无线协作多点非理想回程下的CSI量化及分析

协作多点(CoMP)系统在第4代无线通信网络LTE-A及更远演化的版本中用于提高系统容量或分集,特别适用于蜂窝边缘.然而,在LTE-A CoMP系统中分布着非理想回程,非理想回程存在带宽限制和时延问题,使用户反馈到基站的信道状态信息(CSI)不完整,导致CoMP性能下降.针对该问题,文中提出了一种基于格莱斯曼流型理论的CSI量化方法,通过该方法对CSI进行量化及选择最优码书,以减小回程开销.数学分析和仿真结果说明,采用格莱斯曼流型法对CSI进行量化,非理想回程CoMP系统的性能可以得到改善.     

基于多用户多输入多输出系统的自适应有限反馈

为了减少多用户多输入多输出系统中上行链路的反馈开销,研究了多用户的有限反馈问题.在分析反馈比特数与用户速率关系的基础上,推导出用户自适应有限反馈的最优解,并提出一种实现简单的次最优方案,即用户根据自身和系统整体的信道质量状况,自适应地选择反馈比特数.通过增加信道较好用户以及减少信道较差用户的反馈比特数,有效提高了反馈比特的利用效率.研究结果表明,该方案实现简单,在不增加系统反馈开销的条件下明显增加系统吞吐量.     

有限反馈的MIMO系统容量分析

容量是移动通信系统设计中的一个重要因素,该文研究了有限反馈下的MIMO系统容量,给出了确保系统获得正容量增益时所需的最小反馈比特数的表示式.数值计算对比了采用RVQ方法和LBG码本生成方法下的系统容量,并且分别列出了若干天线对和信噪比下所需的最小反馈比特数.结果表明:当反馈比特数大于等于某个门限值,系统将会产生正容量增益,反之相反;整体上来看,RVQ方法优于LBG方法.     

一种多用户 MIMO-OFDM 系统的 CQI 有限反馈和量化方案

利用多用户场景下多输入多输出正交频分复用（MIMO—OFDM）系统用户端的信道质量反馈信息和服务质量的相互关系,给出一种以系统吞吐量最大化为指标得到最优量化比特的方案,同时给出了用户误码率限制下的最优量化门限值．它通过推导反馈信道质量信息数与用户传输速率、中断概率之间的数学关系,在用户误码率要求下,设置最优量化门限使系统吞吐量最大化．仿真结果表明：该方案不仅能够满足系统的传输速率和平均误码率要求,还降低了反馈开销．     

多用户MIMO有限反馈系统用户选择方案研究

在多用户多输入多输出（MU-MIMO）下行链路系统中,通过合理的用户选择可以提高系统的空间分集增益。大多数目前的研究中,往往假设基站完全已知每个用户的信道状态信息（CSI）,不适用于有限反馈系统。此外,目前的用户选择算法很少考虑用户的公平性。为了有效地解决这两个问题,本篇文章采用LTE码本作为本地码本,提出了有限反馈系统下考虑公平性的用户选择方案。并且深入的分析了反馈比特数和用户数对公平性和系统和容量的影响。仿真结果显示,当用户数目较少时可以用更少的反馈比特来获取公平性和带宽利用率,当用户数目较大时可以用更多的反馈比特数获取更高的系统和容量。     

一种大规模多输入多输出系统信道反馈算法

针对在大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统中,信道状态信息(channel state information,CSI)反馈量过大以及反馈的CSI过时的问题,提出一种基于自回归(autoregressive,AR)模型和主成分分析(principal component analysis,PCA)方法的反馈算法。接收端进行信道估计获得CSI后,先利用AR模型预测出反馈所需时间之后的CSI;在此基础上计算压缩矩阵,然后利用PCA方法对预测的CSI进行压缩,再反馈给基站;最后基站端对接收到的CSI进行重构。从理论分析和仿真结果可以看出,该算法可以在降低反馈量的同时提高系统容量和信道恢复的准确性。     

