毫米波大规模MIMO系统中基于GMD的低复杂度混合预编码

针对毫米波大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,基于几何均值分解(geomet-ric mean decomposition,GMD)的混合预编码方案计算复杂度高的难题,提出一种基于GMD的低复杂度混合预编码方案.根据交替最小化原则,通过基于阶递归最小二乘的广义正交匹配追踪算法设计具有非凸约束的模拟预编码器;当模拟预编码器确定后,基于最小二乘准则设计数字预编码器.通过在每次迭代中选择多个向量减少最大迭代次数以及利用阶递归最小二乘避免模拟预编码器设计中的矩阵求逆来降低方案复杂度.通过对复杂度及频谱效率和误码率性能的仿真结果分析表明,所提方案在显著降低计算复杂度并提高预编码效率的情况下,性能接近现有基于GMD的混合预编码方案,并且误码率优于传统基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的混合预编码方案.     

毫米波MIMO系统基于块对角化的混合预编码算法

在毫米波大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统中,传统的数字预编码器需要给每一个天线配置一条独立的射频(radio frequency, RF)链路,这将会大大增加系统的成本和功耗,通过混合预编码可以有效地解决射频链路受限的问题。目前,混合预编码的研究大多都是针对多用户单天线场景,没有考虑到用户端配置多根天线的情况,为了消除多用户间干扰,增加系统的频谱效率,提出一种针对多用户多天线场景的混合预编码算法。在模拟端,通过基于矩阵迭代算法和模拟矩阵集合设计方法进行求解。在基带端,采用块对角化技术(block diagonalization,BD)消除多用户之间的干扰。仿真结果表明,所提出的多用户混合预编码算法相较于传统的块对角化混合预编码算法具有更好的性能表现,且更接近于纯数字预编码算法。     

基于PARAFAC2分解的手写数字识别算法

提出了基于平行因子2(PARAFAC2)分解的手写数字识别算法,与基于高阶奇异值分解的算法相比较,新方法的识别率没有降低,但是效率有所提高,更重要的是,新方法可以处理手写数字维数互异的情形。实验结果验证了算法的有效性。     

3D多输入多输出正交频分复用系统中基于奇异值分解的信道估计方法

在3D多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统模型中,分析了基于导频的信道估计方案.针对线性最小均方误差方法的算法复杂度高的问题,应用奇异值分解(SVD)算法降低信道自相关矩阵的维数,以减小算法的复杂度.仿真结果表明:所提出的基于奇异值分解的信道估计算法,能够在保证误码率(BER)性能的情况下,具有更低的算法复杂度.     

基于广义奇异值分解算法的电离层三维层析模拟

为了研究广义奇异值分解(GSVD)算法在电离层三维层析中的可行性,利用 IRI2001模型所提供的电子密度场构建的TEC模拟观测值.根据不同的测站、卫星源和初值,设计了4组模拟实验,利用广义奇异值分解算法反演电子密度.通过对比电子密度的模拟反演值和模拟真值,分析了站点分布、射线数量和初值选取对层析结果的影响.研究结果表明,广义奇异值分解算法理论上可用于电离层三维层析研究.在理想情况下,利用广义奇异值分解算法可较好地重建电离层电子密度三维分布.但当测站分布不好,或有效射线数较少时,重建质量将会受到较大的影响,在实际应用中合理选取初值可较好地重建电离层三维电子密度分布.     

基于小波系数重要值与SVD的零水印算法

为提高水印算法的抗攻击性能,提出了一种基于小波系数重要值与奇异值分解(SVD)的零水印算法.算法对宿主图像的低频子带进行分块,在密钥的控制下,伪随机地选择低频子带中的两块共4个系数组成一组,找出每组中的重要值;对重要值进行分块奇异值分解,最后通过判断每个子块最大奇异值的最高位数字奇偶性产生零水印.实验结果表明,该算法在抵抗普通攻击与抗旋转几何攻击方面均具有较好的鲁棒性.     

