一种自适应基带系统的FPGA设计及性能评估

提出了一种V-BLAST MIMO MC-CDMA自适应基带系统在现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)开发平台上的设计方案.采用verilog硬件描述语言在赛灵思(Xilinx) Virtex4-VC4VSX55 FPGA开发板上实现了4发5收的V-BLAST MC-CDMA自适应基带系统.通过仿真评估了系统的误码率和资源利用情况,验证了系统误码性能良好且配置灵活,效率高,对下一代原型移动通信系统的开发具有一定的借鉴价值.     

MIMO系统中基于斜投影的盲空时多用户检测算法

针对多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)的码分多址(code division multiple access, CDMA)系统,提出了一种基于斜投影的盲空时多用户检测算法。该算法结合MIMO系统的空间分集技术与Alamouti空时分组码 (space time block coding, STBC)方案,自适应地跟踪干扰子空间和多天线信道,在此基础上对接收信号进行斜投影抑制多址干扰(multiple access interference, MAI),解决了传统的基于子空间的最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)盲空时多用户检测算法收敛速度慢和强干扰的情况下稳态性能低的问题,提高了多用户检测的鲁棒性,且计算复杂度较低。仿真结果表明该算法的有效性。     

MC-CDMA系统中基于子空间的盲多用户检测器

采用码片速率采样建立了MC-CDMA系统的信号模型,研究了多径环境下基于子空间投影的MC-CDMA系统的盲多用户检测技术和迭代算法,并对多用户检测的输出采用最大比合并.仿真结果表明,检测器具有较强的抑制多址干扰和抗多径衰落的能力,并且能快速收敛.     

基于子空间和LMS的线性共轭半盲多用户检测

针对实际的多载波码分多址上行链路,在基于最小均方实现的最小输出能量盲多用户检测(LMS-MOE)的基础上,提出MC-CDMA系统下一种基于子空间跟踪和LMS的线性共轭半盲多用户检测算法。该算法充分利用小区内所有用户的扩频码和伪自相关矩阵的信息使系统的性能得到了提高,采用修正的紧缩近似投影子空间跟踪信号子空间,从而避免特征值分解使计算复杂度显著降低。仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。     

MC-CDMA系统中基于粒子群算法的多用户检测

提出了一种频率选择性信道下使用多天线分集接收的多载波码分多址(MC-CDMA)系统中基于粒子群算法(PSO)的多用户检测(MUD).当采用多天线分集接收时,各个天线接收的信号经历了相互独立的衰落,导致不同天线分支对应的匹配度函数相互独立.为解决多天线分集接收的多目标优化问题,提出了虚拟Pareto前端的概念,并使粒子按照Pareto优化准则进行速度和位置更新.仿真结果表明,所提方案获得了增强的开发和探索能力,其性能优于常规粒子群算法和多目标遗传算法.     

基于高分辨距离像的MIMO雷达波形设计

波形设计关系到多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达目标检测和参数估计的性能,设计与目标高分辨距离像相匹配的发射波形可以提高雷达目标探测效果。在建立单站MIMO雷达模型的基础上,以最大化系统输出信号与干扰噪声比为准则,研究了波形设计的目标函数和约束条件,并在推导目标函数相位梯度的基础上提出了一种相位域恒模共轭梯度算法来解决该波形设计问题。仿真实验表明,由该算法设计的MIMO雷达相位编码信号可以在多次迭代后逼近理论最优波形的性能,该算法具有收敛速度快、性能稳定、运算量低的特点。     

超宽带系统中的迭代多用户检测算法

针对超宽带通信系统的多用户检测问题,将Turbo理论中的迭代思想应用于跳时超宽带多址通信系统的多用户检测中,提出了一种基于Turbo码的多用户检测与跳时超宽带多址系统相结合的联合应用方案———迭代多用户检测器,并推导出了一种基于软干扰消除和最小均方误差(MMSE)滤波的低复杂度迭代多用户检测算法,仿真结果证明,在室内超宽带信道条件下,使用该算法的这种接收结构的性能显著优于传统接收机,经过几次迭代后多址干扰被有效地抑制,系统性能明显提高。     

