一种用于MIMO系统的改进型快速天线选择算法

通过比较信道容量公式中的参数,利用行列式结合律特性和逐级递增天线数量的指导思想,提出了一种改进型快速天线选择算法．该算法与传统的快速天线选择算法相比,能够更快地选择出对信道容量贡献最大的接收或发送端天线,在不影响信道容量和系统误码率性能的情况下,可显著降低计算复杂度．     

基于信道衰落相关矩阵的自适应多天线技术

为了在满足目标频谱效率和目标误码率前提下减小多天线系统的发送功率,针对采用线性接收机的无编码空间复用系统,提出了一种发送天线选择及速率(调制方式)分配、功率分配准则。该准则利用了信道衰落的空间相关矩阵,以各子码流的误码率为约束条件,对发送功率进行优化。仿真结果表明:该准则相比于目前已有的天线集合及调制方式选择准则有2 dB的信噪比增益。给出了逼近该准则性能的简化算法,该算法在很大范围内能达到穷举搜索的性能。     

支持可重构计算的满二叉树中序存储策略及快速遍历算法

通过对满二叉树顺序存储序列与中序序列之间解析关系的研究,推导与证明了完全二叉树的一些重要性质,给出了一种可快速访问的满二叉树中序序列存储方法并设计出相应的遍历算法。基于该方法,一颗具有N个结点的满二叉树中序序列仅需要线性时间复杂度O(N)即可遍历,相关计算过程可嵌入在可重构系统中形成可重构计算单元。还给出了算法的C++实现过程及可重构系统的设计方案。     

基于自适应链路技术的快速分集复用折中算法

对多天线系统误码率性能进行了深入分析,针对以往研究多侧重于分别提高系统分集增益或复用增益,未能充分利用多天线系统性能的问题,提出了基于自适应码率、功率分配技术的多天线系统分集复用折中算法,并进一步给出具有较低计算量的快速折中算法.所提算法以系统误码率为准则,根据信道实时状态信息选择多天线系统工作方式,充分利用系统分集复用增益的同时提供了较好的抗扰动性能,具有较低的计算复杂度,适于实际的通信环境.仿真结果表明与传统算法相比,该算法具有较好的性能.     

基于Householder-QR分解的低复杂度天线选择算法

对多天线空分复用系统中以符号误码率为准则的天线选择算法进行了深入分析,针对以往传统天线选择算法对所有天线子集搜索计算复杂度高的问题,提出了基于复域Householder-QR分解的天线选择算法.所提算法深入分析了线性接收机接收端信噪比与系统信道矩阵之间的关系,利用接收端信噪比近似边界值得到了低复杂度的选择方案,该算法不仅有效地降低了计算复杂度,同时误码率性能与以往算法相近,提高了空分复用系统的传输可靠性,适用于实际相关信道传播环境.仿真实验表明,与传统算法相比该算法具有良好的性能.     

GMD V-BLAST系统天线选择

基于最大容量和最小差错率准则,研究了在GMD V-BLAST系统中的天线选择问题.选用以信道矩阵非零奇异值的几何均值最大化为目标函数,可以避免容量与差错率性能之间的矛盾.在所有可用天线中进行选择的全搜索算法虽有最佳性能,但复杂度太高.基于贪婪算法,对发射天线采用快速的逐增选择策略.对接收天线采用快速的逐减选择策略,可以显著降低计算的复杂性.计算机仿真结果表明,所采用的快速天线选择算法可以较低的复杂度获得接近全搜索法的容量和分集增益.     

发送天线选择对MIMO系统性能的影响

提出一种在接收端结合最大比合并的发送天线选择新算法。该算法中，发送端从N个可用天线中选择信道增益最佳的L个天线，而接收端不进行天线选择并进行最大比合并。并对该算法在准静态瑞利衰落信道的成对差错性能进行了深入地分析。理论分析和仿真试验证明了尽管发送端天线选择对MIMO系统的分级阶数会造成一定程度的损伤，但同不进行天线选择(L；M)相比，应用该算法仍能获得较大的分级增益，明显提高了相同频谱效率和相同分集阶数条件下空时码的性能。     

一种基于M准则的低复杂度空间调制信号检测算法

针对空间调制技术提出一种基于M准则的次最优检测算法（M-ML）,该算法通过缩小最大似然检测中发送符号搜索空间来降低复杂度.仿真结果显示,在发送天线相关性较高的场景下,M-ML算法可以获得与最大似然检测相当的误码率性能.同时,通过将M-ML算法和最大似然算法进行复杂度比较发现,随着调制阶数与发送天线数的提升,M-ML算法复杂度将不断降低.     

