基于统计信道模型的MIMO多天线系统性能研究

由于多径效应的存在,MIMO无线传输系统的性能很大程度上取决于衰落信号空间相关性.研究基于统计的传输信道模型,及在此模型下MIMO多天线系统的接收性能.在理想基站天线结构下,用户终端(UT)的波达信号方位功率谱(APS)模型可应用到Kronecker MIMO信道模型中.研究在Kronecker MIMO信道模型中方位功率谱对MIMO分集和多天线系统性能的影响.数值仿真结果表明:此统计信道模型下的参数估计符合理论和经验;提出的统计信道模型及分析法扩展了以前的MIMO信道模型建模,降低了计算和分析的复杂度.     

多输入多输出系统发射天线选择对系统信道容量的影响

针对多输入多输出(MIMO)系统信道矩阵秩亏引起信道容量下降的问题,基于信道容量上限提出了一种发射天线选择方法.该方法利用信道矩阵与发射空间相关矩阵秩相同的特点,重新构建了蕴含模型物理参数的信道模型.在对空间相关矩阵QR分解的基础上,采用随机矩阵理论推导了迫零接收机信噪比的概率密度函数,从而得到了MIMO系统信道容量的上限.该方法不需要已知信道的瞬时状态信息,只取决于衰落的空间相关,计算的复杂度较低,易于实现.仿真结果表明:在低散射环境中,适当地选择发射天线可以使系统的信道容量增加约1 b/s;当接收信噪比大于6.5 dB时,发射端采用均匀圆阵系统的性能要优于采用均匀线阵系统的性能.     

非对称空间统计信道模型及其MIMO多天线系统

针对在非均匀散射体分布以及非对称空间分布的移动通信环境,引入几何分割法导出基于散射体高斯分布的非对称空间统计信道模型.在指向性天线覆盖下的非对称宏小区和微小区以及街道和室内小区的移动通信环境下,模型能估计多径衰落信道的重要空时信道参数,如信号到达角度(AOA)、到达时间(TOA)概率分布密度函数以及到达信号的空-时相关性.另外,在非对称空间统计信道下设置了MIMO多天线线性阵列(ULA)和圆环阵列(UCA),研究了此衰落信道的信道容量.通过信号的AOA和TOA概率密度函数的数值结果与多径衰落信道圆模型(GBSBM)的数值结果对比,表明本模型的信道参数估计结果符合实际的移动通信环境.假设非均匀散射体分布为高斯分布时,本模型的数值结果阐明了分布参数对信道参数的影响,拓展了空间统计信道模型的研究和应用,对评估MIMO多天线阵列系统空时处理算法和仿真无线通信系统提供了有力的工具.     

空间相关特性对矿井MIMO系统性能的影响

多输入多输出(MIMO)技术可有效地抵抗矿井巷道中无线传输多径衰落现象,文章分析了矿井MI-MO信道容量所受影响因素,研究了MIMO系统的具体散射环境和天线阵列的相关性,建立了矿井MIMO相关信道模型,并对不同的相关系数进行了数值分析;结果表明,MIMO系统性能受矿井巷道的空间相关性影响非常大。     

三维空间域VMF分布模型的多天线系统性能

针对城市移动通信环境,提出了散射体各向异性分布的VMF分布模型.在室外宏小区的移动通信环境下引入散射体群的概念,并结合MIMO多天线Y型阵列(UYA)和圆形阵列(UCA)拓扑结构,使得模型能够估计多径衰落信道的重要信道参数,如UYA和UCA的空间衰落相关函数(SFC)、衰落信道模型的信道容量及多天线阵列UYA和UCA对平均余纬的敏感度等,并延伸了SFC在求解信道协方差矩阵的应用.结果表明:M IM O多天线系统的性能不仅取决于天线阵列阵元间距,还与到达角度有关;所提模型的信道参数估计结果适用于实际的城市移动通信环境.针对UYA和UCA的SFC和信道容量研究,拓展了VM F分布模型在三维空间域移动通信领域的应用,对MIMO多天线阵列的信道参数评估和无线通信系统仿真提供了有力的工具.     