基于模糊层次分析的MIMO/SA多天线系统算法性能评估方法

多输入多输出（multiple input and multiple output, MIMO）和智能天线（smart antenna, SA）是第四代移动通信系统的关键技术,其结合的MIMO/SA多天线系统所采用算法的不同,直接影响系统性能,准确评估MIMO/SA多天线系统的算法性能,对于实际应用十分重要。结合波达方向估计算法、空时编译码算法、波束成形算法的算法性能指标,应用模糊层次分析法建立了层次结构模型,确定了各算法性能指标的权重和隶属度,得到了MIMO/SA多天线不同实现方案中不同算法的模糊综合评估方法,进行了仿真验证。仿真结果表明,评价方法能在不同的MIMO/SA多天线实现方案中选择出优化方案,对MIMO/SA多天线系统的方案设计与算法实现有较好的参考价值。     

空时复用多用户MIMO系统联合天线选择

在下行多用户MIMO通信系统中,用户间很难相互利用彼此间信息,用户间干扰消除必须在基站完成.又由于多用户MIMO系统的复杂结构,使得其链路成本极大增加.针对这些问题,提出一种低复杂度的预编码算法和相应的优化预处理算法,达到消除多用户干扰的目的,与传统线性预编码算法相比,所提算法可充分利用多用户系统容量,为用户提供较好的空间发射分集增益.同时,为了降低系统硬件成本,进一步给出一种基于误码率的发送端、接收端联合天线选择算法.所提天线选择算法可以取得与优化预处理算法相近的误码率性能,使得多用户通信系统性能与硬件成本间达到很好的折衷.仿真结果表明所提算法可以获得较好的性能,适用于实际的通信系统.     

一种新的基于LMS的自适应半盲多用户检测算法

深入研究了最小均方(least mean square,LMS)盲多用户检测,提出多载波码分多址(multicarrier CDMA,MC-CDMA)系统下一种基于子空间约束LMS的自适应半盲多用户检测算法.该算法设计了一种最小输出能量(minimum output energy,MOE)半盲检测器,给出一种子空间约束LMS算法自适应得到MOE检测器的权向量.为了降低计算复杂度,采用修正的紧缩近似投影子空间跟踪(projection approximation subspace tracking with deflation,PASTd)算法自适应跟踪信号子空间.通过利用小区内所有用户的扩频码有效地抑制了多址干扰,将权向量约束在信号子空间,降低了噪声子空间的影响,从而提高了收敛速度,改善了输出信号干噪比和误码率性能,仿真实验验证了该算法的有效性.     

空时分层结构码分多址系统的上行多用户检测

针对目前已提出的空时编码结构大多只研究单用户检测这一现状,研究了频率选择性信道下多输入多输出(MIMO)的多用户结构,并提出了一种采用V BLAST空时编码结构码分多址系统的多用户检测算法。基于发射符号的旋转不变特性和奇异值分解,得到了矢量信道冲激响应(VCIR)的盲估计,进而提出了上行信号的多用户检测器。该方法在满足系统对多用户检测性能期望的同时,还能很容易地对算法复杂度进行有效控制。仿真结果表明了该方法的有效性。     

Optimal MMSE successive interference cancellation in group-wise STBC MIMO systems

1.INTRODUCTIONInformationtheoryshowsthat a multiple-input multi-ple-output(MI MO)communication systemcan effi-ciently increase system capacity in rich scatteringwireless channel environment without additional pow-er and frequency spectrumrequirement as traditionaltechniques need[1,2].Transmission schemes based onMI MO typically fall into two categories:data ratemaxi mization schemes and diversity maxi mumschemes.The representative of the first category isBell laboratories layered space…     