OFDM系统中基于有限反馈的余量自适应比特加载

 提出基于有限反馈的OFDM系统余量自适应比特加载策略。该策略可以用于上下行信道增益不相同、接收端到发送端的反馈速率有限的OFDM系统中。在该策略中,发送端可以使用的比特加载向量被限制在一个有限长的比特加载表中,接收端根据信道状态信息从表中选择最适合的比特加载向量,并把该向量在表中的序号反馈回发送端。发送端根据收到的序号选择相应的比特加载向量。使用Lloyd算法和最优的比特加载算法构建比特加载表。仿真结果表明所提出策略在使用较少的反馈比特数的情况下即可达到较好的效果。     

OFDMA系统中1-bit有限反馈的改进算法

在下行正交频分复用多址接入(OFDMA)系统中,最优地把子信道分配给各个用户,需要反馈大量的信道状态信息(CSI).当1-bit量化反馈法应用于多载波系统时,二进制反馈序列的长度等于子载波总个数,反馈序列具有较大冗余度.为了降低反馈序列长度,可对原反馈序列进行信源编码.文中提出了一种OFDMA系统中基于1-bit法的改进算法,用户仅反馈部分子信道的CSI.计算和仿真结果表明,当被反馈的子信道个数约等于用户的信道增益超过门限的子信道个数的期望值时,改进算法的二进制反馈序列长度值降为原反馈系列的信息量值,且由此带来的吞吐量损失很少.     

多用户MIMO系统的有限反馈预编码

提出了一种多用户多数据流情况下基于接收机输出端信漏噪比准则的有限反馈预编码方法,很好地解决了实际通信系统中由于反馈信道的带宽限制,发射端往往仅已知部分信道信息的问题.该编码方法不仅有效避免了迫零有限反馈预编码方法发送端和接收端的天线数限制要,且在接收端成功避免了噪声被放大.仿真比较了该方法在不同反馈比特数下的系统容量.结果证实.相较于迫零有限反馈预编码方法,本文方法可获得更高的系统容量.     

基于马尔科夫状态空间的水声正交频分复用技术资源分配

在水声自适应正交频分复用技术(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统中,CSI(channel state information)是资源分配的基础。接收机必须及时地把信道信息反馈给发射机,然后接收机中的调制器根据反馈CSI信息选择合适的比特加载和功率分配方案。但在时变的水声信道中,反馈CSI与实时CSI可能不同。针对信道多变、时延大特点,提出了一种基于马尔可夫链的水声OFDM用户资源分配方案来解决这些问题。马尔可夫链状态空间是由初始信道状态和统计信道状态构成的,它可以充分利用感知到的时延CSI和信道统计量来预测数据传输时的CSI。利用统计CSI可以确定每个用户的最佳比特负载和功率分配,使水声系统能够容忍水声信道中较长的CSI延迟。结论表明基于马尔科夫空间的资源分配方案相比于线性预测的自适应,系统吞吐量得到有效提升。     

多小区多用户MISO系统中自适应有限反馈方案

依据有限的用户信道状态信息(CSI)下的小区间干扰消除,提出一种简单的协作单小区传输方案.研究使用不同的有限反馈方案所造成的和速率损失,对提出的反馈比特的分配算法给出具体的闭合表达式,该算法能够使量化误差最小.仿真结果表明:与等比特分配算法相比,提出的自适应比特分配算法能获得更优的系能增益.     

基于多径的双极化信道信息反馈方法

天线部署空间限制和信道信息精度是影响大规模天线性能的重要因素,双极化天线能够有效地减少天线尺寸,在有限的空间内部署更多的天线,成为了大规模天线部署时的主流选择。但是由于信道的维度较大,目前,反馈技术面临码本中码字数目巨大、设计困难的问题,并且同时导致反馈开销大以及码字选择计算复杂度高。本文提出了一种新的基于多径的双极化信道反馈方法,这种方法仅仅需要少量的长周期宽带反馈的多径方向和幅度信息,结合一些短周期子带反馈的相位合并信息即可获得更加精确的预编码。结果表明这种方法能够有效地提高量化反馈效率并降低终端侧复杂度。      

