基于合作MIMO和分数频率复用的上行蜂窝系统信道容量

通过理论推导和仿真对一个存在同频干扰的上行蜂窝网中的合作多输入多输出(MIMO)系统的信道容量进行了研究,仿真结果表明由于严重的同频道干扰,整个上行蜂窝系统无法实现全频率复用.提出了一种基于分数频率复用(FFR)与合作MIMO相组合的网络结构以及两种系统时频资源分配方案.信道容量计算结果显示:考虑同频道干扰时,对于信道...     

多输入多输出系统发射天线选择对系统信道容量的影响

针对多输入多输出(MIMO)系统信道矩阵秩亏引起信道容量下降的问题,基于信道容量上限提出了一种发射天线选择方法.该方法利用信道矩阵与发射空间相关矩阵秩相同的特点,重新构建了蕴含模型物理参数的信道模型.在对空间相关矩阵QR分解的基础上,采用随机矩阵理论推导了迫零接收机信噪比的概率密度函数,从而得到了MIMO系统信道容量的上限.该方法不需要已知信道的瞬时状态信息,只取决于衰落的空间相关,计算的复杂度较低,易于实现.仿真结果表明:在低散射环境中,适当地选择发射天线可以使系统的信道容量增加约1 b/s;当接收信噪比大于6.5 dB时,发射端采用均匀圆阵系统的性能要优于采用均匀线阵系统的性能.     

MIMO无线通信系统容量研究

多输入多输出技术(MIMO)是无线通信领域中的重大技术性突破.介绍了传统通信系统的信道容量,重点推导了MIMO信道容量的计算公式,描述了各态历经的MIMO系统,采用MATLAB软件对不同条件下的信道容量进行了仿真分析,将传统通信系统的信道容量与MIMO系统的进行比较,证明了MIMO系统的优越性.     

发送端自组织活动天线MIMO系统的随机分析

为了精确估计无线多输入多输出系统(MIMO)的信道容量,提出了发送端活动天线是自组织广播模式的无线通信系统.在定义了一个等效同心圆区域(接收子空间)的基础上,应用复合随机过程数学模型来描述自组织广播式无线MIMO通信系统.同时把迫零方法(ZF)和信噪泄漏加噪声比标准方法相互结合起来,得到了最优波束形成矢量和信噪比的修正值,从而得到发送端自组织无线MIMO系统信道容量的精确描述.仿真结果证明,这样的结论是合理的.     

分层动态虚拟 MIMO 的信道容量分析

针对如何解决目前移动通信频率紧缺及信道容量不足的问题,提出了一种新型的分层动态虚拟多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统结构,该结构结合了移动云的灵活接入、覆盖面积广等特点,并将虚拟MIMO技术融合在该结构中,较显著地提高了系统的信道容量.在该结构下,用户在层次之间进行通信并利用注水算法进行功率的优化分配.而对用户在跨越多层次进行通信的情形,提出了一种同时将层次间距离和传输功率进行最优化的马尔可夫链算法.该算法通过监测用户的变化进而调节层次间距离和传输功率,从而获得最大的信道容量.仿真结果显示,注水算法通过功率优化获得了层次间的分层动态虚拟MIMO结构的最大信道容量,马尔可夫链算法实现了用户跨越多层次通信情形下的最大信道容量.     

准静态Rician衰落信道中MIMO信道容量分析

为明确在Rician衰落环境中MIMO系统的信道容量特性,针对准静态Rician衰落信道在收端己知信道状态信息的条件下,对MIMO系统的信道容量进行了分析.分析表明,MIMO信道容量与收发天线间信道矩阵的相关阵的特征值分布有关.推导了准静态Rician衰落信道中该相关阵任一特征值的概率密度函数,得到了秩不大于2的独立同分布MIMO信道的容量表达式,且具有相对较低的计算复杂度.     

MIMO通信系统的信道容量分析及MATLAB仿真实现

在多入多出（MIMO）系统原理和模型的基础上,分析了基于单入单出（SISO）、单入多出（SIMO）、多入单出（MISO）以及MIMO系统的信道容量．利用MATLAB语言,基于瑞利衰落信道,分别仿真了以上四系统的信道容量,并比较了不同天线数目的MIMO系统的信道容量．通过搭建MATLAB仿真平台,说明了MIMO系统可以大幅增加信道容量．MIMO通信系统能满足无线通信系统高质量、高速率要求．     

ZFDPC编码自组织传感器网络信道容量的研究

自组织的随机模式广播式多输入多输出(MIMO)系统信道容量的估计是基于系统接收端传感器天线数量是确定的,而发送端传感器天线数量是随机的.为了精确估算此系统的信道容量,把ZFDPC(ZEROFORCEDIRTYPAPERCODE)算法和贝叶斯(Bayes)方法结合起来,对发送端和固定端天线数量固定的MIMO系统的信道容量进行修正.仿真试验表明:这样的算法对于随机广播式MIMO系统信道容量的估算是合理的.     

衰落相关对分布式MIMO信道容量的影响

提出了一种分布式MIMO信道模型,其中包含了路径损耗、相关阴影衰落与相关小尺度衰落,并通过Monte Carlo仿真,比较分析了相关小尺度衰落和相关阴影衰落对分布式MIMO信道容量的影响,并研究了空间阴影衰落相关条件下分布式MIMO信道容量空间分布的特点.仿真实验结果表明,提出的分布式MIMO信道模型能够有效降低小尺度衰落相关性和阴影衰落相关性的影响.图7,参11.     