矿井MIMO-OFDM通信系统的信道建模与仿真

在已有矿井MIMO信道模型的基础上,提出了一种基于Nakagami衰落的矿井MIMO空间相关信道模型建模方法。基于Nakagami衰落的非相关MIMO信道,通过计算收发天线间的空间相关性生成MIMO空间相关信道。对所建信道模型的空间相关性及信道容量进行仿真分析。仿真结果证明:MIMO信道的空间相关性随收发端天线单元间距的增大而减小;MIMO信道容量与信道空间相关性以及收发端天线数目有关;减小信道的空间相关性或者增加天线数目,可增加MIMO信道容量。基于Nakagami衰落的矿井MIMO空间相关信道模型适用于矿井无线通信系统。     

准静态Rician衰落信道中MIMO信道容量分析

为明确在Rician衰落环境中MIMO系统的信道容量特性,针对准静态Rician衰落信道在收端己知信道状态信息的条件下,对MIMO系统的信道容量进行了分析.分析表明,MIMO信道容量与收发天线间信道矩阵的相关阵的特征值分布有关.推导了准静态Rician衰落信道中该相关阵任一特征值的概率密度函数,得到了秩不大于2的独立同分布MIMO信道的容量表达式,且具有相对较低的计算复杂度.     

基于VMF分布模型的MIMO多天线系统性能研究

基于3维环境的空间统计信道,提出MIMO天线阵列下的VMF分布模型.研究MIMO多天线ULA,UYA和UCA在移动台和基站的拓扑结构,得到VMF(Von Mises Fisher)分布模型下ULA,UYA和UCA的空间衰落相关性(SFC)函数的表达式,比较不同天线阵列对平均仰角(MEOA)的灵敏度.研究表明,MIMO天线阵列的SFC由集中参数、平均方位角(MAOA)及平均仰角(MEOA)决定,该模型的信道性能结果与理论一致.     

椭圆空间统计信道建模及其MIMO多天线系统性能

针对室内外移动通信环境,提出一个椭圆二维空间统计信道模型,该模型假设散射体均匀分布在椭圆内,移动台和基站分别位于椭圆的2个焦点处,并且在移动台分别设置了四单元的线性阵列(ULA)和圆环阵列(UCA)。在椭圆2D空间统计信道模型的基础上分析了多输入多输出系统(MIMO)的多天线系统性能,该模型不仅描述了波达信号在空间和时间上的统计分布特性,推导出了波达信号的到达角度(AOA)和到达时间(TOA)概率密度函数的解析表达式,同时也研究了MIMO多天线系统的空间衰落相关函数和信道容量。散射体均匀分布时,本模型的数值结果阐述了传输时延对信道参数的影响,与已经存在的空间统计信道模型比较,本模型适合室内外移动通信环境,为评估MIMO多天线系统与无线通信系统仿真提供了有力的工具。     

MIMO无线通信技术研究

MIMO（多输入,多输出）是一种用于无线通信的天线技术。它利用多天线来抑制信道衰落,在不增加带宽和天线发射功率的情况下,成倍地提高无线通信系统的信道容量,降低误码率。本文主要介绍了MIMO技术的理论基础,当前MIMO的发展,以及它与CDMA技术结合的应用前景。     

用SIMD计算机执行MIMD

SIMD计算机不能直接执行MIMD语言,但通过SIMD解释程序器能够执行,这个解释程序器克服了只允许单指令流的SIMD限制,将MIMD的进程当做解释程序器的数据(SIMD中的MD),而解释程序器本身是一个单指令流.应用于MIMD程序的SIMD解释程序器运行,速度取决于解释程序器中Loop的组织,并且组织的优化又取决于MIMD程序的执行.本文通过引入Markov链模型,给出一个自适应算法,对在解释程序器Loop中的原始指令进行动态优比排序,即重新组织,使代码执行效率提高.     

任意域上多项式的几个性质

给出了特征为零的域上两个多项式的某线性组合无重因式的几个特征性质,给出了由这两个多项式线性组合生成的多项式有重因式的个数的一个上界.这个上界小于已有文献的结果,在某些方面有较大的改进.     

四类基于支持向量机的多类分类器的性能比较

本文通过UCI数据库中的五个数据集,从分类准确性和运行时间两个方面,比较了四类基于支持向量机的多类分类器——多类支持向量机(MSVM),多元双生支持向量机(MTSVM),多生支持向量机(MBSVM)以及多元支持向量分类回归机(MSVCR)的性能.实验结果表明,MTSVM和MBSVM比MSVM和MSVCR更有效.     