基于SVD和ICA的全息水印算法

基于奇异值分解和独立分量分析,提出一种新的数字全息水印算法.该算法利用全息图的特点,采用数字全息图代替普通的二值图像作为水印图像,提高了水印算法的安全性.奇异值分解被应用于水印的嵌入过程中以提高水印算法抗几何攻击能力,并借助于独立分量分析实现全息水印图像的盲提取.实验结果表明,该算法能有效地抵抗JPEG压缩、加噪、声滤波和对比度增强等常规攻击,同时,对旋转、平移、翻转和缩放等几何攻击也具有一定的鲁棒性.     

基于特征值和奇异值分解方法的盲分离

在基于特征值和奇异值分解的盲分离算法中，采用固定时延相关统计量不能很好反映数据矩阵特征，故提出了一种基于不同时延正定相关矩阵的特征值和奇异值分解的盲分离算法．算法分观测信号的预白化和基于奇异值分解两个阶段，解决混和矩阵在输出信号数目大于等于输入信号数目的情况下，确定未知源信号的个数和分离的问题．仿真实验表明，改进算法能够准确分离出3个源信号，全系统矩阵比传统算法更接近分离要求，从性能指标来看，改进算法在信噪比10dB时，其分离的效果达到了良好．     

基于SVD的数字水印算法及相似性度量方法的改进

在基于奇异值分解(SVD)算法的基础上,提出了一种基于Strassen矩阵乘法的奇异值分解水印算法;提供了原图像和水印图像的相似性度量方法;给出了该算法与SVD及Block-SVD算法的时间对比分析.实验结果表明:该算法的鲁棒性强,速度快,效率高.     

基于小波变换和奇异值分解的图像压缩

本文首先介绍了基于小波域的奇异值压缩算法,然后提出了基于矩阵分块和阈值约束的奇异值压缩编码算法：低频子带直接进行熵编码。针对高频子带分块处理,结合各频带的能量与奇异值之间的关系,选择不同的阈值,对分块矩阵进行带阈值条件的奇异值分解方法。通过改进的算法和直接的奇异值分解进行了实验对比,在同样的压缩率的情况下可以获得更高的峰值信噪比。     

多输入多输出系统下低复杂度的自适应预编码方法

针对多输入多输出衰落信道中存在的码间干扰和多径干扰问题，提出了一种具有低复杂度的自适应预编码方案．该方案在发送端和接收端分别放置了预编码器和基于迫零算法的接收机，这样接收机在进行均衡译码的同时，将信道信息反馈给发送端，发送端便可以随之选择发送子载波的数目以及预编码矩阵，完成自适应预编码．该方案可有效降低系统的误码率．仿真结果表明，当误码率为10^-3时，在传输信道信息未知的情况下，该方案的信噪比比信道信息已知的基于最小均方误差预编码方案高1．3dB，且复杂度大大降低．     

Joint Source and Relay Precoding/Beamforming Algorithm for OFDM Multi-user Cooperative Relay Systems

In order to reduce the feedback load of multi-user orthogonal frequency division multiplexing （ OFDM ） -based wireless systems, a practiral limited bits feedback precoding algorithm is proposed with direct source-destination link based on amplify-and- forward cooperative relay network under frequency selective fading channels. Using joint minimum mean square error（MMSE） filter, the receiving decoding matrix is designed for each user in the paper. Source precoding （beamforming） matrix is optimized with convex function of weight mean square error （MSE）. Relay precoding matrix is obtained under MSE decomposition and convex optimization. The precoding matrix index is fed back for clustered subcarrier of OFDM with limited feedback. Then using interpolation algorithm, all precoding matrices are achieved at base station （BS） and relay nodes. Simulations indicate the effectiveness of the proposed limited feedback joint precoding and beam_formlng design. The proposed method can improve bit error rate （BER） performance and obtain better sum-rate performance in contrast to existing algorithms. It displays the BER performance is close to that of the unquantified precoding feedback method.     