基于部分信道状态信息的多模式天线选择算法

分析了基于部分信道状态信息的天线选择的必要性,并对相关信道情况下角度扩散、信噪比和发送端天线配置方式对信道容量的影响进行了研究.提出根据信道状态动态确定发送天线子阵中的天线数目,从而确定反馈信息的数量.然后利用反馈向量在发送天线端进行波束形成,使得具有较高信道增益的子信道被选择用来进行数据传输.仿真结果表明,采用天线选择后系统可以根据信道状态确定参与传输的发送天线的数目,减小了系统配置的复杂度,降低了成本,并且在信道存在严重相关的场合下算法仍适用.     

基于改进遗传算法的噪声自适应地形匹配算法

地形匹配制导是提高飞行器导航与末制导精度的有效途径。为了提高传统地形匹配算法精度和效率,提出了一种基于改进遗传算法的地形匹配搜索算法。该算法以基准高程图各坐标空间作为解空间,一方面采用一种改进的遗传算法进行全域匹配搜索,相对于传统遍历搜索大大提高了搜索效率,又有效避免了遗传算法早熟收敛问题;另一方面提出了一种基于噪声自适应的相似性度量方法并将其作为遗传算法个体的适应度,该度量方法结合了归一化相关函数度量和序贯相似检测度量方法的优点,在保证精度的同时有效减少了每个搜索位置的计算量,实验结果表明:与全遍历算法、传统遗传算法从算法效率和匹配精度指标上进行对比,本文算法在匹配精度上与传统遍历算法相当,在算法效率上明显优于前两种算法。     

多用户大规模 MIMO 系统中能效的研究

针对多用户下行大规模多输入多输出（multiple input multiple output ,MIMO）无线通信系统,提出一种基于能效的联合优化方案。该方案在采用同时考虑发射功耗和电路功耗的功耗模型以及迫零（zero forcing ,ZF）预编码的情况下,推导出天线数、天线子集以及发射功率与系统能效之间的关系式,从而建立联合优化天线数,天线子集和发射功率的能效优化模型,并提出一种新的迭代搜索算法来求解此模型。该迭代算法首先对天线数进行遍历,当天线数确定后,采用基于信道矩阵范数的天线选择算法进行天线子集的选取,随后利用凸优化理论来调整发射功率,不仅提高了系统能效而且降低了算法复杂度。仿真结果表明,与使用全部天线和只考虑天线数的方案相比,所提联合优化方案的能效有明显的提高。     

分布式天线系统中基于天线选择的能量效率优化

为了进一步解决无线通信系统的能量消耗问题, 以分布式天线系统单小区为模型,提出了一种将天线选择和功率分配技术相结合的最大能量效率优化算法(max-ANPO-EE算法):通过选取用户一定距离范围内的天线后,利用拉格朗日函数和次梯度得到各个天线的最优发送功率,从而推导出相应的能量效率性能表达式,得到最优的能量效率.仿真结果表明:在用户和天线随机分布的单蜂窝小区网络内,max-ANPO-EE算法能获得比较好的性能.     

秩亏缺信道下快速发射天线选择算法

研究了秩亏缺信道下发射天线选择问题.为了保证信道矩阵是列满秩,因此选择出的天线子集中的发射天线数量等于信道矩阵的帙数.提出了容量最优化的发射天线选择算法,但这种算法的计算量太大了.因此,提出了一种基于列主元QR分解的发射天线选择算法,这种算法具有很低计算复杂度.仿真结果显示通过这种方法确定的天线子集在信道容量方面也有很好的性能,尤其在高信噪比情况.     

