MIMO MC-CDMA的简化CMOE递归自适应多用户检测

将约束最小输出能量（CMOE）准则应用于空时编码多输入多输出多载波码分多址（STBC MIMO MC—CDMA）系统,提出一种基于简化CMOE的联合信道估计与信号检测的递归自适应算法,解决了可变对角因子的自适应取值问题,所给出的最优步长半盲自适应信道估计可以提高信道估计的准确性和收敛速度．比较了不同环境下信道估计的误差和各种算法的误码率性能．     

联合天线选择的上行Alamouti MIMO多用户检测

提出两种提高上行多用户Alamouti MIMO检测分集增益的方法,即排序连续用户取消(OSUC)检测和天线选择技术.对于天线选择,给出了关于OSUC检测的选择准则:最大最小检测用户SINR和最大第1检测用户SINR,以及关于非OSUC检测的选择准则:最大最小检测用户SINR.最后利用Sherman-Morrison公式降低了计算复杂度.仿真表明OSUC检测获得的分集增益非常有限,而天线选择在被选择的天线数不低于2(P-1) 1时获得的分集增益和使用全部接收天线时的分集增益相当.     

块对角化预编码MIMO系统多用户调度

研究了在多用户、多输入多输出(MU-MIMO)系统中发射端块对角化(BD)预编码方案的实现算法,以及基于该预编码方案的多用户调度算法. 利用子空间分解技术设计了发端的预编码矩阵. 通过该预编码矩阵,系统可以实现与多个用户同时进行多码流、用户间的零干扰通信. 定性分析了该预编码方案的本质,利用子空间分解技术设计了一种基于系统最大和容量准则的多用户调度方案. 通过分析说明该调度方案具有较低的计算复杂度. 数值仿真表明,在相同的块对角化预编码方案下,采用本文提出的用户调度方案可获得近似最优的和容量,进一步说明了本文所提方案的有效性.     

下行多用户MIMO系统中的低复杂度用户选择

对采用最小均方误差预编码的下行多用户MIMO系统的用户选择问题进行了研究,提出一种低复杂度的用户选择算法. 该算法根据贪婪搜索的思想依次选取使最小均方误差最小的用户. 仿真结果表明,该算法能达到的和速率与穷举搜索法所能达到的和速率非常接近;与已有的用于迫零预编码系统的用户选择算法相比,该算法的和速率也有一定的提高.     

采用两级检测的MIMO OFDM空频变换方案

提出一种能够较好抑制无线通信中多天线间干扰的空频变换方案,将方案应用于MIMO OFDM Turbo收发机中．在发射端,对每个发射天线使用预先设计好的模式进行符号映射．在接收端,利用该预先设计的发射映射模式,通过两级检测接收机的迭代过程进行检测和译码判决．其中第1级检测包括MMSE检测及干扰抑制,第2级检测包括BCJR（Bahl Cocke Jelinek Raviv）或SOMA（soft output M-algorithm）（M-算法）检测．在每次迭代中,软信息在检测器和译码器之间交换,多个数据流间的干扰被抑制．仿真结果显示,对于4发4收的多天线系统,该方案性能优于D-STTD CC．经过2次及3次迭代时,其性能优于D-STFD Turbo方案．     

用于TD-LTE系统的排序串行干扰消除迭代检测译码

针对时分长期演进多输入多输出系统中的多码字传输模式,分析自适应调制编码和混合自动请求重传对排序串行干扰消除检测顺序的影响,提出一种新型的排序串行干扰消除迭代检测译码算法,并分析该算法的复杂度. 仿真结果表明该算法能够有效提高系统吞吐量,且码字调制编码等级差异越大,MIMO阶数越高,该算法的性能增益越明显.     

第3代移动通信中的多用户检测

分析了CDMA移动通信中采用多用户检测的必要性，进而分析了现有的各种多用户检测技术的工作原理及局限性，指出了多用户检测技术新的研究方向——空时联合多用户检测技术。     

MIMO系统中优化比特功率分配方法的频谱效率分析

在假设只有接收端知道信道状态信息(CSI)的情况下,为了满足固定的目标链路质量,提出了一种在多输入多输出(MIMO)系统中应用的基于V-BLAST检测算法的简单优化比特功率分配方法.由于不同的检测顺序会导致不同的等效信道增益,因此分别采用了前向排序法,反向排序法和最优排序法这3种方法进行仿真研究.当设定目标误符号率(SER)为10^-5,并采用M维的QAM调制方式时,对该方法采用3种排序法进行仿真的结果表明:在发射功率限制较低时,基于反向排序法的频谱效率性能优于前向排序法,但是不如基于特征值分解(SVD)的方法;当发射功率限制高到一定程度时,结论恰好相反.     

双基地MIMO雷达多目标定位

针对双基地多输入多输出雷达目标定位问题,提出一种基于联合矩阵上三角化的收发角度估计算法. 将收发角度估计问题转化为联合矩阵上三角问题,采用扩展QZ迭代算法对其求解,估计收发阵列流型矩阵,最后利用谱分析算法恢复收发角. 该算法充分利用匹配滤波输出的所有信息,无需二维谱峰搜索,每次迭代均可得到精确的闭式解. 与现有算法相比,该方法的角度估计精度更高,且收发角可自动配对. 仿真结果表明所提算法的有效性.     

