基于张量分解的大规模多输入多输出天线预编码

提出基于张量分解的大规模多输入多输出(MIMO)天线预编码方案,利用张量分解对高维天线发送数据的降维,保持数据的低秩多维结构特征,获得更加有效的数据表示;同时,通过联合天线和用户信号的空域和时域的相关性,实现发射分集,克服大规模MIMO信道衰落和降低发射误码.通过仿真结果表明该方案适用于大规模MIMO系统.在相同条件下,与传统方案相比,误比特率更低.     

三维信道模型约束下的大规模MIMO信道估计方法

针对配备1bit模数转换器(ADC)的大规模多输入多输出(MIMO)上行信道估计精度差的问题,提出了一种三维信道模型约束下的大规模MIMO信道估计方法。首先,结合所选定的适用于面天线阵的三维空间信道模型,建立了带有信道模型约束的大规模MIMO信道估计优化问题,并在优化目标函数的接收信号误差项中引入随机白噪声扰动,以提升方法的抗噪能力;其次,采用交替迭代式算法对优化问题进行求解,推导了信道模型参数的更新过程;最后,通过采用信道模型空间结构并使用噪声功率来恢复低精度接收信号的振幅,进而实现更准确的信道参数提取。仿真结果表明:与最小二乘估计和基于Bussgang分解的线性最小均方误差估计相比,所提方法可有效降低量化噪声和白噪声的影响,提高信道估计精度;当信噪比为10dB时,采用所提方法估计信道的均方误差比基于Bussgang分解的线性最小均方误差估计方法减小了75%。     

大规模MIMO系统中基于空时相关性的导频减小算法

在大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统信道估计过程中,基站向用户端发送导频信号.由于导频数量与基站发射天线的数量成正比,传统信道估计过程会产生巨大的导频开销,尤其是对于采用频分双工通信方式的(frequency-division duplexing,FDD)大规模MIMO系统.为了解决这一问题,通过利用无线MIMO信道的空间公共稀疏性和时间相关性,提出一种基于压缩感知(compressed sensing,CS)技术的导频开销减小算法,其中,空时相关性用来提高信道估计精度.该算法能够在未知大规模MIMO系统信道稀疏度的情况下,自适应地获取精确的信道状态信息.分析和仿真结果表明提出的算法在减少导频开销方面优于局部公共支撑算法,同时能够维持良好的信道估计性能.     

MIMO-OFDM系统中的信道估计

给出了一种适于多输入多输出-正交频分复用（MIMO-OFDM）系统的信道估计方案．该方案首先根据最小二乘准则,利用散布导频估计出MIMO信道的单位冲激响应,然后对此估计值进行时域白适应Wiener滤波以提高估计精度,最后经过离散傅里叶变换得到MIMO信道频率响应用于信道均衡．这一估计方案充分考虑了信道在时域以及频域的相关性,从而估计精度高、性能稳定．同时由于采用的导频符号均布于各发射天线的所有发射时段,因而它能及时跟踪信道的变化．仿真结果表明该方案具有良好的误码率性能,接近于理想信道估计的情况,并且对信道衰落变化较快的环境具有鲁棒性．     

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。     

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.     

大规模MIMO系统中基于DFT信道估计的导频污染消除方案

在大规模MIMO系统中,当基站不存在协作时,随着基站天线数的无限增加,快衰落效应和非相关噪声都能被平均掉,导频污染成为制约大规模MIMO系统性能的瓶颈。基于此,本文提出了一种基于离散傅立叶变换(DFT)信道估计的导频污染消除方法,在时域信道冲击响应中通过DFT和IDFT变换把有用的信号长度之外的污染信号当成一个样本,利用有用信号之外的污染信号样本生成一个阀值,通过引入这个预设的判决阀值,筛选出有效的信道冲击响应,消除导频污染造成的干扰。改善了信道估计的性能。仿真结果表明,在大规模MIMO系统的信道环境下,本文提出的方法可以进一步提高信道估计的精度,提高大规模MIMO的性能。     

大规模MIMO网络中基于时间反演的预编码技术

针对大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)网络中随基站天线数目与用户终端数目增多而引发的用户间干扰(inter user interference,IUI)问题,提出一种面向大规模MIMO的时间反演(time reversal,TR)预编码抗干扰技术。该方法在MIMO系统中先后历经信道探测、多径信道建模、干扰信道分析以及信道预编码矩阵设计,实现时间反演预编码信号在多径信道中IUI抑制传输,一方面在时间反演技术基础上进行信道优化,利用时间反演技术的时空聚焦性实现能量聚焦;另一方面利用迫零预编码技术降低大规模MIMO系统中用户间干扰与共道干扰。MATLAB仿真结果验证了基站天线数目、用户端终端数目对于大规模MIMO系统性能的影响,结果证明,时间反演预编码抗干扰技术可以使平均误比特率减小,并显著提高信干噪比和大规模MIMO系统的可达速率。     

