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.     

基于Grid-PARAFAC毫米波大规模多输入多输出系统联合信道估计算法

针对在毫米波大规模多输入多输出系统中超密集组网存在干扰的问题,提出了基于Grid-PARAFAC（grid-parallel factor analysis）联合信道估计方法。首先,将大规模天线的高维接收信号映射到大尺度张量空间,利用Grid-PARAFAC张量分解将其分解为子张量接收信号,然后对子张量接收信号并行张量分解得到符号、接收天线和子载波的子投影矩阵,最后,通过交替最小二乘准确求得隐藏高维接收信号中的信道信息。通过Grid-PARAFAC张量分解能够在保留原始空间信息的条件下深度挖掘数据隐藏因子,并对其处理而不是整个数据张量,降低了接收信号维度,同时又保留着高维接收信号的空间结构互相关信息;仿真结果表明,所提算法减少了超密集组网所存在高维度信道干扰,降低了计算复杂度,提高了系统性能。     

MIMO系统发射端多天线选择保障物理层安全传输

针对MIMO系统信号传输策略中单天线选择方案在增大系统保密容量方面存在的局限性,本文提出发射端多天线选择方案以保障物理层安全通信。文中首先在已知全局信道状态信息的理想条件下讨论最优多天线选择方案;然后考虑较为实际的情况,即在未知窃听方信道状态信息条件下提出次优多天线选择方案;最后,为改进次优方案在低信噪比条件下系统保密容量较小的不足,提出次优多天线选择发射功率分配方案。通过理论推导保密容量表达式和数值分析,结果表明,与现有单天线选择方案相比,所提的多天线选择方案有效地提高了系统的保密容量。     

混合STBC-VBLAST结构自适应天线分配算法

为了获得数据传输速率和可靠性之间的折衷,提出一种实现简单的发射接收方案,将空间分集和空间复用结合起来,形成混合STBC-VBLAST结构的多天线系统(MIMO)。根据无线信道时变特性,利用等效传输矩阵的正交性特点,自适应调整发射天线在混合发射结构中的排列方式,并且在接收端配合使用基于正交分解的译码算法,进一步降低误码率(BER)。通过与原混合结构BER曲线的比较,验证所提出方案的优越性。     

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...     

用于多小区多用户MIMO系统的干扰抑制方法

针对每个基站有多个发射天线、每个用户有多个接收天线的多小区多用户多输入多输出(MIMO)下行网络系统,为抑制小区外干扰和小区内干扰对小区边缘用户的影响,分别基于块对角化算法和最小均方误差算法提出了两种非迭代干扰抑制方法,并分析了发射天线数和接收天线数受用户数及小区个数的影响.仿真结果显示,这两种方法均能很好地提高小区边缘用户的频谱效率.     

双向中继网络多对大规模MIMO系统安全性研究

在配备有大量天线的多对大规模多输入多输出(MIMO)系统中,研究了多个用户通过双向中继网络交换消息的安全问题.首先,推导出用户的安全容量表达式;然后,通过分析结果,讨论信道容量、天线数和用户对数之间的数学关系,得出系统安全容量的近似表达式.仿真结果表明:当中继的传输功率和用户发射功率远远大于噪声功率时,安全容量与天线数量成正比,与干扰用户对数成反比.     

基于STBC-OFDM的非协作虚拟MIMO传输策略

针对多用户配对虚拟MIMO(multiple input multiple output)安全性差、对信道估计器依赖性强的问题,在分析理想MIMO系统和多径SISO(single input single output)系统本质关系的基础上,提出一种基于空时分组编码STBC(space-time block coding)和正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)的非协作式虚拟MIMO传输策略.在发送端,为了获得最佳发射分集增益,利用信道循环矩阵奇异值分解(singular value decomposition,SVD)后得到的左酉矩阵进行预编码;在接收端,为了获得平行子信道传输效果,提出一种基于低复杂度线性STBC译码和傅里叶变换预解码的非协作虚拟MIMO接收方案.该虚拟MIMO在收发两端均无需信道瞬时信息,以非协作方式在单天线内模拟多天线收发效果.仿真分析结果表明该虚拟MIMO系统能有效逼近实际理想MIMO的系统容量和误比特率性能,显著降低了虚拟MIMO系统的检测门限.该结果验证了其有效性和优越性.     

