MIMO-OFDM系统的信道估计算法

文章针对MIMO-OFDM系统中的信道估计关键技术提出了一种信道估算方法--基于线性非冗余预编码和二阶统计量的信道盲估计算法,该算法利用预编码信号的二阶统计特性消除了调制信号的信息,然后又利用STBC(Space-Time Block Coding空时分组编码)特殊的复正交特性对参考子载波信道矩阵进行变换,将求逆过程转换成简单的线性处理过程,从而实现了低复杂度的信道估计.另外,该算法通过选取合适长度的统计数据,能够较快收敛.     

新型多用户MIMO-OFDM 跨层资源分配算法

为解决多用户MIMO-OFDM( Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 下行链路系统中由于分层设计信息不完整造成的资源分配不合理的问题,提出了一种基于最低速率约束的跨层资源分配算法。该算法综合考虑不同用户服务质量要求、媒体接入控制层队列情况和物理层信道状态信息,在满足总功率限制和用户最低速率约束的条件下,以系统吞吐量最大化为目标,进行物理层子载波和功率的联合分配。仿真结果表明,该算法不仅能满足不同用户的服务质量要求,而且能达到较高的系统吞吐量。     

一种改进MIMO-MC-CDMA系统资源分配算法

提出一种应用于多输入多输出MC-CDMA系统的功率、子带、码道自适应分配算法。发送端在总发射功率受限的条件下通过多用户间功率、子带和码道的分配最大化系统吞吐量。通过限制用户的最大码道数来实现用户之间的带宽公平性。和传统MC－CDMA系统资源分配算法比较,本算法的最大特点是综合考虑功率、子带、码道的三维优化。算法最终归结为一个约束优化问题并利用拉格朗日乘子法进行求解。计算机仿真验证了算法的有效性。     

基于GOMP算法的MIMO-OFDM系统信道估计

由于无线信道的时域稀疏性,可以将压缩感知理论应用到MIMO-OFDM系统的信道估计中,利用GOMP算法重构出其信道参数.首先介绍了压缩感知理论的构成,其次论述了MIMO技术和OFDM技术的原理.以2×2 Alamouti编码器模型为基础,结合OFDM技术,形成一个2×2 MIMO-OFDM系统,推导了该系统的输入端-输...     

瑞利衰落信道下多跳无线信道及其分集系统的误码率

基于无线中继的概念。研究了多跳无线信道及其2个简单的多跳和多路由分集系统。在平坦瑞利衰落下。分别导出了这些系统再生和非再生中继时BPSK平均误码率。数值分析和仿真表明。在多跳信道和多跳分集系统中误码率随跳数的增加而下降；多路由分集系统随路由数的增多性能有较大改善。比较了非再生中继性能在低信噪比时优于再生中继，在高信噪比时两者性能相似。     

锐利衰落信道下多跳无线信道及其分集系统的误码率

基于无线中继的概念,研究了多跳无线信道及其2个简单的多跳和多路由分集系统.在平坦瑞利衰落下,分别导出了这些系统再生和非再生中继时的BPSK平均误码率.数值分析和仿真表明,在多跳信道和多跳分集系统中误码率随跳数的增加而下降;多路由分集系统随路由数的增多性能有较大改善.比较了非再生中继性能在低信噪比时优于再生中继,在高信噪比时两者性能相似.     

MIMO-OFDM系统中CSI Viterbi译码算法研究

Viterbi译码器是通信系统中应用非常广泛的译码器。与其他单载波调制技术相比,OFDM系统巾的Viterbi译码有其特别之处．可以根据在信道均衡时所得到的信道频域响应系数为译码算法提供判决权重,被称为CSI Viterbi译码算法。首先介绍了OFDM系统的CSI Viterbi译码器算法,然后以V—BLAST为例推导出MIMO-OFDM系统中的CSI Viterbi译码器算法,并通过仿真证明使用CSI Viterbi算法能有效改善系统的性能。     

MIMO-OFDM系统中稀疏信道估计算法研究

 针对多输入多输出正交频分复用系统,利用信道冲激响应的稀疏特性,提出1种新的MIMO-OFDM信道估计算法,简称为MIMO-MP算法.首先利用匹配追踪思想确定出非零抽头系数的位置,然后再采用最小二乘算法完成对非零系数值的2次估计,从而通过减少信道估计参数的个数降低算法复杂度.该算法具有较好的性能,但在剩余向量更新上还不是很精确,通过改进剩余向量的更新方式,得到另一种性能更优的算法简称为MIMO-MMP算法.仿真结果验证了算法的有效性.     

