降低MIMO-OFDM系统峰均比的分解并行选择映射算法

高峰均功率比(peak-to-average power ratio, PAPR)问题是多输入多输出正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing, MIMO-OFDM)系统实用化的主要障碍之一,针对这一问题提出了一种分解并行选择映射(decomposed concurrent selected mapping, D-CSLM)算法,进一步提高了算法的峰均比性能。所提算法将每根天线上OFDM 符号分解为实部和虚部,分别采用相同的相位因子,在进行逆离散傅里叶变换(inverse discrete Fourier transform, IDFT)之后进行组合,选择使所有天线具有最小平均峰均比的信号进行传输。与原有的并行选择映射算法相比,所提算法具有更大的待选信号范围,峰均比降低性能更好。同时,利用实序列固有的共轭对称特性,使算法的计算复杂度保持不变。仿真结果证明,该算法在保持计算复杂度不变的前提下,显著改善了系统的峰均比性能。     

基于PTS级联抵消的峰均比抑制性能仿真

提出了PTS级联抵消算法,实现对地面数字多媒体广播系统中时域同步正交频分复用信号的峰均功率比的抑制.通过研究地面数字多媒体广播系统传输协议,分析了采用时域同步正交频分复用多载波调制方式对系统射频前端信号时域性能的影响.针对信号峰均功率比高的缺陷,提出一种新颖的峰值功率比抑制算法.该算法对峰均功率比的抑制能力强于传统PTS算法,引起的带外辐射和互调失真小于传统限幅技术.当子载波数较大时,仍可实现对系统峰均功率比的有效控制.通过仿真,与传统限幅技术相比,算法可以使地面数字多媒体广播系统的峰均功率比控制在4-5dB,比传统PTS算法峰均功率比减小约3-4dB,且仅有少量的误码率性能损失.     

一种新的STBC MIMO-OFDM系统峰均比抑制算法

高峰均功率比(PAPR)信号是限制多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)技术实用化的主要障碍.针对此问题,提出了一种新的基于空时分组码(STBC)的并行选择映射算法.该算法提出了一种新的信号选择准则,选择所有天线中具有最小的高峰均功率比的序列进行传输,进一步降低了峰值出现的概率,具有更低的峰均功率比.同时,利用空时分组码中共轭数据具有相同的峰均功率比特性,显著减少了运算量,降低了边带信息的传输量,提高了系统的频带利用率.仿真结果表明,所提算法不仅简化了,计算,而且具有更好的峰均功率比性能.     

基于改进粒子群优化的部分传输序列峰均比降低研究

部分传输序列(PTS)算法是解决正交频分复用(OFDM)系统高峰均功率比(PAPR)问题的有效手段,但是算法采用穷举搜索使得系统的复杂度非常高.针对该问题,将算法中最小峰均比的求解过程转化为非线性约束的优化问题,进而提出了一种新的离散粒子群优化(DPSO)方法,使得相位因子的搜索快速向最优相位序列的方向收敛,从而显著地降低了PTS算法的搜索复杂度,同时能够得到具有较小峰均功率比的信号.仿真结果证明,与传统PTS算法相比较,所提算法在搜索复杂度较低的情况下,能够获得很好的峰均功率比降低性能.     

PSO与相位因子优选对结合降低OFDM峰均比的算法

针对正交频分复用 (orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统的峰均功率比高的缺点,提出一种新的相位因子优选对方法,降低OFDM系统的峰均比。相位因子优选对方法原理是,筛选出多个低峰均功率比的子序列,将这些子序列重组后传输来降低系统峰值平均功率比 (peak to average power ratio, PAPR)。把相位因子优选对方法、粒子群优化算法（particle swarm optimization, PSO）与相位因子优选对结合的方法与传统PSO方法对比验证。仿真结果表明,把PSO与相位因子优选对结合的方法应用在OFDM系统中,获得了优于传统PSO算法0.1~0.2 dB的PAPR性能值,证明了新方法的有效性。     

FBMC/OQAM系统中无边带信息的色散选择性映射方法

色散选择性映射(dispersive selected mapping,DSLM)是降低基于偏移正交幅度调制的滤波器组多载波(filter bank multicarrier with offset quadrature amplitude modulation,FBMC/OQAM)系统峰均比(peak to aver...     