MIMO系统发射端多天线选择保障物理层安全传输研究

针对MIMO系统信号传输策略中单天线选择方案在增大系统保密容量方面存在的局限性,提出发射端多天线选择方案以保障物理层安全通信。首先在已知全局信道状态信息的理想条件下讨论最优多天线选择方案;然后考虑较为实际的情况,即在未知窃听方信道状态信息条件下提出次优多天线选择方案;最后,为改进次优方案在低信噪比条件下系统保密容量较小的不足,提出次优多天线选择发射功率分配方案。通过理论推导保密容量表达式和数值分析,结果表明,与现有单天线选择方案相比,所提的多天线选择方案有效地提高了系统的保密容量。     

基于V-BLAST的多载波直接序列扩频CDMA系统上行链路性能分析

提出了一种应用多输入多输出（MIMO）的垂直分层空时（V-BLAST）检测算法的多载波直接序列扩频CDMA（MC-DS-CDMA）的系统结构,对系统上行链路的误码率性能进行了理论分析,推导出了接收天线数大于发射天线数条件下系统误码率的理论表达式,并通过计算机仿真进行了验证,数值结果表明,收发天线数对系统性能具有较大的影响,相对于传统MC-DS-CDMA系统,减少发射天线数或增加接收天线数均可使基于V—BLAST算法的MC-DS-CDMA系统的性能和容量有不同程度的改善．     

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 …     

K均值聚类的大规模MIMO导频分配策略

针对大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中亟待解决的导频污染问题,提出一种基于K均值聚类的导频分配策略来减轻导频污染问题.该方案基于大尺度衰落因子对用户进行门限分组,再基于用户位置信息对用户进行K均值聚类分组,并对不同组别的用户采用不同的导频分配方案.仿真结果...     

多用户大规模 MIMO 系统中能效的研究

针对多用户下行大规模多输入多输出（multiple input multiple output ,MIMO）无线通信系统,提出一种基于能效的联合优化方案。该方案在采用同时考虑发射功耗和电路功耗的功耗模型以及迫零（zero forcing ,ZF）预编码的情况下,推导出天线数、天线子集以及发射功率与系统能效之间的关系式,从而建立联合优化天线数,天线子集和发射功率的能效优化模型,并提出一种新的迭代搜索算法来求解此模型。该迭代算法首先对天线数进行遍历,当天线数确定后,采用基于信道矩阵范数的天线选择算法进行天线子集的选取,随后利用凸优化理论来调整发射功率,不仅提高了系统能效而且降低了算法复杂度。仿真结果表明,与使用全部天线和只考虑天线数的方案相比,所提联合优化方案的能效有明显的提高。     

MIMO系统中一种新的接收天线选择算法

在瑞利衰落信道条件下，通过天线选择可以提高多输入多输出（MIMO）系统的容量，并能有效地降低MIMO系统的复杂度和射频成本，天线选择算法也成为问题的关键。对接收天线选择算法进行了研究，通过连续选择使MIMO系统容量增加最大的天线的方法，用矩阵及行列式运算导出了一种新的接收天线选择算法，并通过仿真和分析与其它算法进行了比较。仿真结果表明，新算法在信噪比较小时，有最大的遍历性容量（ergodic capacity）、中断容量（outage capacity）；在信噪比较大时，同其它算法结果十分接近。新算法更适合于在信噪比较小（信号弱或信遭受噪声恶化严重）时使用。将新算法同Alkhansari算法结合起来，结果更好。     

