宽带快衰落MIMO信道中高斯插值算法研究

对时变多输入多输出（MIMO）信道的估计和跟踪是实现MIMO系统接收端准确检测、解码等的前提。将低阶高斯插值算法应用于宽带Rayleigh快衰落MIMO信道，对其快速变化实现估计，与采用信道跟踪相比，该方案算法复杂度低，且易于实现。同时对该算法进行了仿真，分析了影响算法性能的主要因素。仿真和分析表明，高斯插值估计算法与单纯的最小二乘相比可以较好地反映快衰落信道的变化，较大地降低系统的估计误差，改善系统的性能。     

MIMO-OFDM系统中一种有效的信道估计方法

为降低信道估计算法的复杂度,给出了MIMO-OFIM(M山tiple Input and Multiplw Output-Orthogonal Freuency Division Multiplexing)系统中的一种信道估计实现方案,采用STBC(Space-Time Block Code)训练序列,LMS(Least Mean Square)迭代算法估计信道响应,避免了矩阵的求逆运算,与基于MMSE(Minimum Mean Squore Error)和LS(Least Square)的MIMO信道估计算法相比,具有运算复杂度低、跟踪能力强的优点,计算机仿真结果也显示了它的有效性和优越性.     

MIMO-OFDM系统的时域导频信道估计算法

多天线正交频分复用(M IM O-OFDM)系统作为一种高速率无线通信的有效方式,其信道估计技术占有非常重要的位置。基于M IM O-OFDM系统的导频设计准则及特性,该文提出一种多径M IM O信道下用于多径定位和时域信道估计的算法。该算法从时域出发,首先利用所设计导频在时域上的循环移位正交性来获取多径信道的定位,从而利用时域导频符号来获取多径信道时域响应信息。仿真实验结果表明相比传统的频域信道估计插值算法,该算法在较低运算复杂度下可以获得信道估计性能的明显改善,同时作为导频符号的G o lay互补码有效降低OFDM系统功率峰均比(PAPR)2~5 dB。     

低复杂度的大规模MIMO分布式信道估计

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统传统信道矩阵获取方式导频开销大、计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的二阶段分布式信道估计方案。该方案的初始阶段在基站侧采用传统压缩感知算法恢复信道矩阵,第2阶段在用户端利用信道的时间相关性,将大规模MIMO的角度域信道分解为密集部分和稀疏部分,并分别估计以实现连续信道追踪。稀疏部分信道通过所提的分布式自适应弱匹配追踪(distributed adaptive weak matching pursuit, DAWMP)算法,利用子信道的联合稀疏性进行多维重建。相比于线性最小均方误差(linear minimum mean square error, LMMSE)算法,所提方案的信道分解策略有效减少了在用户端进行信道估计的计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与经典压缩感知信道估计算法相比,计算复杂度降低了约33%,算法性能提升了约0.5 dB。     

TDS-OFDM系统的训练序列设计

为了提高时域同步正交频分复用(TDS-OFDM)系统信道估计精度并降低其复杂度,根据时/频的对偶关系,提出了使用BAP序列作为保护间隔填充方案。为了进一步兼顾时域相关特性和硬件实现复杂度,提出了Legendre序列及其离散Fourier逆变换(IDFT)的保护间隔填充方案。该方案能够方便进行时域相关以辅助接收机同步,其信道估计可以利用FFT计算循环互相关或直接利用算术Fourier变换完成。在不改变TDS-OFDM系统结构的情况下,本方案能获得更准确的信道估计。仿真表明,在频率选择性信道下误符号率较PN序列填充方案有0.4dB左右的性能改善。     

TDS-OFDM系统的训练序列设计

为了提高时域同步正交频分复用(TDS-OFDM)系统信道估计精度并降低其复杂度,根据时/频的对偶关系,提出了使用二值全通(BAP)序列作为保护间隔填充方案。为了进一步兼顾时域相关特性和硬件实现复杂度,提出了Legendre序列及其离散Fourier逆变换(IDFT)的保护间隔填充方案。该方案能够方便地进行时域相关以辅助接收机同步,其信道估计可以利用FFT计算循环互相关或直接利用算术Fourier变换完成。在不改变TDS-OFDM系统结构的情况下,该方案能获得更准确的信道估计。仿真表明,在频率选择性信道下误符号率较PN序列填充方案有0.4 dB左右的性能改善。     

