大规模MIMO系统的智能天线选择与功率分配方法研究

为了满足大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的数据传输需求并降低系统能耗,提出一种基于量子化学反应优化的智能天线选择与功率分配方法。根据大规模MIMO系统不同时段的用户传输需求建立智能天线选择与功率分配模型,推导出其最大能效方程。为有效求解该非线性、多约束的混合优化难题,结合量子计算和化学反应优化机制的优势设计了量子化学反应优化算法,可得到最佳的天线选择与功率分配方案。仿真结果表明,所提的智能天线选择与功率分配方法能实时满足用户的信息传输需求,显著提高系统能效。针对不同的仿真场景,所提方法与现有的智能算法与分配策略相比均可得到最高的系统能效。     

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。     

非完美CSI情况下大规模MIMO系统的下行链路能效优化

为了满足密集的用户需求, 正在发展的蜂窝网络增加了移动系统下的能量消耗, 但更广的网络覆盖范围和功耗更低的无线通信系统也给无线通信系统带来了更多的挑战。针对这些持续增长的需求, 本文设计了一种能实现能量效率最大化的多小区大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统下行链路的实现方法, 提出了在非完美信道状态信息(channel state information, CSI)情况下包含基站天线数、导频复用因子以及用户数量等参数的信干噪比最佳闭式表达, 通过最大比合并(maximal ratio combining, MRC)接收技术推导出大规模MIMO系统的下行链路频谱效率, 再根据功耗模型得到系统的整体能量效率, 利用交替迭代的优化算法进行优化求解, 得出最大能效时的相关参数数值。由仿真结果可知, 本文所提的多小区大规模MIMO系统的下行链路的实现方法与现有多小区方法相比, 能量效率有12.2%的提升, 并且对于环境的变化有更好的鲁棒性, 对于多小区大规模MIMO系统具有一定参考意义。     

去蜂窝大规模MIMO系统功率控制算法

针对移动通信流量需求持续增长的需求, 同时考虑用户接入点选择和下行功率控制, 对去蜂窝大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的用户体验进行优化。基于最大信号干扰加噪声比, 为每个用户选择有效的服务接入点子集。在此基础上, 针对为不同优先级用户提供不同服务质量的目标, 建立长期功率约束下的下行链路加权功率控制优化问题模型。将该问题转化为凸优化问题, 求解得出一组优化的下行链路功率控制系数。算法经仿真验证, 能将去蜂窝大规模MIMO系统的95%用户频谱效率提升约11倍, 同时有效提升高优先级用户的体验, 对于去蜂窝大规模MIMO系统的研究具有一定参考意义。     

多用户MIMO系统中结合天线选择的协同差分空时传输方案

针对多用户多入多出(MIMO)系统中存在部分信道估计困难的情况,提出了一种新的协同差分空时传输方案。在此方案中引入了一种简单的自适应放大转发中继协议,该协议在中继节点结合了接收选择合并和发送天线选择,仅需要部分信道状态信息(CSI)。得出了最大似然差分检测方法,分析了系统的成对码字差错概率(PEP)性能。仿真结果显示,在相同收发天线数、功率及频谱效率条件下,所提方案比点对点MIMO系统中的差分传输方案获得了更高的分集增益和更好的误比特率(BER)性能。且在高信噪比情况下,还优于采用相干检测的非协同Alamouti传输方案。     

MIMO-OFDM系统多基站协作传输的盲定时同步算法

提出了一种用于多基站协作传输多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing, OFDM）系统的分布式多天线盲定时同步算法,利用接收信号的循环平稳特性,根据天线间时延导致的接收信号循环自相关函数谱峰的偏移量得到天线间的时延差值。采用一种基于滑动窗的检测算法,得到各天线时延值。仿真结果表明,该算法在无须额外同步数据的情况下,能有效地解决分布式定时问题。     

互耦效应对MIMO/SA多天线系统信道容量的影响

多输入多输出/智能天线（multiple input multiple output/smart antenna, MIMO/SA）系统是4G的关键技术之一,多天线的互耦效应是影响MIMO/SA多天线系统性能的主要问题。建立了MIMO与SA相结合的多天线系统模型,推导了互耦效应影响下空间相关系数和信道容量的表达式|通过电磁场数值计算和蒙特卡罗方法仿真MIMO/SA多天线系统的各态历经信道容量。结果表明：在典型的角度谱分布下改变天线间距,考虑互耦效应的信道容量围绕无互耦效应时的信道容量上下振荡|基站天线阵列间距增大信道容量持续增大,移动台天线阵列间距增大到0.5倍波长后信道容量基本保持不变|互耦效应增大信道的空域相关性,从而降低信道容量。     

可重构智能面辅助的低精度量化大规模MIMO系统的信道估计

针对可重构智能面辅助的低精度量化的大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中信道估计问题进行了研究。该系统的信道估计难点在于可重构智能面由近无源反射天线构成, 没有基带信号处理能力。系统观测值通过低精度的模数转换器量化使信道估计问题变得更富挑战性。本文基于基站-可重构智能面-用户的级联信道推导出等效信道, 并证明在虚拟角域上，该有效信道是结构稀疏信号。提出了基于期望最大化的近邻学习广义近似消息传递算法，从低精度量化的观测值中恢复等效信道。仿真结果表明所提出算法比传统算法具有更好的性能表现。     