MIMO-OFDM系统中基于RAMP及其改进的稀疏信道估计算法

研究了在MIMO-OFDM系统中的稀疏信道估计问题。将正则化稀疏度自适应匹配追踪算法（RAMP）运用到MIMO-OFDM稀疏信道估计中,并对该算法的迭代结束条件加以改进,取残差的能量之差小于设定的阈值来终止迭代过程,更加准确地估计出信道稀疏度,进而提高了稀疏信道的估计精度。仿真结果表明,在MIMO-OFDM系统中,相比RAMP算法与稀疏度自适应匹配追踪算法（SAMP）,改进算法能够获得更好的MSE性能,在不需要稀疏度的前提下达到了与正交匹配追踪算法（OMP）算法相似的MSE性能。      

D2D网络中基于组合拍卖的无线资源分配机制

针对端到端(device-to-device,D2D)用户与蜂窝用户共享频谱资源产生的干扰问题,以最大化系统中D2D链路的吞吐量为优化目标,提出一种联合功率控制和信道分配的资源分配机制。根据D2D用户的干扰门限和蜂窝用户的信干噪比(signal to interference plus noise ratio, SINR)提出了一种基于用户间距离的复用准则,确定D2D用户可复用的信道资源集合;在给定D2D用户复用任意资源集合的前提下,调整D2D用户的发射功率,以衡量各个D2D用户在不同信道资源集合上的吞吐量,但暂不分配功率;基于功率控制的结果,采用组合拍卖的方法为D2D链路分配信道及对应的发射功率,从而实现了联合功率控制和信道分配。因此,系统资源分配结果更为合理。仿真结果表明,该机制能有效抑制跨层干扰和同层干扰,提升D2D链路的吞吐量,提高用户的服务质量(quality of service,QoS)。     

基于OFDM的认知无线电系统中的一种改进的功率分配算法的研究

改进了应用于基于OFDM的认知无线电系统中的功率分配算法。迭代分块注水算法,目标是在总的功率约束和每个子信道的功率约束的条件下最大化系统的容量。在主用户的功率约束非常严格时,尤其考虑了相邻子载波的功率泄露,并且在主用户的频谱和认知用户的频谱之间设置保护带,使其他子载波的功率分配呈现梯形分布。所以只是在功率约束比较严格的子载波上实施迭代分块注水算法。仿真结果表明,改进的功率分配算法性能接近迭代分块注水算法,而且具有较低的复杂性。     

莱斯信道下大规模MIMO系统上行资源分配研究

考虑了莱斯信道下单个小区上行多用户大规模MIMO系统,对上行链路的资源分配进行了研究.假设基站通过上行训练序列来估计信道,分别采用最大比合并接收和迫零接收来对信号进行接收.通过联合选择训练序列长度、训练序列功率和发送的数据功率来优化小区在相干时间内固定能耗下的频谱效率.仿真结果表明:经过优化系统的频谱效率有所提高,莱斯因子K越小,优化效果越明显,导频的功率越大;反之优化效果不明显,导频的功率越小.     

一种新的基于遗传算法的OFDM系统跨层资源分配方案

在进行多用户OFDM系统的MAC层设计时,提出一种同时考虑应用层分组到达过程,用户时延QoS和物理层子载波信道条件的跨层资源分配方案.该方案将这三层综合成一个整体考虑,把问题归结为约束函数优化问题.为了有效解决该优化问题,又提出一种低复杂度的基于精英选择的遗传算法.数值计算实例证明了所提算法的有效性,且其低复杂度使得它非常适用于实际系统中.     

A relay selection scheme based on geometric optimum in cooperative cognitive systems over mixed channels

This paper proposes a relay selection scheme based on geometric optimum principle to maximize the cognitive link＇ s connectivity with limited interference to primary user in cooperative cognitive systems. A dual-hop cognitive relay system is considered, in which the channel impulse response follows independent non-identical distribution （i. n. d. ） each hop, such as Rician, Rayleigh and Nakagami-m distribution. Then, closed-form expressions in terms of outage probability and average bit error rate （ABER） are obtained using amplify-and-forward （AF） relaying protocol over such mixed fading channels. Furthermore, the best range of the relay is derived. Extensive simulation re- suits are conducted to verify the theoretical analysis, which is useful to the network optimal design.     

MIMO-OFDM系统中LDPC码的改进型最小和译码算法研究

LDPC码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂.虽然最小和译码算法能够简化BP译码算法,但它是以牺牲性能为代价的.为了让译码算法在复杂度和译码性能之间取得较好的折衷,针对最小和译码算法的性能缺陷,利用最小均方误差准则,提出一种改进型最小和译码算法,最后将该算法应用于M IMO-OFDM系统中.仿真结果表明,与BP译码算法以及最小和译码算法相比,改进型最小和译码算法能够在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能.     

基于改进遗传算法的多业务组播系统跨层功率分配方案

结合数据链路层的队列状态信息(QSI)和物理层的信道状态信息(CSI),定义了系统的吞吐量系数和公平性系数,建立组播系统功率分配的离散速率集模型.对遗传算法的初始群体产生、选择、交叉和变异等算子进行改进,形成改进遗传算法;利用改进遗传算法进行动态功率分配和跨层优化.数值仿真结果表明:改进遗传算法能够取得几乎最优的队列时延性能;选取不同的权重对系统吞吐量性能和公平性性能产生重要影响;改进遗传算法获得的系统吞吐量系数和公平性系数在不同场景下较之功率固定分配算法至少提高0.15.