LTE-Advanced MIMO低SNR下调制技术性能研究

采用多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）技术来提高无线信道的传输增益,从而提高调制系统中的信噪比、降低调制系统的比特误码率;仿真量化分析了在LTE-Advanced MIMO不同无线场景中,调制系统中信噪比与MIMO技术的天线数,以及调制系统中信噪比与MIMO技术天线的发射功率之间的关系。仿真结果表明,MIMO技术能提高低功率无线场景中调制系统中的信噪比,进而提高调制系统的可靠性。     

大规模MIMO系统能效优化算法研究综述

随着移动用户数与高速数据业务应用的快速增长,满足下一代网络更高频效和能效需求的大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)技术成为5G的研究热点。天线数目的增加,导致大规模MIMO系统的能耗也将急剧增加。优化大规模MIMO系统能效以实现绿色通信成为5G资源管理的一项重要研究课题。针对该问题,对大规模MIMO能效优化算法进行了综述与展望。介绍了大规模MIMO系统能效模型,综述了大规模MIMO系统能效优化算法研究现状,包括基于天线选择的能效优化、基于功率分配的能效优化、频效和能效的折中和多参数联合优化能效;探讨了学术界在大规模MIMO系统能效优化算法上的重要研究成果;总结了当前研究中存在的主要问题,展望了大规模MIMO系统能效优化未来的研究趋势。     

MIMO-OFDM两跳再生中继系统下的迭代功率分配

分析了发射端与中继端和功率受限条件下MIMO-OFDM两跳再生中继系统发射功率优化问题.为最大化系统容量,提出一种迭代功率分配算法,该算法根据两跳信道条件,不断调节其发射功率,直到两跳容量相差达到设定的门限值,天线上功率分配考虑在各子载波上每跳各天线之间等功率分配和利用注水原理进行功率分配;其次,分析迭代功率分配时迭代精度的选择问题,最后,研究在功率分配之前考虑子载波配对.仿真结果表明,利用迭代功率分配系统容量得到有效优化,迭代精度的选取是权衡算法复杂度与系统容量的结果,考虑子载波配对系统容量亦有进一步提高.     

超密集异构网中基于配对理论的用户关联算法

超密集异构网络作为提升网络数据流量和用户速率的有效手段,成为5G关键技术中的一员。但超密集部署的小小区基站势必会导致系统总能耗的增加,以及用户接入公平性等问题。解决给定目标速率条件下基于能效优化的用户关联(也称为用户接入)问题。改进了原有的功耗优化模型,使之更准确地反映基站的实际发射功率和总功耗。在此基础上,利用拉格朗日对偶和二分法对关联过程中用户分配到的资源比例和基站为每个关联用户提供的发射功率进行优化和调节;同时结合配对理论,提出一种综合考虑能效和接入公平度的用户关联算法。性能仿真和对比结果表明,算法在保持良好的用户接入公平性的基础上有效提升了系统能效。     

异构网络中基于非合作博弈的功率控制算法

针对异构蜂窝网络中系统能耗较高的问题,提出一种能效优先的基于非合作博弈的功率控制算法。该算法将宏基站间的功率控制过程描述为博弈模型,并在效用函数中引入了基于干扰因素的自适应代价函数,得到各基站的最佳响应策略,之后经过多步迭代调节发射功率,使系统收敛至能效最优的纳什均衡状态。仿真结果表明,所提算法与固定代价函数的功率控制优化算法相比具有较好的收敛性,系统能效有明显的提升,更适用于密集网络。     

反向散射辅助无线供电D2D网络中的鲁棒能效优化

为了提高反向散射辅助无线供电中设备对设备（device-to-device,D2D）的网络能效（energy efficiency,EE）和系统的鲁棒性,研究了在具有信道不确定性的反向散射辅助无线供电D2D网络中的鲁棒能效资源分配问题。在功率站最大发射功率、所需服务质量和能耗约束下,通过联合优化发射功率、传输时间和反射系数使所有D2D用户的总EE最大化;利用一个次优解的迭代鲁棒算法解决了提出问题的非凸性。仿真结果表明,提出的算法具有收敛性及对不确定信道的鲁棒性。     