大规模多输入多输出系统中基于离散傅里叶变换信道估计的导频污染消除方案

在大规模多输入多输出(multiple input multipte-output,MIMO)系统中,当基站不存在协作时,随着基站天线数的无限增加,快衰落效应和非相关噪声都能被平均掉,导频污染成为制约大规模MIMO系统性能的瓶颈。因此,提出了一种基于离散傅里叶变换(DFT)信道估计的导频污染消除方法,在时域信道冲击响应中通过DFT和IDFT变换把有用的信号长度之外的污染信号当成一个样本,利用有用信号之外的污染信号样本生成一个阀值,通过引入这个预设的判决阀值,筛选出有效的信道冲击响应,消除导频污染造成的干扰。仿真结果表明,在大规模MIMO系统的信道环境下,提出的方法可以进一步提高信道估计的精度,提高大规模MIMO的性能。     

一种WCDMA下行自适应信道估计算法及其性能分析

针对第三代移动通信系统WCDMA的标准中的下行连续公共导频信道，提出了自适应加权的多符号平均的信道估计算法，它包括信道变化速率的检测和信道估计器权重自适应调整两个部分。仿真结果表明，自适应信道估计算法在误比特率性能上优于纯粹的多符号平均或者不取平均的信道估计方法，且该算法复杂度小，易于在硬件上实现。     

基于NSFC-OFDM的非协作式虚拟MIMO

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,提出一种基于非相干空频码(non-coherent space frequency code,NSFC)和正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)的非协作式虚拟MIMO.在分析NSFC成对错误概率的基础上,给出能满足全分集阶数和最大编码增益的编码准则.为了获得平行子信道传输效果,利用信道循环矩阵奇异值分解(singular value decomposition,SVD)后得到的酉矩阵分别进行预编码和预解码.基于最优NSFC和OFDM预编解码,提出一种新颖的虚拟MIMO策略.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.理论和仿真分析结果表明,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.     

基于统计信道模型的MIMO多天线系统性能研究

由于多径效应的存在,MIMO无线传输系统的性能很大程度上取决于衰落信号空间相关性.研究基于统计的传输信道模型,及在此模型下MIMO多天线系统的接收性能.在理想基站天线结构下,用户终端(UT)的波达信号方位功率谱(APS)模型可应用到Kronecker MIMO信道模型中.研究在Kronecker MIMO信道模型中方位功率谱对MIMO分集和多天线系统性能的影响.数值仿真结果表明:此统计信道模型下的参数估计符合理论和经验;提出的统计信道模型及分析法扩展了以前的MIMO信道模型建模,降低了计算和分析的复杂度.     

一种大规模MIMO低精度量化检测算法

为解决大规模MIMO中低精度量化器的使用带来的性能下降问题,提出了一种新的消息解量化算法(MPDQ)。该算法以低精度ADC接收机为基础,搭建了一个大规模MIMO系统模型。利用ADC的结构特性提出了1-bit量化系统的MPDQ检测算法,并将其推广到n-bit量化系统,推导了MPDQ算法在n-bit量化系统中的迭代计算公式。在不同基站天线数量、不同用户数量条件下,仿真验证了该算法的准确性和有效性。仿真结果表明,低精度ADC可以提高系统的频谱效率,MDPQ算法在n-bit量化系统中具有优异的性能,3-bit量化在综合考虑成本和性能的情况下是一种理想的方案。     

去蜂窝大规模MIMO系统研究进展与发展趋势

去蜂窝大规模多天线(multiple input multiple output,MIMO)引入“以用户为中心”的思想,通过部署多个分布式接入点(access points,APs),利用相同的时频资源为所有用户服务,有效缩短AP与用户的距离,获得空间宏分集增益,大幅降低路径损耗,并利用大量AP带来的有利传播,减少多用户干扰,从而使全区域均匀覆盖并大幅提升用户体验。去蜂窝大规模MIMO技术刚刚提出,发展尚处于探索阶段。结合国内外移动通信发展的最新趋势,对去蜂窝大规模MIMO系统的基本特点、关键技术、核心挑战与发展趋势进行了介绍和展望,并分为信息理论分析和信号处理技术2个部分,重点论述了信道硬化、有利传播、空间相关、导频分配、信道估计、信号检测等关键技术。指出了去蜂窝大规模MIMO有望成为后5G(beyond 5G)和6G的核心关键技术之一。     

