多用户双向AF MIMO中继系统的联合预编码算法

近年,双向放大转发(amplify-and-forward, AF)多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)中继系统中的预编码设计吸引了越来越多研究学者的兴趣。然而,在实际MIMO中继通信系统中,针对双向传输下的系统,对多用户模型进行的研究较少。由此,针对多用户双向AF MIMO中继系统模型,提出了一种联合预编码算法。采用在所有节点功率限制下,以最小和均方误差(minimun sum mean square error, MSMSE)设计准则去求解联合信源、中继和信宿端多用户的非凸优化问题,将最初的非凸优化问题转化成多个子优化问题,并利用半正定规划设计、平方约束二次规划设计以及二阶锥规划设计求解子优化问题。之后通过交替迭代方法进一步求解每个子凸优化问题局部优化值,达到优化所有节点矩阵变量的目的。所提算法较现有的算法,不仅在优化问题方面考虑更全面、更实用,而且实验仿真结果验证,提出的算法在系统和均方误差(sum mean-square-error, SMSE)性能、和速率以及误码率(bit-error rate, BER)上有均有改善。     

基于不完全信道信息的MIMO双向中继系统线性预编码算法#br#

针对配置两个通信节点的多输入多输出双向中继系统,提出一种基于不完全信道状态信息的预编码设计方案,该方案综合考虑信道估计误差与信道反馈延迟的情况。在中继发射功率受限的条件下,以最小均方误差为准则设计以预编码矩阵为变量的优化问题,提出矩阵分解和联合迭代两种线性预编码算法。矩阵分解法通过矩阵分解推导得到中继矩阵的闭式解;联合迭代法利用迭代算法交替迭代来联合优化预编码矩阵和接收端处理矩阵,直到算法收敛数。仿真结果表明,随着信噪比由0到25 dB逐渐增大,与现有方案相比,矩阵分解法能有效地降低系统的误比特率,联合迭代法能获得最佳的系统性能提升。     

空间相关MIMO广播信道中的预编码技术

针对多天线多用户下行链路中,采用块对角化预编码进行多路并行传输时,用户端的检测复杂度比较高,且系统的和速率性能将受到信道空间相关性严重影响的问题,提出了一种将发送端迫零预编码与接收端天线选择进行联合的预编码方案,降低了接收复杂度.分析了该方案在最佳信道选择下的性能,并引入了一种简单的次优天线选择算法.仿真表明,提出的预编码方案在和速率性能上明显优于原迫零预编码,且在高信噪比情况下,几乎获得了与块对角化预编码相同的和速率.     

基于正则信道求逆预编码的MIMO功率分配方案研究

提出一种多用户MIMO系统中基于正则信道求逆预编码并具有QoS保障的功率分配方案:结合信道状态信息和用户QoS需求,分析得出约束条件的可行性判断依据;利用连续几何规划算法将非凸优化问题近似为凸优化问题,并辅以内点法求解最优功率分配方案;最终综合得出一套基于滑动窗口机制的功率分配框架。仿真结果表明,与现有算法相比,该方案能在有效保障用户最小速率和时延需求的基础上,显著提高系统可达速率。     

MIMO干扰信道下基于自适应复合代价函数的干扰对齐预编码设计

在多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)干扰信道中,针对传统的单边干扰对齐(interference-alignment,IA)算法不能有效地保留期望信号而导致系统容量受限的问题,提出一种利用辅助中间变量实现单边IA的设计思想,并以此为基础,给出一种基于自适应复合代价函数(adaptive composite cost function,ACCF)的IA预编码设计方法。该方法首先定义期望子空间内的残留干扰和有用信号功率的自适应加权差作为代价函数;进而通过一辅助函数,将干扰抑制矩阵转化为中间变量,以构造复合代价函数;最后利用格拉斯曼(Grassmann)流形上的梯度下降法实现复合代价函数的优化求解。数值仿真结果验证了基于ACCF的IA方法在MIMO干扰信道中的有效性。     

基于空时分组编码的水声MIMO通信系统仿真研究

为了提高水声信道的信道容量,将多输入多输出（MIMO）技术用于水声信道,提出一种基于空时分组编码（STBC）的MIMO通信系统。为了抵抗水声多径传播造成的频率选择性衰落,接收机采用MIMO判决反馈均衡器,结合二阶锁相环路补偿载波相位偏移,将水声信道转换为频率非选择性信道。通过计算机仿真证明了该方法的有效性,并与单输入单输出（SISO）系统以及采用空时网格编码（STTC）的MIMO系统进行了性能对比,结果表明STBC和STTC可以获得两倍于SISO的频带利用率和较低的误码率,STBC系统的误码率性能比STTC略差,但编译码计算量远低于STTC系统,更适于实际应用。     