大规模MIMO预编码中降低反馈开销的方法

研究大规模多输入多输出(MIMO)系统下,天线数增多反馈开销随之显著增大的问题,提出一种分割码本的预编码方法。该方法将有限反馈的大码本等间隔地分成k个码本,信道变化一次k个码本中的多个码本就被循环一次,选出一个最优码字Fi。Fi放入新开辟的储存空间,方便与下次选出的最优码字比较,循环一次Fi更新一次。同时将注水算法与之结合,使系统性能大大提高,而不会增加反馈量。仿真表明：正交移相键控(QPSK)调制、离散傅立叶变换(DFT)码本的预编码、反馈比特数为4的条件下,系统误码率与单一码本下预编码误码率对比,约提升3dB;用较少反馈量便可取得与大码本预编码几乎相同的误码率。     

双向中继通信系统中的信道信息反馈和用户选择性能分析

在多用户放大转发双向中继通信网络中,文章分别基于两种信道状态信息(CSI)反馈模式:无CSI反馈和存在基站-中继链路CSI反馈,推导了中断概率闭合表达式,并提出一种最优用户选择方法使平均和速率最大化.仿真结果显示,CSI的反馈有助于系统性能的提高,所提的用户选择方法能显著提升系统和速率.     

一种大规模MIMO系统信道反馈算法

针对在大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）系统中,信道状态信息（Channel State Information,CSI）反馈量过大以及反馈的CSI过时的问题,提出一种基于自回归（Autoregressive,AR）模型和主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）方法的反馈算法。接收端进行信道估计获得CSI后,先利用AR模型预测出反馈所需时间之后的CSI,在此基础上计算压缩矩阵,然后利用PCA方法对预测的CSI进行压缩,再反馈给基站,最后基站端对接收到的CSI进行重构。从理论分析和仿真结果可以看出,该算法可以在降低反馈量的同时提高系统容量和信道恢复的准确性。     

基于马尔科夫状态空间的水声OFDM资源分配

在水声自适应OFDM系统中,CSI(channel state information)是资源分配的基础。接收机必须及时地把信道信息反馈给发射机,然后接收机中的调制器根据反馈CSI信息选择合适的比特加载和功率分配方案。但在时变的水声信道中,反馈CSI与实时CSI可能不同。针对信道多变、时延大特点,本文提出了一种基于马尔可夫链的水声OFDM用户资源分配方案来解决这些问题。马尔可夫链状态空间是由初始信道状态和统计信道状态构成的,它可以充分利用感知到的时延CSI和信道统计量来预测数据传输时的CSI。利用统计CSI可以确定每个用户的最佳比特负载和功率分配,使水声系统能够容忍水声信道中较长的CSI延迟。结论表明基于马尔科夫空间的资源分配方案相比于线性预测的自适应,系统吞吐量得到有效提升     

基于向量优化重组的LFSR重新播种方法

提出了一种基于向量优化重组的LFSR重新播种方法。针对测试集中测试向量的确定位位数不同的特点,先对测试向量进行奇偶切分,接着进行重组,使新生成的测试向量中确定位大致相等。然后对新测试向量集进行LFSR编码,从而提高测试压缩率。该方案解压电路结构简单,并且种子的位数较少,与目前国内外同类方法相比,具有测试数据压缩率高、解压结构简单及测试时间少等特点。     

多节点协同中继信道容量分析及功率分配

基于译码转发(DF)模式,在信道状态信息未知,源节点发射功率与各中继节点发射总功率分别受限于P1、P2的假设下,针对带直传(DT)和不带直传2种模型的多节点协同中继,进行了信道容量上下限的分析和推导。在功率限固定的情况下,分析了容量与中继节点数目之间的关系,给出了容量随中继节点数目增加而提高所需的条件。在功率限之和受限的情况下,获得了2个功率限的最佳分配。理论分析和仿真结果都表明:源到中继的信道条件较好时,只有当增加的新链路性能优于现有链路的平均值时才能提高容量;2种中继模型在功率限最佳分配下可获得最大容量。