基于干扰控制的多小区分布式波束成形

在多小区干扰信道中,基于分布式竞争设计,提出一种优化基站发射波束成形矩阵的设计,使每个小区的最差信干噪比最大.在竞争设计中加入干扰控制,利用差异化的干扰系数,抑制小区间的干扰,提高系统性能.这种设计,既能保持算法的分布式特性,又能有效地提高用户信干噪比.仿真分析表明,基于干扰控制的设计性能更接近协同设计的性能.     

结构和算法设计视角下的混合波束成形技术研究进展

由于混合波束成形技术可以降低未来后5G和6G无线通信系统的硬件成本和功率消耗而广受学术界与工业界的关注。本文首先介绍了传统波束成形技术和混合波束成形技术的原理和特点;然后分别从结构设计和算法设计两方面对混合波束成形技术进行了分析,并归纳了当前文献中存在的各种经典混合波束成形方案;最后,指出了混合波束成形技术对于提升未来无线通信系统性能的重要性。     

中继下基于特征子矩阵的干扰对齐优化算法

针对MIMO双向中继网络系统中,由于用户对间的数据流具有非对称性,通过研究用户对与中继之间的天线分配关系,提出了一种基于特征子矩阵的干扰对齐优化算法及可行性方案.该算法首先利用特征子矩阵准则,为每个用户设计干扰对齐预编码优化方案,然后基于分布式迭代算法逐一推导出最优的干扰抑制矩阵,以达到在目的用户端消除其他用户干扰的效果.通过仿真结果表明,与传统中继迫零方法相比较,优化算法对系统传输速率有了显著的改善.     

基于压缩感知的波束选择算法研究

针对大规模毫米波多输入多输出(MIMO)数字波束成形射频链多、成本高且功耗大等难题,研究了低硬件复杂度和功耗的混合波束成形算法,基于第三代合作伙伴计划(3GPP)的TR 38.901 V16.1.0构建了毫米波无线信道仿真模型,以系统“和速率”最大化和总发射功率最小化为优化目标,获得了基于压缩感知的波束选择算法。仿真结果表明：本文所研究基于压缩感知波束选择算法的混合波束成形系统“和速率”随着用户数K近似对数增长。系统“和速率”会受到多用户干扰的限制,在信噪比为10 dB且用户数K较大时,波束选择算法比全数字多用户波束成形算法的系统总发射功率高约2 dB,但波束选择方案有着较低的系统复杂度。     

SVM自适应波束成形

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是机器学习领域的最新成果,它有较强的泛化能力,收敛快以及低复杂度等优点.本文通过对训练样本进行数据格式的转化,继而转化为libsvm和lssvm分类所要求的数据格式.然后在上行波束成形中使用SVM算法,提高空域滤波的分辨率,仿真结果显示:与LMS(LeastMean Squares,最小均方值,又叫随机梯度下降法)、MMSE(Minimum Mean-Square Error,最小均方误差)经典算法相比,误码率有了明显改善.     

波束空间两种自适应干扰抵消算法的研究

本文介绍了多个干扰波束进行窄带PIC处理的两种算法:GE(梯度估计算法)和RMGSEF(克莱姆-施密特修正递归误差反馈算法).利用海试数据计算了这两种算法的学习曲线和输出平均功率波束图.并和理论结果进行了比较,研究了RMGSEF算法的收敛特性与空间采样、时间采样的关系.结果表明:RMGSEF算法是收敛快、抵消性能好,便于PIC实现实时处理的最好算法.     

基于干扰信道的干扰对齐算法综述

在无线通信系统中,用户间干扰总是制约着网络的吞吐量,因此寻求有效的干扰管理方法显得尤为关键.文中首先引出多种传统的干扰管理方法,但基于这些方法的系统容量都会受到干扰的限制,而且随着用户数的增加,很难获取这些方法的一般解.然而干扰对齐算法可使系统的总容量随着用户数的增加线性递增,文中重点综述两类干扰对齐算法:一类是基于信号空间的干扰对齐算法,另一类是基于信号编码级的干扰对齐算法,最后简要分析了干扰对齐算法的可行性和应用前景.     