基于格拉斯曼流形的多用户大规模混合预编码

针对大规模天线系统采用全数字预编码时,所需射频链的数量较多而导致实现成本和硬件复杂度较高的问题,提出了一种基站端的两级混合预编码方案.该方案以最小化均方误差为准则,设计预编码矩阵的目标函数,并采用基于格拉斯曼流形的共轭梯度算法对目标函数进行求解.仿真结果表明:所提出的混合预编码方法能有效降低硬件实现复杂度,同时性能接近全数字预编码方式.     

多用户MIMO中继通信系统中线性处理器设计

在多用户MIMO(多输入多输出)中继通信系统中研究了基站预编码和中继处理矩阵的优化设计问题,提出了一种能有效消除多用户干扰的基站预编码方案——迫零QR,并采用奇异值分解(SVD)法设计了中继处理矩阵.仿真结果表明,所提的迫零QR预编码方案的和速率随着天线数的增加和用户数的增加而增大,且明显优于基站无预编码策略,若与SV...     

光MIMO-OFDM预编码矩阵优化

由于水下非成像光多输入多输出正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)通信系统采用强度调制-直接检测的通信方式,缺失频率和相位分量,不同光源的光束在接收端相互叠加,因此其信道相关性强,误码率(bit error rate,BER)高。针对这一问题,提出一种基于非成像光MIMO-OFDM接收信号欧氏距离的预编码算法。假设发送端预知信道状态信息,在满足光信号非负性和总功率受限的约束下求解最优预编码矩阵,通过对不同光源分配不同的功率实现最大化接收信号的最小欧氏距离。系统发送端通过预编码矩阵对信号进行预编码,接收端通过最大似然方法对最大化欧氏距离的接收信号进行解码。仿真结果表明,与基于奇异值分解的光MIMO预编码算法相比,提出的算法在总功率不变的前提下,进一步降低了非成像光MIMO-OFDM系统误码率。     

延时反馈多天线信道的线性预编码方案

为了充分利用多天线系统发送端的延时信道参数,基于B ayes ian准则提出等误码准则和最小误比特率准则下的优化线性预编码方案。该方案考虑发送端的延时误差给系统带来的影响并对信道状态信息的条件期望进行奇异值分解。仿真结果表明:采用等误码准则下的优化方案使得系统在误比特率为10-4时获得约2.5 dB的信噪比增益,并且使各空间子信道的性能更接近,另外最小误比特率准则下的优化预编码方案也在稍增加系统复杂度的前提下有效地抑制延时信道对系统性能的影响并降低系统误比特率。     

基于目标转换的低复杂度幂次迭代混合预编码算法

为了使大规模毫米波(millimeter wave,mmWave)多输入多输出系统能耗与性能得到更好的均衡,通过基于目标转换的幂次迭代算法、Aitken加速算法、数学归纳法研究了信道混合预编码矩阵的设计问题.结果表明,与现有的其他预编码方案相比,所提算法可获得更高的系统总可达率、更低的计算复杂度、更小的误码率,性能逼近最优全数字预编码方案.可见,所提出的算法具有很好的有效性和可靠性.     

结合接收波束成形的Tomlinson-Harashima预编码方法

给出了一种利用Tomlinson-Harashima预编码(Tomlinson-Harashima precoding,THP)结合接收波束成形的多用户多输入多输出系统的广播信道预编码方案。当移动台有多个接收天线时,基站采用迫零Tomlinson-Harashima预编码(zero-forcing THP,ZF-THP)消除多用户间干扰,同时每个移动台利用接收波束成形保证系统拥有最大和容量。进而分析了预编码时QR分解的2种最佳的排序方法,揭示出ZF-THP系统存在和容量最大和误码性能最优不能兼顾的问题,而提出方案作为一种有效折衷,比传统的未排序的ZF-THP系统具有更高的和容量与更好的误码率性能。