Blast结构SUC检测的容量优化

在分析Blast各态历经信道容量的基础上,提出了一种优化的天线能量分配方式,通过容量上界分析证明,采用这种能量分配方案,可以使Blast信道历经容量最大化.仿真结果表明,在信噪比较低的情况下,信道容量比采用天线平均能量分配方式有较明显的改善.     

多用户OSTBC-OFDM系统的自适应子载波分配研究

研究了基于正交空时分组码的多用户OFDM系统的自适应子载波分配算法.首先从性能角度出发,在保证用户误码率约束的前提下,以总的发射功率最小为目标,推导了具有普遍意义的OSTBC-OFDM的子载波分配通式.考虑到实际应用系统中效率与公平的折中,对各个用户定义相应的速率约束,以增加功率最小为原则,给出了改进的兼顾公平的子载波分配算法的具体步骤.数值仿真结果证明,自适应子载波分配能改善OSTBC-OFDM系统的误码率性能,且兼顾公平的算法需要一定的性能损失为代价.     

多小区MU-MIMO系统中基于信道投射的块对角化预编码设计

研究多小区MU-MIMO中的预编码设计. 通过扩展单小区块对角化预编码将泄漏到邻小区的干扰纳入考虑范围,根据信道投射的块对角化预编码和发送端提供的额外自由度,以最大化信漏比为原则对发送信号进行预处理. 在目标用户信号和泄露干扰之间取得一个折中以实现泄露干扰抑制的目的,同时在小区内用户间进行子
空间迫零以消除用户间干扰,从而降低小区干扰对多用户MIMO系统的不利影响. 相较于经典的泄漏干扰迫零算法,可以灵活地调整用于小区间干扰抑制的自由度,平衡抑制干扰与提升系统容量的矛盾关系. 理论分析和仿真均证明,该方法能有效抑制小区间干扰,提升系统容量,在相同干扰的条件下甚至可以成倍增加容量,且不用改变现有通信系统的拓扑结构,实现复杂度较低.     

STBC-OFDM系统自适应加权并行多用户检测

针对多用户空时块码正交频分复用系统,提出了基于Turbo 码的自适应加权并行多用户检测方法. 该方法利用自适应加权多用户检测进行多用户信号分离,并将所获得的软比特信息作为Turbo 码的先验信息进行译码,将译码所得的外信息作为下次迭代中自适应加权多用户检测中权值的先验信息. 数值仿真结果表明：采用该方法的空时块码正交频分复用系统收敛较快,与自适应部分并行多用户系统、实验加权多用户系统、传统并行干扰抵消多用户系统进行比较,分别可获得1.8 dB, 2.5 dB 和3 dB 的增益.     

一种新的基于免疫算法的多用户检测

提出了一种新的免疫算法，将匹配滤波器的输出判决信号作为一条染色体放入初始种群，使得初始种群中包含最优解的概率大大增加；选择疫苗时，将接种了疫苗的个体的适应值小于父代适应值的个体，按一定的概率接受该个体，克服了GA欺骗问题．仿真结果表明该算法在收敛速度和误码率方面都优于基于遗传算法的多用户检测．     

多视点视频编码中随机访问解码路径的联合计算方法

随机访问性能是评价多视点视频编码预测结构性能的一个重要指标,往往通过计算解码路径的复杂度来衡量. 该文提出一编码端和解码端联合计算的方法,通过对视频序列实际编码情况的统计来更新解码时的参考图像列表,进而获取更准确的参考帧信息. 实验结果表明,所提出的方法能准确地计算出所需的参考帧,且参考帧数量比现有方法更少,能有效提高随机访问性能.     

OFDMA系统中多波束机会波束成形的门限反馈

多用户MIMO-OFDMA是未来无线通信的重要技术体制. 当MIMO-OFDMA系统利用全部用户获取多用户分集时,系统反馈量很大. 为了解决这一问题,提出一种基于门限反馈实现部分多用户分集的多波束机会波束成形算法. 用户计算每个子载波上各波束的接收信干比(signal to interference-plus-noise ratio, SINR),把SINR 超过某一门限的信息反馈给基站. 以预设的平均资源利用率为目标,给出确定最佳门限值的方案,定量分析门限反馈算法的反馈量,证明其反馈总量随用户数目的增大而趋于一个较小的恒定值. 仿真结果表明,通过预设目标平均资源利用率可有效确定门限值,能在吞吐量性能损失很小的情况下显著降低系统的反馈开销.     

基于压缩感知的MIMO系统稀疏信道估计

在多输入多输出通信系统中,接收端信道均衡与相干检测需要利用信道状态信息. 传统信道估计方法如最小二乘法和最小均方误差法均基于多径信道密集型假设,导致频谱利用率低下. 为此,该文研究在单载波MIMO系统中的稀疏信道估计,利用多径信道的稀疏特性提出一种基于压缩感知理论的信道估计方法. 这种方法能利用较少的导频信号达到与传统方法相比拟的估计性能,从而提高频谱利用率. 仿真验证和理论分析表明,基于压缩采样匹配追踪的压缩感知信道估计方法为MIMO系统稀疏信道估计的最优选择.