降低多用户MIMO系统PAPR的广义SLM算法

针对在多用户多输入多输出(multi-user multiple input multiple output,MU-MIMO)系统中,选择性映射(selected mapping,SLM)算法不适用于分布式用户,并且边信息无法在用户之间共享的问题,提出一种适用于MU-MIMO系统的广义SLM算法.该算法通过改变相位旋转...     

基于波达方向矩阵的MIMO-OFDM系统载频偏移估计

MIMO-OFDM系统中设置虚拟子载波后,时域接收符号向量与经频域信道系数加权的频域发射符号向量之间通过一个范德蒙矩阵相互联系,且该矩阵的列向量的结构决定于载频偏移量。基于此,提出了一种采用波达矩阵方法、利用范德蒙矩阵的移不变结构完成载频偏移估计的闭式频偏估计方法。该方法综合地利用了多收发天线的空域分集效应,降低了信道零点对频偏估计性能的影响,有效地提高了估计的均方误差性能。仿真结果验证了不同天线配置情况下所提出算法的性能。     

基于高分辨距离像的MIMO雷达波形设计

波形设计关系到多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达目标检测和参数估计的性能,设计与目标高分辨距离像相匹配的发射波形可以提高雷达目标探测效果。在建立单站MIMO雷达模型的基础上,以最大化系统输出信号与干扰噪声比为准则,研究了波形设计的目标函数和约束条件,并在推导目标函数相位梯度的基础上提出了一种相位域恒模共轭梯度算法来解决该波形设计问题。仿真实验表明,由该算法设计的MIMO雷达相位编码信号可以在多次迭代后逼近理论最优波形的性能,该算法具有收敛速度快、性能稳定、运算量低的特点。     

基于模糊层次分析的MIMO/SA多天线系统算法性能评估方法

多输入多输出（multiple input and multiple output, MIMO）和智能天线（smart antenna, SA）是第四代移动通信系统的关键技术,其结合的MIMO/SA多天线系统所采用算法的不同,直接影响系统性能,准确评估MIMO/SA多天线系统的算法性能,对于实际应用十分重要。结合波达方向估计算法、空时编译码算法、波束成形算法的算法性能指标,应用模糊层次分析法建立了层次结构模型,确定了各算法性能指标的权重和隶属度,得到了MIMO/SA多天线不同实现方案中不同算法的模糊综合评估方法,进行了仿真验证。仿真结果表明,评价方法能在不同的MIMO/SA多天线实现方案中选择出优化方案,对MIMO/SA多天线系统的方案设计与算法实现有较好的参考价值。     

一种基于信道外推的预编码方法

为了解决多天线(multiple input multiple output, MIMO)系统中因反馈延时带来的预编码码字和信道之间不匹配问题,提出了一种基于信道预测的预编码方法。该方法通过当前时刻和之前两个时刻的信道,利用外推方法,预测未来时刻的信道,使用预测信道,选择预编码码字并反馈到发送端,以补偿反馈延时的影响。仿真结果表明,该方法有效地减小了反馈延时带来的性能损失。     

Fast DOA estimation algorithm for MIMO sonar based on ant colony optimization

The maximum likelihood (ML) estimator demonstrates remarkable performance in direction of arrival (DOA) estimation for the multiple input multiple output (MIMO) sonar.However,this advantage comes with prohibitive computational complexity.In order to solve this problem,an ant colony optimization (ACO) is incorporated into the MIMO ML DOA estimator.Based on the ACO,a novel MIMO ML DOA estimator named the MIMO ACO ML (ML DOA estimator based on ACO for MIMO sonar) with even lower computational complexity is proposed.By extending the pheromone remaining process to the pheromone Gaussian kernel probability distribution function in the continuous space,the proposed algorithm achieves the global optimum value of the MIMO ML DOA estimator.Simulations and experimental results show that the computational cost of MIMO ACO ML is only 1/6 of the MIMO ML algorithm,while maintaining similar performance with the MIMO ML method.     