MIMO阵元方向性对系统性能影响研究

在考虑空间衰落相关性(SFC)的同时引入天线单元方向性,研究基于统计信道模型的终端MIMO多天线模型及性能评估方法.在Kronecker的MIMO信道建模中应用终端波达信号方位角功率谱(APS)模型.利用此MIMO信道模型概念,分析在统计衰落信道中MIMO阵元方向性对系统性能影响,包括对空间衰落相关系数、MIMO多径信道容量和误码率(BER)的影响.仿真和优化结果表明:终端MIMO多天线模型中阵元方向性对系统性能影响显著,合理安排阵元波束方向可增加约10%多径信道容量并明显减小误码率.     

平坦瑞利衰落信道下MIMO系统性能

分析了瑞利衰落对普通无线系统的影响,在此基础上重点从空间复用提高容量和空间分集对抗衰落两方面研究了瑞利衰落信道下MIMO系统的性能。分析和仿真结果表明,采用V-BLAST算法实现空间复用增益时,随着收发天线数目的增加,复用系统的符号错误概率增加;不同的分集结合方式对分集系统性能的影响不一样,随着天线数目的增加,分集系统的符号错误概率都递减。     

联合空时编码及信道状态信息的多输入多输出分集性能

为提高无线多输入多输出(MIMO)系统的分集性能,介绍一种四天线发送的扩展正交空时分组码(EO-STBC),并根据该分组码特点提出一种基于双比特反馈的分集增益自适应控制方法.该方法利用信道状态信息(CSI),采用天线选择接收,可实现全速率和发送信号的全分集.仿真结果表明,采用扩展正交空时分组码的反馈系统不仅在性能上优于传统的反馈控制系统,而且采用天线选择时,增益提高了5.8 dB.     

TDD-CDMA系统中智能天线的应用研究

目前所能找到的与智能天线(SA)应用有关的资料都错误认为:一副SA可以在一个载波上同时实现多个CDMA(码分多址)码道的定向发送,可以利用发基带信号非移相加权的方法实现SA发信波束形成.利用SA即相控阵天线定向发射的基本原理证明了以上两种观点的不可实现性.TD-SCDMA标准和系统中的SA设备是建立在上述两种错误理论基础上的产物,因此它们不可能实现同时隙内多个码道的定向发送,但是它可以利用SA的定向或分集接收作用,因此会形成一个上行容量大于下行容量的奇异系统,与3G标准应该为移动因特网服务的基本要求背道而驰.此外由于使用时分双工方式,基站收发系统只能在一半时间内工作,将使TD-SCDMA设备和能源利用率下降一半.     

交流永磁同步电机的反馈线性化位置控制

提出了交流永磁同步电机多目标输出跟踪控制的一般方法,利用微分几何中的微分同胚转换,先将永磁同步电机的非线性模型转换为与之反馈等价的线性模型,再采用线性系统中成熟的极点配置的方法对虚拟的电机线性系统进行控制器的设计.该方法实现了转子位置和转子磁链的动态解耦,将多输入多输出强耦合非线性的永磁同步电机系统分解成了两个独立的单输入单输出的子系统.在此基础之上提出了带干扰随动的位置伺服控制器的设计方法,不但实现了位置的动态跟踪控制,而且还能对扰动进行动态跟踪补偿.仿真结果证实了其有效性和优越性.     

互耦效应对天线阵单元间相关性的影响

分析了互耦效应对多天线性能的影响,通过网络等效分析法对天线模型进行简化分析,得出阻抗矩阵和收发端的耦合矩阵。推导出互耦效应时天线阵元空间相关性的通用表达式,并论证了它与无互耦时空间相关性的关系。研究了互耦效应分别对平行天线阵列和共线天线阵列阵元间空间相关性的影响。仿真分析表明,互耦效应对于两种天线阵列的影响显著不同,适当的选择天线阵列可以有效地改善互耦效应对于系统性能的影响。     

分布式MIMO系统多普勒信道的容量自相关特性研究

采用多天线的分布式MIMO系统保持了分布式天线系统和点对点MIMO系统的优点,在分布式MIMO系统中的TDD模态采用仅仅反映系统容量使用信息的简化反馈方式,可以降低系统复杂性,本文研究了分布式MIMO系统多普勒效应下系统容量的自相关特性,研究发现：系统容量的自相关可以由信道的自相关特性来预测,从而可以大大简化系统的反馈,提高系统性能。     

TD-SCDMA下行协作通信系统的虚拟MIMO方案研究

MIMO技术优势明显,但实用化方面由于硬件实现的困难而阻力重重.协作通信技术利用单天线终端相互共享天线可以虚拟M1MO结构,这为MIMO的实用化提供了新的思路和途径.基于TD-SCDMA下行协作通信系统(TDS-CC)的设计,构造了虚拟MIMO系统,并对该系统在不同条件下进行了仿真分析,结果说明虚拟MIMO系统在性能方面优于其他MIMO系统,具有良好的应用前景.