多小区环境中基于动态功率分配的干扰安排算法

在多用户MIMO (Multiple-Input Multiple-Out put)干扰信道环境中,为了充分利用系统的总功率,将用户受到的干扰最大化地重叠,以提高系统性能.给出了MIMO干扰信道模型及子空间干扰安排算法分析;针对如何最大程度地利用系统功率问题提出了一种采用动态功率分配的干扰安排算法.仿真结果显示,该方案...     

多波束机会波束成形系统性能比较

研究了在多输入单输出(MISO)系统中通过加大、加快信道的波动来提高多用户分集增益的机会波束成形技术,并在此基础上研究了在每个时隙中采用多个加权矢量的多波束机会波束成形技术,着重对它们的性能作了仿真比较.结果表明,多波束机会波束成形技术可以提高系统吞吐量.     

干扰温度约束下的最优源功率控制与协作波束成形

文中研究在主用户干扰温度约束下,如何优化认知源节点发送功率以及认知中继波束成形权值来最大化认知目的节点的信噪比.信噪比最大化问题被转化为广义Rayleigh商问题,最优中继波束成形权值等于相关信道系数与源节点发送功率构成的矩阵的最大特征值所对应的特征向量.文中考虑了严格与宽松两种干扰温度约束,对于严格约束,给出了最优源节点发送功率与中继波束成形权值的解析解;对于宽松约束,推导了包含最优源发送功率的一个紧缩区间,并在该区间内使用基于最速下降的梯度方法有效计算最优解.     

异构网中大规模MIMO场景下波束赋形设计

近年来,人们对于无线通信系统的数据传输速率的需求越来越大.大规模多输入多输出技术(MIMO)与小小区技术是能够满足人们高速增长的无线通信需求的关键技术.研究在一个异构网中的波束赋形问题,其中宏小区基站的配置为Massive MIMO,同时宏小区中包含小小区.在这样的场景下,宏基站配置大量天线,小小区基站配置少数天线,用户配置单天线.研究在这样的场景下,通过波束赋形设计,最大化所有用户的传输速率.该问题的目标函数是一个非凸的问题.通过运用半正定松弛(SDR)方法以及基于泰勒展开的一阶近似方法,将原问题转化为一个凸的近似问题,然后运用迭代方法求解.仿真结果证明,方案可以有效地提高包含Massive MIMO的异构网场景下的系统吞吐率以及能量效率.     

毫米波大规模MIMO系统混合波束赋形技术综述

针对毫米波通信中混合波束赋形技术,描述了毫米波传输特性及信道模型,概述了大规模毫米波 MIMO混合波束赋形系统及其数学模型,并在此基础上综述了混合波束赋形传输方案,介绍了毫米波波束对齐的2种可行方案,最后展望并预测了毫米波通信与其他技术融合的几种典型应用场景及未来的研究热点.     

基于小波包变换的自适应波束形成

在小波变换算法的基础上，结合智能天线所处理的信号空域频率较高的特点提出了基于小波包变换的线性约束最小方差波束形成算法。该算法利用了小波包分解对高频分析更细致的特性。仿真结果表明，该算法的极点处增益和零陷都优于小波变换算法。     

干扰泄漏最小的多小区MIMO干扰对齐算法

在3小区多输入多输出(MIMO)干扰对齐通信系统中, 提出一种基于系统总干扰泄漏最小的预编码矩阵组的选择算法.首先求出系统中所有变换矩阵,并基于干扰泄漏最小准则从中寻找出最优的变换矩阵;再依据干扰对齐的最大自由度选出一半的特征向量组成预编码矩阵.仿真结果表明:与现有干扰对齐预编码矩阵的设计方案相比,文中提出的算法在系统和速率性能上有明显的改善,而且该算法在统计信道状态信息下同样具有优势.     