米波MIMO雷达波束空间精确最大似然算法

针对阵元空间多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达低仰角估计方法运算量和数据传输量太大的问题, 提出了基于波束空间的MIMO雷达精确最大似然(refined maximum likelihood, RML)算法。该算法将阵元空间的数据转换到波束空间, 实现降维处理, 再利用最大似然的思想对波束空间的数据进行测角。计算机仿真结果表明, 相比于基于阵元空间的MIMO雷达RML算法, 所提算法有着良好的测角性能, 并大大降低了算法运算时间。同时, 通过计算机仿真分析了信噪比、仰角、波束指向与目标仰角之间的偏差、阵元数、反射系数误差和天线中心高度等因素对所提算法测角性能的影响。     

MIMO雷达稀疏阵列优化设计方法

针对运动平台多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达应用中无法进行规则稀疏布阵, 传统的稀疏阵优化设计方法优化对象单一的问题, 提出一种利用多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm, MOEA)进行阵列结构优化的方法。将MIMO雷达接收端的收发联合和差波束的旁瓣电平为优化目标, 使系统具有尽可能好的和差波束旁瓣抑制性能。仿真结果表明, 基于Pareto秩排序的MOEA的MIMO雷达稀疏阵优化设计可以使系统多种性能得到提升。     

放大转发中继系统中基于SCMA的能效资源分配方案

放大转发中继系统中, 以提升能效为目标, 在保障各用户的最小速率需求下, 提出一种子载波顺序配对以及稀疏码分多址(sparse code division multiple access, SCMA)码本功率联合资源分配算法。将能效资源分配建模为一个混合型整数优化问题, 并将其拆分为子载波配对和码本及功率分配两个独立的子问题。首先, 预设码本和功率分配, 基于能效对子载波进行配对。然后, 在子载波固定配对的情况下, 基于能效码本采用最优信道选择的分配方法, 功率问题转化为含有参量的凹函数, 构建拉格朗日函数进行迭代求解。最后,码本和功率交替迭代优化直至收敛。仿真表明, 所提算法较其他方案可以提升约29%的系统平均能效, 同时也保证了每个用户的最小速率需求。     

基于时间反演的上行NOMA系统能效优化算法

为了解决上行非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)系统在多径环境下传输效率较低问题,提出了一种基于时间反演(time reversal,TR)的上行NOMA网络资源分配算法.首先,利用TR技术独特的空时聚焦特性,增大信号的接收强度.其次,考虑用户最小传输速率约束和用户最...     

毫米波大规模MIMO-NOMA系统中基于动态子连接混合结构的预编码设计

针对毫米波大规模多输入多输出-非正交多址接入(massive multiple input multiple output non-orthogonal multiple access, mMIMO-NOMA)系统硬件成本和功耗过大问题, 基于动态子连接混合结构(dynamically sub-connected hybrid architecture, DSC-HA), 提出一种高效预编码方案。首先,在用户分组的基础上, 基于等效信道增益最大化原则, 利用Kuhn-Munkras算法匹配各NOMA簇用户的信道状态信息, 以实现动态天线分组, 进而完成模拟预编码设计。接着, 利用NOMA簇内强用户的等效信道来实现数字预编码设计, 以减小簇间干扰。最后, 通过优化簇内用户间功率分配来减小簇内用户间干扰。仿真结果表明, 基于DSC-HA的预编码方案不但系统和速率优于基于子连接混合结构的预编码方案, 而且能效明显优于基于全连接混合结构和基于全数字结构的预编码方案。     

IRS与人工噪声辅助的MIMO通信系统物理层安全方案设计

针对多输入多输出通信系统信息传输过程中的安全问题, 提出一种智能反射表面(intelligent reflecting surface, IRS)与人工噪声辅助的物理层安全设计方案。在该方案中, 首先基于系统保密速率最大化准则, 构建一非凸优化问题。由于该问题求解需联合优化设计基站波束赋形矩阵、人工噪声协方差矩阵及IRS相移矩阵，为易于求解, 基于均方误差准则, 对非凸目标函数进行等价转换。最后, 以交替迭代方式分别利用内点法和基于黎曼流形的共轭梯度下降算法, 求解波束赋形矩阵和人工噪声协方差矩阵以及IRS相移矩阵。仿真结果表明, 所提方案的系统保密速率在发送端具有较高的发送功率时, 优于其他几种方案。     

突出重点目标跟踪的分布式MIMO雷达阵元选取

在分布式多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达执行目标检测和跟踪多任务时, 为了在多个目标中突出对重点目标的跟踪, 提出了基于改进公平起点搜索的阵元选取模型与求解算法。在限定目标检测性能、跟踪性能和系统资源的前提下, 以最小的阵元集合为代价函数, 建立优化模型。为在同一框架下讨论系统的不同性能指标, 对参数进行预处理, 将表征跟踪性能的位置估计误差界进行去量纲化、归一化处理。分别引入表征目标重要程度和任务重要程度的权重因子, 得到表征系统综合性能的参数。遍历每一个初始阵元对, 逐次增加对系统贡献最大的阵元, 最终完成阵元集的选择。仿真结果表明, 所提算法能够提供接近穷举算法的性能并有效降低系统计算量。     

基于正则信道求逆预编码的MIMO功率分配方案研究

提出一种多用户MIMO系统中基于正则信道求逆预编码并具有QoS保障的功率分配方案:结合信道状态信息和用户QoS需求,分析得出约束条件的可行性判断依据;利用连续几何规划算法将非凸优化问题近似为凸优化问题,并辅以内点法求解最优功率分配方案;最终综合得出一套基于滑动窗口机制的功率分配框架。仿真结果表明,与现有算法相比,该方案能在有效保障用户最小速率和时延需求的基础上,显著提高系统可达速率。