Symbols detection for frequency-selective V-BLAST OFDM systems

1.INTRODUCTION TheverticalBellLabslayeredspace time(V BLAST)architecture[1]isonemostpromisingspace timecoding(STC)technique.Theprovisioningca pacityoftheV BLASTarchitecturecanmorenear thetheoreticalupper limitofchannelcapacity[2].Therefore,quiteanumberofresearchersproposedto deploytheV BLASTarchitectureinwirelesslocal loop(WLL)andwirelesslocalareanetwork(WLAN)[3].Conventionally,themultiple inputmultiple out put(MIMO)wirelesschannelsintheV BLASTar chitectureareassumedtobefl…     

基于Barzilai-Borwein迭代的低复杂度大规模MIMO信号检测算法

在大规模多输入多输出系统中,最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)算法能达到接近最优的线性信号检测性能,但是MMSE算法需要复杂的矩阵求逆运算,这限制了该算法的应用。为了降低运算复杂度,改进MMSE算法,利用Barzilai Borwein(BB)迭代算法来避免矩阵求逆运算,提出了结构简单的BB迭代信号检测算法,且基于信道硬化特性进一步优化了迭代初始解以加快算法的收敛速度。理论和仿真结果表明,所提出的BB迭代算法的性能优于最近提出的Neumann级数展开算法,而其复杂度相比截短阶数i=3的Neumann级数展开算法减少了一个数量级;且该算法收敛速度较快,在给定初始值的条件下,通过简单的几次迭代,能够快速接近MMSE算法的检测性能。     

基于子空间方法的自适应半盲多用户检测

提出MC-CDMA系统下一种基于子空间方法的自适应半盲多用户检测算法。该算法通过利用小区内所有用户的扩频码设计了一种基于MOE准则的半盲检测器。针对Chebyshev逼近算法受到来自噪声子空间分量的影响导致性能下降的问题,提出一种子空间约束Chebyshev逼近算法,并使用该算法自适应得到权向量。为了减少计算复杂度,采用修正的PASTd算法自适应跟踪信号子空间。仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。     

MIMO系统中基于因素图的迭代信号检测算法

基于无线通信中接收信号的似然检测模型,给出发送信号估计和推理的因素图描述。在此基础上,应用标准和积算法提出一种频率选择性衰落信道下的多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统的迭代信号检测算法。为了降低计算复杂度,提出一种快速迭代检测算法,通过引入概率数据关联方法,避免了标准和积算法中符号概率估计的积分计算。仿真结果表明,应用标准和积算法得到的迭代信号检测算法可以逼近最优算法的性能,而快速迭代检测算法在大幅降低计算复杂度的同时,误码率性能比传统的最小均方误差算法有较大优势。     

Compressive sensing based multiuser detector for massive MBM MIMO uplink

Media based modulation(MBM)is expected to be a prominent modulation scheme,which has access to the high data rate by using radio frequency(RF)mirrors and fewer transmit antennas.Associated with multiuser multiple input multiple output(MIMO),the MBM scheme achieves better performance than other conventional multiuser MIMO schemes.In this paper,the massive MIMO uplink is considered and a conjunctive MBM transmission scheme for each user is employed.This conjunctive MBM transmission scheme gathers aggregate MBM signals in multiple continuous time slots,which exploits the structured sparsity of these aggregate MBM signals.Under this kind of scenario,a multiuser detector with low complexity based on the compressive sensing(CS)theory to gain better detection performance is proposed.This detector is developed from the greedy sparse recovery technique compressive sampling matching pursuit(CoSaMP)and exploits not only the inherently distributed sparsity of MBM signals but also the structured sparsity of multiple aggregate MBM signals.By exploiting these sparsity,the proposed CoSaMP based multiuser detector achieves reliable detection with low complexity.Simulation results demonstrate that the proposed CoSaMP based multiuser detector achieves better detection performance compared with the conventional methods.