LTE上行系统循环延迟分集接收方案的设计

在长期演进(LTE)系统上行链路中,基站因受限于发射天线数而无法获得较好的分集增益及系统性能.为此,文中提出了一种利用循环延迟叠加方法获得空间-多径满分集的接收方案.首先直接叠加不同接收天线上经过循环延迟的信号,然后做频域的最小均方误差线性均衡,最后进行逐个符号的检测.当不同接收天线选择合适的循环延迟时,文中方案能够以较低的解调复杂度获得系统的空间-多径满分集增益.仿真结果表明:相对于LTE系统上行链路中现有的接收端天线选择方案,文中方案不仅能够获得与天线选择相同的接收分集增益,而且能够获得比天线选择方案更高的编码增益,同时不增加系统的解调复杂度;在中断概率为10-3时,文中方案在瑞利信道下的系统性能提升2~4d B,在LTE扩展步行信道下的系统性能提升1.5 d B以上.     

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.     

非对称空间统计信道模型及其MIMO多天线系统

针对在非均匀散射体分布以及非对称空间分布的移动通信环境,引入几何分割法导出基于散射体高斯分布的非对称空间统计信道模型.在指向性天线覆盖下的非对称宏小区和微小区以及街道和室内小区的移动通信环境下,模型能估计多径衰落信道的重要空时信道参数,如信号到达角度(AOA)、到达时间(TOA)概率分布密度函数以及到达信号的空-时相关性.另外,在非对称空间统计信道下设置了MIMO多天线线性阵列(ULA)和圆环阵列(UCA),研究了此衰落信道的信道容量.通过信号的AOA和TOA概率密度函数的数值结果与多径衰落信道圆模型(GBSBM)的数值结果对比,表明本模型的信道参数估计结果符合实际的移动通信环境.假设非均匀散射体分布为高斯分布时,本模型的数值结果阐明了分布参数对信道参数的影响,拓展了空间统计信道模型的研究和应用,对评估MIMO多天线阵列系统空时处理算法和仿真无线通信系统提供了有力的工具.     

采用传播图论建模方法的Massive MIMO室内场景传播特性

大规模多天线(Massive MIMO)技术在基站端配置大规模天线阵列,能够大幅度提升数据传输速度和系统容量,实现无线传播信道中的空间和时间资源的最大化利用.有关Massive MIMO无线传播信道的研究,对大规模多天线的应用、系统的设计与部署具有重要意义.本文采用传播图论信道建模的方法,研究Massive MIMO在实际传播信道中的性能表现,既能很好的避免信道实测带来的繁重工作,又能有效反映Massive MIMO的无线信道衰落特性.分别在高频点6GHz和低频点1.472 5GHz对选定的室内传播场景进行了信道建模与仿真,由传播图论建模方法得到了信道冲激响应,并进行参数提取,分别从角度域和时延域分析了大规模多天线系统的信道传播特性,并通过分析信道奇异值扩展的分布,证明了实际传播环境中天线数目增多信道的正交性显著增强.     

基于四阶累积量的MIMO信道及其相关性的联合估计

MIMO技术一直受到人们的广泛关注,并被广泛采用于各种移动通信系统的标准化协议中.在此系统中用到的分集合并和空时解码技术都需要以准确估计的信道状态信息为前提条件,以往的信道估计都是在MIMO系统子信道间是非相关的假设下进行的.事实上,由于天线之间距离的限制和传播路径散射体的不充分,子信道之间常常存在一定的相关性,常称为空间相关.另外,在信道估计、天线选择和自适应调制等方面需要已知(估计)这一参数.但是,要精确估计信道的相关性非常困难,到目前为止,这一问题没有得到很好的解决,以至于在大部分关于信道估计的文献中都是预先假定已知信道的相关特性.本文运用四阶累积量理论对MIMO信道及其相关矩阵进行了估计.仿真结果表明,本文所提出的方法具有较高的估计精度.     

无循环前缀正交频分复用多址上行链路处理算法

提出了一种无循环前缀正交频分复用多址(OFDMA)上行链路发射信号帧结构,为消除因无循环前缀造成的正交频分复用(OFDM)符号块间干扰(IBI),接收端对接收信号进行时域过采样,对过采样后OFDM符号中无符号块间干扰部分采用最小均方误差(MMSE)算法进行信号检测.采用最大似然估计算法进行时间同步和频偏参数估计,利用伪随机(PN)序列的相关性对信道参数进行估计.仿真证明:本文提出的频偏信道参数估计算法具有良好的抗噪特性、衰落信道适应性和高的估计精度,而MMSE算法也具有较好的误比特率性能.