基于多目标粒子群算法的无人机通信三维位置部署及优化研究

考虑无人机作为临时基站与地面终端用户通信问题,文中研究了节点的三维部署及功率分配的优化问题,以提高系统的能效和用户的覆盖率。首先,考虑了无人机通信节点的三维位置部署和链路传播模型,构建了无人机通信系统模型,并提出了以能效和覆盖率为目标的优化问题。然后,采用多目标粒子群算法对该非线性规划问题进行有效求解,得到其最优解。最后,仿真结果表明,该方案不仅能提高无人机网络的能效和覆盖率,而且能实现优化的节点三维位置部署和功率分配。同时,所提出的多目标粒子群算法与随机算法、贪婪算法相比,可减少迭代次数,防止陷入局部最优解。     

考虑传输线效应的时钟线网动态功耗模型

针对传递时钟信号的树型互连线网,提出了一种考虑传输线效应的动态功耗模型。在该模型中,时钟线网的每个分支互连线都采用了传输线模型,其系统输入导纳函数的计算采用了基于傅里叶级数分析的快速迭代算法。在此迭代算法基础上,根据帕斯瓦尔定理,该模型用有限阶傅里叶级数项逼近时钟线网的动态功耗。模型的精度随所取项数的增加而增加,模型的时间复杂度与项数以及时钟线网的分支数成正比。实验表明,有5项傅里叶级数逼近的模型误差小于5%,效率远高于集成电路仿真程序（SPICE）。     

基于最大比传输预编码天线分组技术的大规模多入多出系统能效研究

大规模多输入多输出(MIMO)系统中,大型天线阵列之间的强天线相关性会导致系统性能降低.针对下行链路场景,提出基于最大比传输预编码的联合天线分组和天线选择算法,把大规模天线阵列划分为若干组,在每组中基于信道矩阵最大列范数选择天线,构造所选天线与接收天线间的信道矩阵,并计算对应的预编码矩阵.建立能效模型,分析联合天线分组...     

一种水平和垂直联合优化的3D波束成形算法

与传统的无源天线阵列相比,基站端采用有源天线阵列,能够实现更加灵活和智能的波束成形,充分地利用三维空间信道特性,进而提高系统性能.本文研究了单小区多用户多输入多输出(MU-MIMO)下行广播信道场景中,基于面阵有源天线阵列的基站预编码3D波束成形设计问题.首先,将3D波束成形问题建模为对水平预编码和垂直预编码的联合设计问题,并引入一种最小化基站发射功率的最优化模型.然后,将原问题分解为关于水平预编码和垂直预编码的优化子问题,并通过半定松弛和交替优化迭代方法求解.仿真结果表明本文提出的算法能够很快收敛,并且能够获得明显优于对比方案的系统和速率性能.     

分布式天线系统中基于天线选择的能量效率优化

为了进一步解决无线通信系统的能量消耗问题,以分布式天线系统单小区为模型,提出了一种将天线选择和功率分配技术相结合的最大能量效率优化算法(max-ANPO-EE算法):通过选取用户一定距离范围内的天线后,利用拉格朗日函数和次梯度得到各个天线的最优发送功率,从而推导出相应的能量效率性能表达式,得到最优的能量效率.仿真结果表明:在用户和天线随机分布的单蜂窝小区网络内,max-ANPO-EE算法能获得比较好的性能.     

Transmit Antenna Selection with Power and Rate Allocation for Spatial Multiplexing in Distributed Antenna Systems

Introduction Future mobile and wireless applications will require significantly higher data rates and significantly-reduced costs per transmitted bit as compared to the third generation systems.However,single antenna sys-tems cannot meet the requirements …     

发送天线选择对MIMO系统性能的影响

提出一种在接收端结合最大比合并的发送天线选择新算法。该算法中，发送端从N个可用天线中选择信道增益最佳的L个天线，而接收端不进行天线选择并进行最大比合并。并对该算法在准静态瑞利衰落信道的成对差错性能进行了深入地分析。理论分析和仿真试验证明了尽管发送端天线选择对MIMO系统的分级阶数会造成一定程度的损伤，但同不进行天线选择(L；M)相比，应用该算法仍能获得较大的分级增益，明显提高了相同频谱效率和相同分集阶数条件下空时码的性能。     

