息或信道的均值信息,而不需完全的信道信息。结合正交空时码,该算法没有任何速率损失。仿真结果表明,与等功率波束成形算法相比,该算法能够有效地降低功耗。     

基于吞吐量和延迟折衷的 LTE 下行调度算法研究

在LTE(long term evolution)无线网络下行链路系统中,调度算法是其无线资源管理的重要技术,其主要任务就是为无线用户传输的各种业务合理地分配无线资源.尤其是针对Non-GBR(non-guranteed bit rate)业务传输,可通过一个高效的实时调度算法来提高系统的吞吐量,且保证每个用户的服务质量,其在很大程度上决定了整个系统的性能.鉴于最大权重(maxweight)调度算法虽然使系统的吞吐量最佳,但是却导致单个用户的延迟较大的缺点,运用李雅普诺夫最优化的理论提出了一种实时调度算法,此算法不需要知道信道状态概率的先验知识,仅根据当前的信道状态和当前的队列积压来做实时的资源分配决定和传输决定.理论分析和仿真结果表明,该算法在吞吐量和延迟之间有一个很好的折衷,不但使网络吞吐量最优化,而且减小了单个用户的延迟.