基于MMAS的MIMO-OFDM系统上行多用户检测

在多输入多输出-正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统上行多用户检测(multi-user detection,MUD)中,针对基本蚁群算法(ant colony optimization,ACO)在搜索过程中易出现过早停滞及收敛于局部最优解等问题,提出一种基于最大最小蚁群系统(max-min ant system,MMAS)的MUD新算法.该算法在蚁群每次循环结束后,仅处于最优路径上的单只蚂蚁释放信息素;同时,通过限制每条路径上信息素的取值范围,避免路径间信息素的差值过大,从而使蚂蚁在每次循环时尽可能地选择不同的路径,提高算法的搜索能力.仿真结果表明,MMAS算法能够有效降低蚁群陷入局部最优解的概率,进而提高了检测性能;同时,随用户数的增加,该算法的计算复杂度却远低于最大似然(maximum likelihood,ML)检测算法,因此,该算法能够在检测性能与计算复杂度之间取得较好的折中.     

基于线性弥散空时码的有限反馈干扰对齐算法

干扰对齐(interference alignment,IA)作为极具潜力的干扰管理策略,能获得与用户数量成线性关系的自由度增益,但因其需要全局实时信道状态信息(channel state information,CSI)才能有效实现,使得IA理论向实用的转化将面临众多挑战。针对该问题,本文基于多小区蜂窝系统,提出了一种基于线性弥散空时码的有限反馈干扰对齐算法,该算法将预编码和线性弥散空时码编码进行级联,在只需反馈单个用户CSI的条件下,通过合理地设计预编码矩阵、线性弥散空时码块以及接收端的接收矩阵,来实现干扰的完全消除。仿真结果表明,相比已有研究,新IA算法在实现干扰完全消除的情况下,能够极大地降低系统CSI反馈开销。     

基于3GPP-SCM的智能天线系统信道模型仿真

无线通信信道的空时频特性是决定智能天线系统性能的重要因素。基于3GPP-SCM模型,从理论上对智能天线系统的信道进行了建模,针对3种通信场景,利用数值仿真研究了其空时频相关特性,及对应的波数谱、多普勒功率谱、功率时延谱,对该模型的衰落深度进行了研究。实验结果表明,SCM信道模型能反映智能天线系统空间信道的每次实现的变化特性,且可用于链路级和系统级仿真。     

基于Homotopy算法的低复杂度多用户大规模MIMO信号检测方法

在上行多用户大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,为了降低信号检测的计算复杂度,在传统的最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)算法的基础上,提出一种基于Homotopy算法的低复杂度信号检测方法。在该方法中,通过对Homotopy方程的解向量采用逐级展开来逼近真实解向量,从而避免MMSE检测算法中的高阶矩阵的求逆运算,降低了信号检测的计算复杂度。仿真结果表明,最多需要对Homotopy方程的解向量进行4阶展开,就可获得与MMSE检测算法几乎同样的误比特率(bit error rate,BER)性能,同时,其计算复杂度仅为O(K2),其中,K为小区用户数。     

一种基于施密特正交化的MIMO预编码方法

提出了一种基于施密特正交化的MIMO（multiple-input multiple-output）预编码矩阵的构造方法。该方法以格拉斯曼空间装箱原理生成的码本为基础,依据信道状态信息（channel state information, CSI）,在接收端以最小误比特率（bit error rate,BER）为性能指标,选择最佳匹配当前CSI的预编码矢量,进而将该矢量在格拉斯曼码本中的索引反馈给发送端,基站端根据层映射数目,从格拉斯曼码本中寻找与该矢量最相近的矢量,采用施密特正交化的方法构造出当前预编码矩阵。数值仿真结果表明,依据该方法构造的预编码矩阵,在同等条件下,与3GPP LTE R8标准中根据Householder变换构造的预编码矩阵相比,其BER性能更佳,且该方法实现简单,灵活性好。     

任意方向自然场景文本识别

自然场景文本识别是计算机视觉领域一项极具挑战性的任务,为此提出一种适用于任意方向的自然场景文本识别算法.使用高分辨分割网络作为基础框架提取文本的空间信息,利用卷积长短时记忆网络提取文本的时空序列信息,同时通过设计字符注意机制使模型专注于字符上,并采用可微分二值化函数进一步加大网络对前景的注意力,削弱对背景区域的关注,网...     

基于空间相关性的大规模MIMO信道压缩反馈算法

针对传统的信道状态信息(channel state information,CSI)反馈方法并不适用于大规模MIMO频分双工(frequency-division duplexing,FDD)系统的问题,提出一种基于导频设计的压缩反馈算法.基站通过对发送相关矩阵的平方根进行特征值分解(eigenvalue decomposition,EVD)得到稀疏基;根据最小二乘法(least squares,LS)设计出导频矩阵;根据该导频矩阵提出了一种基于导频设计的压缩反馈算法.理论分析与仿真结果表明,该算法能够以较低的反馈量获取较高的CSI反馈精度.     

基于蜜蜂交配优化算法的MIMO-OFDM系统上行多用户检测

针对上行MIMO-OFDM系统多用户检测(Multi-User Detection, MUD)问题,提出了一种基于蜜蜂交配优化(Honeybees Mating Optimization, HBMO)算法的新方法。该方法通过模拟蜂群的交配过程和蜂王的不断进化来实现全局寻优;同时,该方法为了避免陷入局部最优解,在工蜂哺育阶段,采取邻域搜索。仿真结果表明,该方法在取得较优检测性能的同时,其计算复杂度却远远低于最大似然(Maximum Likelihood, ML)检测算法。     

不同无线场景下多用户MIMO-OFDM技术的性能仿真与分析

以IMT-Advanced信道模型为基础,针对多用户MIMO-OFDM技术中的空间复用、空间分集和波束赋形及结合有限反馈的波束赋形等关键技术,研究了多用户MIMO-OFDM技术在不同无线场景下的误码性能。仿真结果表明,采用空间分集技术时系统性能最佳;采用波束赋形技术的系统性能显著优于空间复用;基于有限反馈的波束赋形技术能进一步降低LTE-Advanced系统的误码率。     

基于改进梯度投影法的MIMO-NOMA系统迭代信号检测算法

针对多输入多输出-非正交多址(multiple-input multiple-output non-orthogonal multiple access,MIMO-NOMA)系统信号检测问题,基于改进梯度投影(improved gradient projection,IGP)方法,提出一种适用于多用户MIMO-NOMA系统的上行链路的迭代信号检测算法。在该算法中,利用MIMO-NOMA系统中活跃用户的稀疏特性,基于IGP方法实现对发送信号的迭代恢复;在每次迭代后,先对所得估计解向量进行预处理,以得到更为接近真实值的估计值,接着再对活跃用户支撑集进行更新,以便于下次迭代操作。仿真结果表明,与经典的基于压缩感知的信号检测算法相比,基于IGP的迭代算法具有更低的误比特率(bit error rate,BER),在计算复杂度基本相同的条件下,可取得更佳的BER性能。