低复杂度的大规模MIMO分布式信道估计

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统传统信道矩阵获取方式导频开销大、计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的二阶段分布式信道估计方案。该方案的初始阶段在基站侧采用传统压缩感知算法恢复信道矩阵,第2阶段在用户端利用信道的时间相关性,将大规模MIMO的角度域信道分解为密集部分和稀疏部分,并分别估计以实现连续信道追踪。稀疏部分信道通过所提的分布式自适应弱匹配追踪(distributed adaptive weak matching pursuit, DAWMP)算法,利用子信道的联合稀疏性进行多维重建。相比于线性最小均方误差(linear minimum mean square error, LMMSE)算法,所提方案的信道分解策略有效减少了在用户端进行信道估计的计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与经典压缩感知信道估计算法相比,计算复杂度降低了约33%,算法性能提升了约0.5 dB。     

下行多小区MIMO系统协作多点传输联合调度机制

提出一种基于协作多点传输的下行多小区多输入多输出(MIMO)系统联合调度机制,充分利用多小区间的联合调度来降低小区间的干扰,提高系统的吞吐量.该方案利用多小区基站间的协作,根据用户反馈的信道信息间的相关性,在不牺牲系统资源情况下联合调度互相干扰小的用户抑制小区间的干扰.仿真表明:该方案在相同情况下与传统的多小区下行MIMO系统相比,具有显著的小区平均系统吞吐量增益及边缘用户吞吐量增益.     

空域色噪声下的多输入多输出雷达角度估计

由于多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达的空域色噪声协方差矩阵通常为非对角矩阵,因此在色噪声下信号子空间与噪声子空间无法有效分离,从而致使传统算法无法有效估计目标角度。为此,首先利用信号协方差矩阵的低秩性和色噪声协方差矩阵的稀疏性来抑制空域色噪声。然后,根据MIMO雷达数据的内在多维结构特性,建立四阶张量CP(canonical or parallel factor analysis, CANDECOMP/PARAFAC)分解模型。针对传统交替最小二乘算法对数值病态性较为敏感而导致CP分解精度低的问题,利用张量因子矩阵之间的共轭关系来降低求解的病态敏感度,提高张量分解的稳健性。最后,利用最小二乘拟合法从因子矩阵的估计值中得到目标角度。仿真结果表明,所提算法能够对色噪声有效抑制并提高了角度估计的精度。     

Optimal Multipoint-to-Multipoint Transceiver Design with Massive MIMO Relay Station in OFDM Systems

Based on massive MIMO(multiple-input multiple-output)multipoint-to-multipoint(M2M) systems,in order to avoid pilot contamination and improve the performance of capacity,a pilot training transmission scheme was designed for pilot decontamination by utilizing orthogonal subcarriers of OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) during pilot transmission phase and a joint optimized transceiver design for multi-antenna user pairs was proposed during the data transmission phase.The massive M2 M system included a single relay station,multiple paired source nodes and destination nodes.Source nodes precoding matrices and relay station precoding matrix were jointly optimized by maximizing the weighted sum-rate in OFDM systems.After some mathematical manipulation to sum-rate,the cost function of sum-rate was expressed as quadratic optimizing expressions which could be solved by regular convex optimization softwares.Different from existing algorithms,the proposed precoding design was based on massive MIMO OFDM systems with multi-antenna users pairs together pilot decontamination transmission arrangement.Simulations indicate the effectiveness of the proposed optimal precoding system.The proposed scheme not only can reduce pilot contamination,but also can improve performance of bit-error-rate(BER) as well as sumrate contrast to existing algorithms.In addition,it shows that the proposed M2 M massive MIMO system works steadily when the number of users increases in large scale.     

鲁棒的基于几何均值分解的矢量预编码算法

针对非理想信道的多输入多输出（MIMO）系统,提出了一种鲁棒的基于几何均值分解方法的矢量预编码算法.利用非理想信道误差矩阵的二阶统计信息,以最小化收发信号的均方误差为准则,求出基于几何均值分解矢量预编码的最优扰动矢量和预编码矩阵.仿真结果表明,该鲁棒算法优于现有的基于几何均值分解矢量预编码算法性能.在高信噪比时,误码率可提高2dB以上.