Adaptive Subcarrier Allocation for MIMO-OFDMA Wireless Systems Based on Beamforming

Beamforming is a kind of signal processing technique which can improve system performance in the multiple-input multiple-output(MIMO)systems.In this paper,the problem of allocating subcarriers in MIMO-OFDMA wireless systems was analyzed,and a scheme to allocate subcarriers among all users based on beamforming was proposed to maximize the signal-to-noise ratio(SNR)at the receiver.Statistical properties of the channel matrix were studied,and some beneficial results were got.Statistical channel state information(CSI)was also taken into account to simulate more practical systems.Simulation results show that the proposed allocating scheme is effective,and it is robust to the influence of delayed CSI.     

基于特征结构提取的盲自适应波束形成算法

在所有盲自适应波束形成算法中,ＳＣＯＲＥ无疑是一种出色的算法,然后,求解过程中所需进行的奇异值分解而导致的巨大运算量令人无法忍受。本文把它归结为一类特征结构的提取问题,提出了一个合适的代价函数,通过对代价函数取极小可以提取所需要的最大特征值,从而将运算量大大降低,计算机仿真验证了这种方法的正确性。     

一种基于对角载入的鲁棒MVDR波束形成算法

当信号方向向量精确已知时,传统最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成算法具有较好的分辨率和抗干扰能力.在实际通信环境中,由于外部环境、天线阵列以及采样协方差矩阵的估计误差等因素的影响,导致传统MVDR波束形成算法的性能急剧下降.针对这一问题,本文提出了一种新的基于对角载入的鲁棒MVDR波束形成算法.该算法考虑信号方向向量的偏差对MVDR算法性能的影响,并在最大允许偏差范围内导出最优的权重向量,有效地抑制了偏差对输出性能的影响,具有很强的鲁棒性,从而能够适应复杂的通信环境;同时该算法采用递推算法避免矩阵求逆,降低了计算复杂度,便于工程实现.仿真实验表明,与传统MVDR算法相比,所提算法具有更好的输出性能。     

多用户MIMO系统中分布式迭代干扰对齐研究

干扰是无线通信网中亟待解决的问题之一,针对多用户MIMO系统,结合最新的分布式算法,总结并比较了几种分布式迭代算法的复杂度以及能够实现的最大系统自由度.不同于两用户的MIMO X信道可以直接得到干扰对齐预编码矩阵,利用了信道互易性的分布式迭代算法能够很好地解决由于用户数和约束条件的增加造成干扰对齐预编码矩阵可能无解的问题.最后仿真验证了分布式迭代算法的有效性.     

四元数域主特征空间投影鲁棒自适应波束形成

针对常规四元数域波束形成器在模型误差条件下的性能退化问题,提出基于拉伸三极子双平行阵列的四元数域主特征空间投影鲁棒自适应波束形成方法.相比现有四元数域最劣态最优化鲁棒波束形成器,该方法无需求解具有高计算复杂度的凸优化问题,且不涉及用户参数的优化设置,更易于实现.仿真结果表明,所提出的波束形成器可有效克服信号相消问题,能够以较低的计算成本获取优于四元数域最劣态最优化鲁棒自适应波束形成器的性能,且其优势在高信噪比和短快拍条件下尤为显著.      

发射波束赋形消除感知用户对主用户干扰算法

针对如何完全消除感知用户对主用户的干扰问题,探讨了如何利用发射端的波束赋形消除感知用户对主用户的干扰.给出了感知网络和主用户网络共存的系统模型和一种最佳波束赋形算法.并对这种最佳波束赋形算法进行了性能仿真,仿真结果表明,该算法较迫零波束赋形算法在性能上更有优势.与经典的迫零波束赋形方法比较,该算法既能消除对主用户的干扰...