Optimal MMSE successive interference cancellation in group-wise STBC MIMO systems

1.INTRODUCTIONInformationtheoryshowsthat a multiple-input multi-ple-output(MI MO)communication systemcan effi-ciently increase system capacity in rich scatteringwireless channel environment without additional pow-er and frequency spectrumrequirement as traditionaltechniques need[1,2].Transmission schemes based onMI MO typically fall into two categories:data ratemaxi mization schemes and diversity maxi mumschemes.The representative of the first category isBell laboratories layered space…     

基于STBC技术的DCSK通信系统性能分析

差分混沌相移键控(differential chaos shift keying,DCSK)技术具有较好的抗噪声性能以及较低的检测复杂度,但是其传输速率比较低。为了提高其传输速率,提出了一种基于空时块码(space time block code,STBC)技术的DCSK通信系统。该系统充分利用了不同混沌信号之间具有较好的互相关性的特点,采用解码复杂度低的非相干解调技术,具有良好的抗噪声性能、不需要信道状态信息的优点。推导了在多径瑞利信道中STBC-DCSK系统的误码率性能。大量的仿真实验结果表明,提出的STBC-DCSK系统在损失了微小的系统误码率性能的情况下,进一步提高了传输速率。     

基于预编码矩阵的迭代均衡算法

针对长期演进(long time evolution,LTE)下行多输入多输出正交频分多址链路(multiple input multiple output orthogonal frequency division multiplexing, MIMO OFDM)异步通信系统中的天线间干扰和多径干扰的问题,提出一种低复杂度的基于预编码矩阵的迭代均衡算法。在发射端,该算法通过预编码矩阵将信号扩展到所有子载波上,从而降低部分子载波深衰落对扩展前原始信号的影响。在接收端,利用最小均方差误差排序QR分解(minimum mean square error sorted QR decomposition, MMSE SQRD)软输入软输出干扰消除均衡算法,一方面避免传统基于最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)并行软干扰消除均衡算法中复杂的矩阵求逆运算,进而降低了算法复杂度,另一方面利用信道排列优先检测信噪比最大的传输符号提高检测准确性。同时通过预编码对重构信号中误差进行扩展,进而缓解在迭代干扰消除过程中的误差传播。仿真结果证明,在2发2收场景下,误码率在10^-3时,算法经过5次迭代后系统性能相比于现有的迭代均衡算法改善约4 dB。     

STBC MPSK系统误码率的闭式解

推导了MPSK调制空时分组码（STBC）系统误码率（SER）的闭式解，并通过仿真对理论误码率进行了分析和验证。通过两种不同的方法，我们分别得到了两发射天线的STBC系统在理想信道估计和存在信道估计误差条件下的理论误码率。仿真表明实际误码率和理论结果非常吻合，所以得到的STBC误码率的闭式解可以作为系统性能评估的精确标准。采用导频码辅助信道估计时，估计误差导致STBCMPSK系统误码率性能损失2～3dB。     

基于调制分集的MIMO DFT-S-OFDM系统

以离散傅里叶变换扩展正交频分复用（discrete Fourier transform spread orthogonal frequency division multiplexing,DFT-S-OFDM）技术为核心的单载波频分多址（single carrier frequency division multiple access,SC-FDMA）方案,已经成为第三代合作伙伴计划长期演进项目上行多址技术标准。提出了一种基于调制分集的多入多出（multiple input multiple output,MIMO）DFT-S-OFDM方案。该方案将调制分集和Turbo码相结合,有效利用时间分集和空间分集特性,在衰落信道下,既可以使系统具有较低误码性能,又可以获得较高的频谱效率。仿真结果表明,在最优旋转角度下,通过较小复杂度的增加,提出的系统与传统基于比特交织编码调制技术的MIMO DFT-S-OFDM系统相比,可获得明显的性能优势。     

Lattice-reduction-aided MMSE precoding for correlated MIMO channels and performance analysis