秩亏缺信道下快速发射天线选择算法

研究了秩亏缺信道下发射天线选择问题.为了保证信道矩阵是列满秩,因此选择出的天线子集中的发射天线数量等于信道矩阵的帙数.提出了容量最优化的发射天线选择算法,但这种算法的计算量太大了.因此,提出了一种基于列主元QR分解的发射天线选择算法,这种算法具有很低计算复杂度.仿真结果显示通过这种方法确定的天线子集在信道容量方面也有很好的性能,尤其在高信噪比情况.     

Antenna selection for V-BLAST systems in correlated channel

Spatial multiplexing systems can provide significant capacity improvement but are sensitive to channel correlation. Antenna selection is a low-cost low-complexity ahemative to resolve these problems. This paper proposes a new transmit antenna selection algorithm for the spatial multiplexing systems with the Vertical-Bell Labs Layered Space-Time （V-BLAST） nonlinear receiver in correlated channel. The proposed scheme separates the optimization into two parts： it first chooses the optimal number of substreams in terms of the singular values of the channel matrix, then adapts the mapping of substreams to antennas according to the post-detection signal-to-noise ratio （SNR）. Simulation results illustrate that the proposed two-step selection criterion can provide greater selection gain than the existing singnlar value based selection criterion as SNR and scattering angle increases. The proposed criterion outperforms the existing one by 0.3 dB at a vector symbol error rate of 10^- 3 and scattering angle of 20 degree.     

MU-MISO场景下最优化和速率的波束赋形

研究了在一个多用户的下行网络中,基于完美信道状态信息(CSI)的波束赋形设计问题.在该场景下,基站配备多天线,每一个用户为单天线.基站将采用发送波束赋形与用户进行通信.考虑在发送总功率受限的情况下,最大化所有用户的和速率.由于目标函数形式复杂并且是非凸的,导致求解困难.为此,提出了一种基于迫零准则的波束赋形方案.该方案将原问题分解为两个子问题,分别求解.仿真结果表明:相比于传统的基于SLNR的波束赋形方案,所提的方案的性能更好.     

能耗感知的MIMO天线配置模式选择算法

多入多出MIMO (multiple input multiple output)利用多天线技术可以在同一信道内并发传输多路数据,实现空间复用增益和空间分集增益,从而提升系统吞吐量、传输范围和可靠性,但MIMO所采用的多天线技术会大幅增加通信终端的能耗成本。能耗是智能终端的关键性能指标,也是制约MIMO技术能否在智能终端上推广使用的重要因素。针对这一问题,研究了IEEE 802.11n 的MIMO发送端能耗问题,提出了一种能耗感知的MIMO天线配置模式选择算法。该算法以单位比特能耗为优化目标,根据缓冲区待发送数据帧的数量,动态调整MIMO天线配置模式。缓冲区待发送数据帧的数量超过上限阈值时,发送端调整天线配置模式,并根据待发送帧大小和历史统计信息预测和激活能耗最优的天线数量;低于下限阈值时,发送端关闭多天线,采用单天线进行数据传输。基于真实实验数据的数值分析结果表明,该算法能够充分利用睡眠状态优化MIMO发送能耗,有效提升单位比特能耗。     

一种应用小数编码GA算法的MIMO天线选择方法

针对多输入多输出（MIMO）技术传统遗传算法（GA）的天线选择在进行遗传运算操作时,会遇到二进制染色体编码与选择天线数不匹配的问题,提出了一种用小数编码的GA遗传算法用于MIMO天线选择,所提方法可以有效解决传统GA在遗传操作上的问题,并具有较低的复杂度。     

硬核点过程随机蜂窝网络能量效率优化研究

基于控制/用户平面分离的异构网络架构是5G中的一种重要组网方式.微基站的密集部署引发了巨大的能量消耗问题从而无法保障用户的高质量服务(quality of service,QoS).针对此问题,基于具有最小距离约束特性的硬核点过程(hard-core point process,HCPP),研究了控制/用户平面分离网络...