基于ucOSII和多总线的多传感器控制系统设计

设计了一个多传感器目标跟踪的主控制系统,系统中包含红外探测器和可见光探测器,以及二维伺服单元等.主控制系统采用ucOSⅡ嵌入式实时操作系统、TMS320F2812作为硬件平台,实现多任务运行,通过多总线保持与控制系统内各单元以及多个上位机通信.该系统很好的解决了多任务的实时响应问题,在实际应用中取得了良好的效果.为下一步的信息融合系统的研究提供了一个很好的硬件平台.     

一类多元多重向量值小波包的双正交性

引进了基于数量矩阵伸缩的紧支撑多元多重向量值双正交小波包的概念.运用泛函分析方法、傅立叶变换与积分变换,讨论了它们的双正交性,得到关于多元多重向量值小波包的双正交公式.     

关于多重向量值正交小波的存在性

引进多重向量值多分辨分析与m(3≤m∈Z)尺度多重向量值正交小波的概念.运用仿酉向量滤波器理论与矩阵理论,得到多重向量值正交小波存在的充要条件.在给定滤波器的条件下,表明多重向量值正交尺度函数和正交小波函数可以由加细方程的解得到.     

基于深度学习的MIMO系统信道估计算法

精确的信道估计对于保证无线通信系统性能至关重要。针对多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统传统信道估计算法需已知信道统计信息以及性能与复杂度折中等问题,提出一种基于深度学习的多网络级联MIMO系统信道估计方案。基于卷积神经网络构建信道信息重建网络,初步重构出信道信息,进而基于深度残差网络构建信道估计网络进行级联得出估计结果,并利用多个损失函数对网络进行优化。仿真结果表明,在牺牲一定时间复杂度的情况下,所提方案的均方误差随信噪比增加逐渐优于线性最小均方误差(linear minimum mean squared error,LMMSE)估计算法,且不受信道统计信息的约束。     

基于多相关系数分组HMM2的学习算法

目的为了得到一种基于多相关系数分组二阶隐马尔可夫模型(second-or-der HMM:HMM2)的学习算法。方法最大似然准则,Lagrange乘子法。结果给出了在观测噪声和马尔可夫链不相互独立条件下二阶隐马尔可夫模型(second-or-der HMM:HMM2)的结构,获得了在多观测序列不相互独立的情况下HMM2的Baum-Welech学习算法。结论为得到充足数据,以对所有参数可靠估计,必须使用多观测序列。所获算法避免了直接计算条件概率的困难,考虑了训练序列间的相关性,故使计算过程更为便捷,在观测序列分组均匀相关情况下非常有用。     

可获得满分集增益的正交线性分散空时编码

针对多输入多输出系统中现有的线性分散（LD）空时码编、解码复杂度高的问题，提出了一类正交线性分散（OLD）空时编码．OLD码与LD码搜索最优基矩阵的方法不同，它采用一组各列相互正交的随机基矩阵对要传输的数据符号进行空、时二维上的调制，不仅对任意发射天线数都可以获得满分集增益，而且在最大似然解码时可以完全解耦各数据符号，大大简化了发射机和接收机的设计，改善了系统性能．理论分析及仿真实验表明，当发射天线数与数据符号数的乘积小于等于空时编码的帧长时，OLD码获得了比LD码更大的信道容量，并且由于OLD码在解码的过程中可以完全消除符号问的干扰，因此在相同误码率条件下比LD码的信噪比提高了2dB．     

多输入多输出系统中基于多级维纳滤波的均衡算法

基于多级维纳滤波器,提出了一种多输入多输出系统中的降秩自适应均衡算法.该算法利用多级维纳滤波器得到一组子空间基向量,通过子空间投影,把均衡器输出限定在低维子空间内,从而降低了自适应均衡的迭代复杂度,加快了收敛速度.理论分析和仿真表明,降秩均衡算法有效地提高了均衡器的收敛速度,降低了计算复杂度,并在多级维纳滤波器的级数不超过 10 的情况下,就能达到近似满秩均方误差性能.