The lattice-reduction (LR) has been developed to improve the performance of the zero-forcing (ZF) precoder in multiple input multiple output (MIMO) systems. Under the assumptions of uncorrelated flat fading channel model and perfect channel state information at the transmitter (CSIT), an LR-aided ZF precoder is able to collect the full transmit diversity. With the complex LenstraLenstra-Lova′sz (LLL) algorithm and limited feedforward structure, an LR-aided linear minimum-mean-square-error (LMMSE) precoder for spatial correlated MIMO channels and imperfect CSIT is proposed to achieve lower bit error rate (BER). Assuming a time division duplexing (TDD) MIMO system, correlated block flat fading channel and LMMSE uplink channel estimator, it is proved that the proposed LR-aided LMMSE precoder can also obtain the full transmit diversity through an analytical approach. Furthermore, the simulation results show that with the quadrature phase shift keying (QPSK) modulation at the transmitter, the uncoded and coded BERs of the LR-aided LMMSE precoder are lower than that of the traditional LMMSE precoder respectively when E b / N0 is greater than 10 dB and 12 dB at all correlation coefficients.     

利用高阶累积量的盲多输入多输出系统辨识

针对多输入多输出线性系统(FIR MIMO)的盲辨识问题,提出了一个线性的基于方程误差的高阶累积量(HOS)算法的改进算法。该算法利用一组输出信号的四阶累积量矩阵的零空间,把一个未知多输入多输出(MIMO)信道的冲激响应辨识成一个常的单项矩阵。对于信道长度一致的不同用户的MIMO系统来说,算法只需要很弱的辨识条件。和原算法相比,改进算法充分利用了输出信号的累积量矩阵固有结构,从而提高了算法的估计性能。计算机仿真验证了算法的有效性。     

基于循环稳定特性的空时分组码MC-CDMA信号盲识别算法

空时码应用最广泛的是空时分组码(space-time block code,STBC)和垂直分层空时码(vertical bell layered space-time code, VBLAST),因为STBC信号具有时间上的相关特性,所以在求高阶循环累积量时,该信号有一个特殊的循环频率,而VBLAST信号没有此特性。提出了一种基于循环稳定特性的STBC多载波码分多址（multicarrier code division multiple access,MC-CDMA）信号识别算法。该方法先根据信号系统的基带物理结构和信号模型来建立信号相关函数的选择标准,然后估计出这些相关函数对应的四阶累积量,接着把四阶循环累积量跟信道的参数结合起来建立一个循环统计量,最后把这个循环统计量与检测门限进行比较,实现信号识别。计算机模拟仿真表明,该算法能在较低的输入信噪比条件下良好地工作。     

基于LDPC码与星座旋转准正交STBC的级联编译码方法

在4×4多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中,为了同时达到全分集增益和全速率数据传输,进而达到降低系统误码率及提高系统可靠性的要求,提出将低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码与基于星座旋转的准正交空时分组码级联的编码方案,并找出了在全数据传输速率的前提下能够获得满分集增益的最优旋转角度。仿真结果表明,该级联编码方案误码率低于传统的LDPC编码与空时分组码级联的编码方案,在误码率为10^-5的情况下,比LDPC码与正交空时分组码级联的编码方案有8 dB左右的增益。     

基于改进AMC的LTE MIMO模式自适应切换算法

首先针对传统的自动调制编码（adaptive modulation coding, AMC）技术存在映射的调制编码方案等级与实际信道环境不匹配的问题,提出了一种基于ACK/NACK（acknowledge/negative acknowledgement）反馈的信道质量指示(channel quality indicator, CQI)微调技术,此方案能够使上报的CQI等级更好地适应当前环境,确保了传输的可靠性。在此基础上提出了一种基于AMC的多输入多输出模式自适应切换方案,该方案基于信噪比和速率进行自适应的模式切换,可以在不同的传输环境下达到最高系统容量。仿真结果表明,所提方案能够适应多种传输环境,可以显著提高系统容量。     

New variable structure control for MIMO nonlinear system based on I/O linearization

A novel variable structure control (VSC) with new rapid-smooth reaching law (RSRL) and new rapid-convergent sliding mode (FCSM) is proposed, which is based on analysis of normal VSC system. When it is used for an MIMO nonlinear system, we combine the method of Input/Output linearizing (I/O L) with VSC. After analyzing the robustness of the MIMO nonlinear system, we use this novel controller for Precision One Robot position control system. Simulation provides a quite satisfactory performance with uncertainties and external disturbances.