鲁棒的基于几何均值分解的矢量预编码算法

针对非理想信道的多输入多输出（MIMO）系统,提出了一种鲁棒的基于几何均值分解方法的矢量预编码算法.利用非理想信道误差矩阵的二阶统计信息,以最小化收发信号的均方误差为准则,求出基于几何均值分解矢量预编码的最优扰动矢量和预编码矩阵.仿真结果表明,该鲁棒算法优于现有的基于几何均值分解矢量预编码算法性能.在高信噪比时,误码率可提高2dB以上.     

基于信道衰落相关矩阵的自适应多天线技术

为了在满足目标频谱效率和目标误码率前提下减小多天线系统的发送功率,针对采用线性接收机的无编码空间复用系统,提出了一种发送天线选择及速率(调制方式)分配、功率分配准则。该准则利用了信道衰落的空间相关矩阵,以各子码流的误码率为约束条件,对发送功率进行优化。仿真结果表明:该准则相比于目前已有的天线集合及调制方式选择准则有2 dB的信噪比增益。给出了逼近该准则性能的简化算法,该算法在很大范围内能达到穷举搜索的性能。     

多点波束宽带卫星系统波束间功率优化分配算法

为满足多点波束宽带卫星系统各波束不同的业务需求,提高星上功率利用率,对多点波束卫星的功率分配进行优化。在充分考虑卫星下行链路信道条件的不同及各波束最小容量需求的基础上,以服务公平性和容量最大化为目标进行建模,提出了一种波束间功率优化分配算法OIBPA(optimized inter-beam power allocation),并采用凸优化理论对该优化算法进行分析。通过仿真分析,该算法与传统的功率分配算法相比,在考虑信道条件的基础上提高了卫星的功率利用效率,降低了计算复杂度,且可以根据业务优先级进行灵活地调整,适用于多点波束宽带卫星系统。     

分布式无线通信系统下行功率分配策略

为了提高分布式无线通信系统(DWCS)的频谱效率,提出了一种下行功率分配算法。该算法仅要求发送端确知大尺度信道状态信息,具有较低的复杂度,易于实现。为了对比该算法的性能,引入小尺度信道状态信息的影响,研究了发送端确知全部信道状态信息时的最优功率分配算法。仿真结果表明:所提算法极大地提高了DWCS系统的频谱效率;另外,在DWCS系统中大尺度信道状态信息是影响功率分配算法性能的主要因素,小尺度信道状态信息的作用不明显,这也正体现了DWCS的实用化优势。     

分布式无线通信系统下行功率分配策略

为了提高分布式无线通信系统(DWCS)的频谱效率,提出了一种下行功率分配算法。该算法仅要求发送端确知大尺度信道状态信息,具有较低的复杂度,易于实现。为了对比该算法的性能,引入小尺度信道状态信息的影响,研究了发送端确知全部信道状态信息时的最优功率分配算法。仿真结果表明:所提算法极大地提高了DWCS系统的频谱效率;另外,在DWCS系统中大尺度信道状态信息是影响功率分配算法性能的主要因素,小尺度信道状态信息的作用不明显,这也正体现了DWCS的实用化优势。     

下垫式认知无线电网络的鲁棒功率分配算法

针对认知无线电网络功率分配的参数扰动性问题,提出一种基于保护因子的认知无线电鲁棒功率分配算法.该算法根据实际系统信道参数的扰动性,对授权用户干扰功率阈值引入保护机制进行鲁棒规划,运用Lagrange对偶算法和凸优化相关理论得到最优功率分配,解决了下垫式(Underlay)模式下认知无线电网络信道参数扰动性问题.仿真结果表明,该算法具有较好的鲁棒性,降低了算法复杂度,并提高了认知无线电网络的系统容量.     

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。     

能效优先的鲁棒功率控制算法

针对卫星网络中存在信道感知误差使得传统基于理想信道感知的功率控制算法性能下降的问题,提出一种基于认知无线电的能效优先的鲁棒功率控制算法。首先考虑卫星网络中距离感知的不确定性,通过分析推导与距离相关的路径损耗和阴影效应的信道增益分布,建立星地认知功率控制模型,从而将功率控制问题转化为约束条件下的最优化求解问题,同时引入概率约束,利用分式规划与拉格朗日对偶理论,达到认知用户最优的功率控制。仿真结果表明:该算法具有较快的收敛速度和较低的复杂度;与非能效优先的功率控制算法相比,在感知误差存在情况下网络能量效率最大可提高50%。     

接收空间调制信道容量计算及其鲁棒性设计

针对接收空间调制(RSM)系统中信道输入为有限码集导致香农容量公式不适用于RSM信道容量计算的问题,通过分析信道输入输出之间的互信息,推导了发射机拥有完美信道信息情况下的RSM系统的信道容量表达式,并进一步给出发射机的信道信息存在误差时具有鲁棒性的RSM预编码矩阵设计(RRSM)方法。该方法将二进制数据流映射成某根期望接收天线空间序号和传统调制符号,把它们作为RSM系统的信道输入,经发射预编码后得到信道输出;然后采用迫零算法使得信号功率在选定的期望接收天线处聚集而在其他接收天线处迫零,用所选定的期望接收天线的空间序号来传输额外信息比特;最后考虑RSM发射机的信道状态信息有误差,根据最小均方误差准则建立目标函数,求解得到RSM最优的鲁棒预编码矩阵。数值仿真实验表明:当发射机的信道状态信息误差的方差为0.3时,RRSM方法相比原始的RSM方法可使最优检测在误码率为10-4时获得1dB性能增益,次优检测在误码率为10-2时获得2dB增益。     

MIMO-OFDM系统自适应分步功率分配算法

研究了一种针对MIMO-OFDM系统的自适应分步功率分配算法,在通信系统总功率约束的情况下,采用速率最大化准则计算开关信道的临界值,从而利用最小均方误差准则进行自适应分步功率分配.仿真表明:基于分步算法自适应功率分配的MIMO-OFDM系统误码率低于采用注水算法和MMSE算法的系统误码率,其频谱效率也优于另外两种算法;同时,对于分步算法,随着天线数目的增加,系统的误码率明显降低,频谱效率明显提高,验证了该算法没有奇异性.