基于冗余阵元优化的双基地嵌套MIMO雷达目标DOD和DOA联合估计方法

针对传统双基地嵌套多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达进行目标参数估计时精度差、角度分辨率低和自由度低等问题, 提出了一种基于利用虚拟冗余阵元的重建Toeplitz矩阵算法对目标的波离方向角(direction of departure, DOD)和波达方向角(direction of arrival, DOA)开展参数估计的方法。首先, 将两个嵌套阵列空间分置后分别形成双基地MIMO雷达的接收阵列和发射阵列, 阵列经处理后的虚拟接收信号存在大量冗余虚拟阵元。其次, 将冗余虚拟阵元对应的协方差数值进行平均处理替代原值, 形成新的虚拟接收信号。然后,通过利用两个选择矩阵在虚拟接收阵列和虚拟发射阵列中分别构建空间平滑子阵的方法重构Toeplitz矩阵, 来重组虚拟接收信号。最后, 利用常规子空间类算法对等效虚拟信号开展空间谱估计, 实现DOD和DOA的相互匹配, 所提算法在估计性能和自由度性能方面与其他算法对比效果更好。     

基于子空间估计的MIMO阵列降维STAP方法

当对多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)阵列进行空时自适应处理时,由于MIMO阵列虚拟孔径增大,相对常规相控阵列能够更好地抑制杂波和干扰,但其所需样本数据量大且计算复杂度高,工程实际中难以应用。提出基于子空间估计的MIMO阵列降维空间自适应处理（space time adaptive processing, STAP）方法,该方法结合扁长椭球波函数的时限带限特性近似构造出降维的杂波子空间,并利用与发射波形正交的辅助匹配滤波通道估计出干扰加噪声协方差矩阵,通过“逼零”方法求得MIMO阵列系统的空时权矢 量。仿真结果表明,当存在非理想因素影响时,该方法能够有效抑制杂波和干扰且降维运算量更低。     

注意力机制CNN的毫米波大规模MIMO系统信道估计算法

在室外光线追踪通信场景下,针对毫米波大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MI-MO)信道具有稀疏特性、系统受噪声因素影响导致信道估计精度低的问题,提出一种基于图像去噪的注意力机制卷积神经网络信道估计方法.首先,设定参数产生模拟真实环境的数据集,将所产生的信道矩阵看作二维图像...     

基于遗传算法的类零相关多相码设计

距离高分辨多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达体制下,目标回波可能跨越多个距离单元,因此要求发射信号在主瓣附近具有较低的自相关旁瓣和互相关。针对这一问题,提出了一种基于遗传算法的类零相关多相码设计方法。该方法选择具有零相关特性的零相关码集为初始群体,然后针对零相关码的特性,对遗传算法的交叉和变异操作进行了优化设计。通过把相关信号能量向远离主瓣的区域挤压,获得的多相码在主瓣附近具有较低的自相关旁瓣和互相关。最后,计算机仿真验证了该方法的有效性。     

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。     

基于无人机的三维MIMO信道建模与仿真分析

针对无人机通信环境特点以及多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统,将三维空间相关法建模和机身遮挡现象相结合,提出一种无人机的三维移动空间信道模型(three dimensional dynamic spatial channel model, 3DD SCM)。〖JP2〗推导了无人机天线阵列的相关性表达式,同时提出一种遮挡控制器来表示无人机与地面在通信过程中受到机身遮挡的影响。通过仿真分别分析了无人机不同飞行方向和机身遮挡对信道性能的影响,验证了该信道模型的正确性和有效性。该无人机通信模型可用于指导无人机天线设计,研究编码技术。     

毫米波大规模MIMO-NOMA系统中基于动态子连接混合结构的预编码设计

针对毫米波大规模多输入多输出-非正交多址接入(massive multiple input multiple output non-orthogonal multiple access, mMIMO-NOMA)系统硬件成本和功耗过大问题, 基于动态子连接混合结构(dynamically sub-connected hybrid architecture, DSC-HA), 提出一种高效预编码方案。首先,在用户分组的基础上, 基于等效信道增益最大化原则, 利用Kuhn-Munkras算法匹配各NOMA簇用户的信道状态信息, 以实现动态天线分组, 进而完成模拟预编码设计。接着, 利用NOMA簇内强用户的等效信道来实现数字预编码设计, 以减小簇间干扰。最后, 通过优化簇内用户间功率分配来减小簇内用户间干扰。仿真结果表明, 基于DSC-HA的预编码方案不但系统和速率优于基于子连接混合结构的预编码方案, 而且能效明显优于基于全连接混合结构和基于全数字结构的预编码方案。