基于STBC-OFDM的非协作虚拟MIMO传输策略

针对多用户配对虚拟MIMO(multiple input multiple output)安全性差、对信道估计器依赖性强的问题,在分析理想MIMO系统和多径SISO(single input single output)系统本质关系的基础上,提出一种基于空时分组编码STBC(space-time block coding)和正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)的非协作式虚拟MIMO传输策略.在发送端,为了获得最佳发射分集增益,利用信道循环矩阵奇异值分解(singular value decomposition,SVD)后得到的左酉矩阵进行预编码;在接收端,为了获得平行子信道传输效果,提出一种基于低复杂度线性STBC译码和傅里叶变换预解码的非协作虚拟MIMO接收方案.该虚拟MIMO在收发两端均无需信道瞬时信息,以非协作方式在单天线内模拟多天线收发效果.仿真分析结果表明该虚拟MIMO系统能有效逼近实际理想MIMO的系统容量和误比特率性能,显著降低了虚拟MIMO系统的检测门限.该结果验证了其有效性和优越性.     

相关衰落多输入多输出系统的参数化信道估计

针对多输入多输出(MIMO)系统中信道空域相关影响信道估计性能的问题,提出了一种基于多径参数估计的信道估计方法.该方法适用于多径稀疏信道环境下的双端部署均匀线性阵列的MIMO系统,通过构建信道的多径参数化模型,用多径的径参数描述信道矩阵和信道空域相关,将信道估计问题转化为多径参数的估计,并采用波达矩阵算法估计出多径参数以完成信道估计.由于利用了信道的多径结构,在不需预知信道空域相关的情况下,能够获得比Least-Square方法更好的信道估计性能.仿真实验表明,与Least-Square方法相比,当信道估计均方误差达到10-1时,该方法在4×4和6×6的MIMO系统中分别能够获得2.5 dB和5 dB的信噪比增益.     

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。     

一种改善的MIMO-OFDM系统MAP信道估计

在MIMO-OFDM系统下提出一种最大后验概率(MAP)信道估计算法.该算法利用期望最大化(EM)算法把MIMO信道估计分解为一系列独立的SISO信道问题,降低了MAP算法的计算复杂度.同时,根据在角域内不同发送和接收天线间的信道可近似为空间不相关,利用最有用抽头(MST)技术来减小噪声对估计性能的影响.仿真实验表明,与传统LS和EM算法相比,所提算法在低信噪比下具有较低的估计误差.     

用于减小OFDM信号PMEPR的Golay互补序列的编码和译码算法

基于Golay互补序列和Reed-Muller码的关系，提出了一种把输入信息序列编成Golay互补序列的分组编码算法，该Golay序列同时还具有Reed-Muller码的纠错能力．此外，还利用该编码算法对一个16子载波的8PSK-OFDM系统的PMEPR特性进行了仿真，并把它与使用普通Reed-Muller码字得到的PMEPR特性作了对比，结果表明由该编码算法获得的PMEPR不超过3dB．对于所提出的编码方案，研究了基于快速哈达玛变换的一种高效译码算法．最后根据编码和译码算法，对OFDM系统在AWGN信道下的误比特率特性进行了仿真，仿真结果和理论分析趋于一致．     

混沌选择性映射降低MC-CDMA系统的峰均功率比

选择性映射是降低MC-CDMA系统信号峰均功率比(PAPR)的一种有效方法。采用不同相位序列的选择性映射降低PAPR的效果是不同的。提出了将混沌序列作为相位序列来降低MC-CDMA系统的PAPR，研究结果表明混沌序列能有效地降低MC-CDMA系统的PAPR，并且效果优于当前所采用的Golay Complementary，Shapiro-Ru-din，Random等序列。发现Lyapunov指数越大，混沌序列降低MC-CDMA系统的PAPR效果越好。     

基于选择性映射的MIMO-OFDM系统中PAPR减小技术

针对MIMO-OFDM系统模型,在传统的独立选择性映射(SLM)方案基础上,提出一种改进的SLM方案,大大减小了辅助信息量,并着重对MIMO-OFDM系统中SLM技术采用的各种相位序列进行探讨.仿真结果表明,对于MIMO-OFDM系统中峰平功率比(PAPR),选择Golay序列、随机序列以及Shapiro-Rudin序列作为SLM的相位序列效果较好,而选择OVSF序列和Walsh-Hadamard序列效果较差.     

基于二进制粒子群算法的OFDM稀疏信道导频优化

在正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)稀疏信道中,合理的导频设计可以提高信道估计的性能,以测量矩阵的互相关最小化作为目标,提出一种基于二进制粒子群算法的导频优化方案,引入混沌初始化机制来保证初始粒子均匀地分散在解空间里,通过粒子变异机制来保证种群的快速收敛.根据实验和仿真结果可以看出,与随机搜索导频优化算法、逐位置导频优化算法以及最小二乘法相比,该算法能够有效节省导频的开销,提高频谱利用率,具有更好的信道估计性能.     

Observation of two-dimensional discrete solitons in optically induced nonlinear photonic lattices

Nonlinear periodic lattices occur in a large variety of systems, such as biological molecules, nonlinear optical waveguides, solid-state systems and Bose-Einstein condensates. The underlying dynamics in these systems is dominated by the interplay between tunnelling between adjacent potential wells and nonlinearity. A balance between these two effects can result in a self-localized state: a lattice or 'discrete' soliton. Direct observation of lattice solitons has so far been limited to one-dimensional systems, namely in arrays of nonlinear optical waveguides. However, many fundamental features are expected to occur in higher dimensions, such as vortex lattice solitons, bright lattice solitons that carry angular momentum, and three-dimensional collisions between lattice solitons. Here, we report the experimental observation of two-dimensional (2D) lattice solitons. We use optical induction, the interference of two or more plane waves in a photosensitive material, to create a 2D photonic lattice in which the solitons form. Our results pave the way for the realization of a variety of nonlinear localization phenomena in photonic lattices and crystals. Finally, our observation directly relates to the proposed lattice solitons in Bose-Einstein condensates, which can be observed in optically induced periodic potentials.     

大规模多输入多输出系统中的导频污染降低策略

在大规模多输入多输出(massive multiple-input multiple-output,Massive MIMO)系统中,小区边缘用户遭受严重的导频污染,由此提出一种新的导频污染降低策略。根据大尺度衰落系数将小区内用户划分为中心用户和边缘用户,中心用户复用相同的一组导频序列,边缘用户使用相互正交的导频序列组。理论分析和仿真结果均表明,该策略能够有效地提升每个小区多用户的上行可达和速率,降低系统中的导频污染。     

周期结构三维ADI-FDTD算法的UPML边界条件

为实现交变隐式时域有限差分法在周期结构电磁散射特性分析中应用,基于常规FDTD(finite-difference time-domain)中的UPML(uriaxial perfectly matched layer)吸收边界条件,导出了适用于周期结构三维ADI(alternating-direction impli...     

一种新的非线性预编码算法

为解决传统模代数预编码算法在信道条件不好时误码率高的问题,提出了将格点减少技术与模代数算法相结合的新的非线性预编码算法.该算法利用格点减少技术对实际信道矩阵进行正交处理,以提升系统的整体误码性能及保证用户间的公平性.仿真结果表明,该算法能够明显地改善系统的误码性能,且随着信噪比的提高,该算法的性能也逐渐提升.     

一种多点协作压缩感矢卩信道估计伪随机导频图案生成算法

为了减少集中式/协作式/云计算无线接入网(centralized,cooperative,cloud radio access network,C-RAN)平台多点协作通信的信道估计中插入导频的数量,引入了压缩感知技术,进而提出一种伪随机导频图案生成算法,生成一种导频图案设计方案.由该算法生成的导频图案能满足压缩感知的观测矩阵条件,可以使得收发两端能同步计算出导频位置信息,克服了传统压缩感知信道估计因采用随机导频图案使得接收端很难确定导频的插入位置信息,进而很难分离导频与数据的问题.此外,该算法还能根据实际硬件条件,在性能与计算时间上进行权衡.通过在数字信号处理(digital signal process,DSP)芯片上进行硬件验证和Matlab软件上进行仿真验证,仿真结果表明,在C-RAN平台的多点协作通信的信道估计中,提出的方案具有较好的性能.     

无线通信OFDM系统相位噪声自适应补偿

将基于循环前缀的时域相位跟踪与基于频域导频的CPE校正技术相互结合,提出了一种旨在提高无线OFDM接收机抵抗相位噪声能力、低复杂度的相位噪声自适应补偿方案,时域跟踪可以对信道相位偏移低频成分起到初步的抑制作用,而在频域则通过引入导频子载波可信度判决机制,将CPE估计放在信道判决前进行,更为精确地消除由频率选择性相位偏移对CPE估计所带来的影响.仿真结果表明,本方案能够显著改善OFDM接收机在相位噪声条件下的系统误码率性能.