多入多出中继系统的一种贪心天线选择算法

针对多输入多输出(MIMO)中继系统天线选择算法容量不高的问题,提出了一种基于容量最大化的贪心天线选择算法.该算法在考虑噪声的影响情况下,根据添加一个天线对后系统容量的闭式表达式,逐步选取使得容量最大的天线对.仿真结果表明,在不同的中继数量及功率约束条件下,该算法与已有算法相比,能够获得更高的系统容量性能.     

基于定向天线和机会中继的DF协作通信系统性能分析

定向天线(directional antenna,DA)的电磁波波束具有较小的成型角度,仅能覆盖某一方向上的通信节点,相比全向天线(omni-directional antenna, ODA),具有方向性好、功率增益大、传输距离远以及满足军事通信射频隐身等优点。协作通信技术通过节点间的相互辅助,对抗信道衰落,实现协作分集。为了实现有限节点间如车间、船间且需要采用定向天线的可靠通信,提出了将定向天线和采用解码转发型最佳中继选择的机会中继协作策略(opportunistic relaying,OR)相结合的解决方案,在此基础上推导出相应的通信系统中断概率理论公式,并对中断概率和信噪比、中继节点数、天线增益以及信道衰落系数之间的关系进行了数值仿真分析,以及和全向天线系统进行了比较分析。理论分析和仿真结果表明：在有限节点间定向通信中,采用定向天线的协作通信系统性能与各节点定向天线增益、信道质量和功率分配方式密切相关,适合在小信噪比及深衰落信道环境下采用。最后,进一步分析得出最优功率分配(Optimal power allocation, OPA)比平均功率分配(average power allocation,APA)性能更优。     

联合空时编码及信道状态信息的多输入多输出分集性能

为提高无线多输入多输出(MIMO)系统的分集性能,介绍一种四天线发送的扩展正交空时分组码(EO-STBC),并根据该分组码特点提出一种基于双比特反馈的分集增益自适应控制方法.该方法利用信道状态信息(CSI),采用天线选择接收,可实现全速率和发送信号的全分集.仿真结果表明,采用扩展正交空时分组码的反馈系统不仅在性能上优于传统的反馈控制系统,而且采用天线选择时,增益提高了5.8 dB.     

多输入多输出智能天线中的自适应波束形成算法

基于传统的LMS算法,提出了一种新的MIMO智能天线自适应波束形成算法,即LMS-MIMO算法.与传统的LMS算法相比,LMS-MIMO算法在发射端和接收端同时采用了智能天线技术.仿真结果表明,LMS-MIMO算法性能明显优于LMS算法,并且随着发射和接收天线阵元数目的增加,其系统性能得到了进一步改善.     

基于最大比传输预编码天线分组技术的大规模多入多出系统能效研究

大规模多输入多输出(MIMO)系统中,大型天线阵列之间的强天线相关性会导致系统性能降低.针对下行链路场景,提出基于最大比传输预编码的联合天线分组和天线选择算法,把大规模天线阵列划分为若干组,在每组中基于信道矩阵最大列范数选择天线,构造所选天线与接收天线间的信道矩阵,并计算对应的预编码矩阵.建立能效模型,分析联合天线分组...     

能耗感知的MIMO天线配置模式选择算法

多入多出MIMO (multiple input multiple output)利用多天线技术可以在同一信道内并发传输多路数据,实现空间复用增益和空间分集增益,从而提升系统吞吐量、传输范围和可靠性,但MIMO所采用的多天线技术会大幅增加通信终端的能耗成本。能耗是智能终端的关键性能指标,也是制约MIMO技术能否在智能终端上推广使用的重要因素。针对这一问题,研究了IEEE 802.11n 的MIMO发送端能耗问题,提出了一种能耗感知的MIMO天线配置模式选择算法。该算法以单位比特能耗为优化目标,根据缓冲区待发送数据帧的数量,动态调整MIMO天线配置模式。缓冲区待发送数据帧的数量超过上限阈值时,发送端调整天线配置模式,并根据待发送帧大小和历史统计信息预测和激活能耗最优的天线数量;低于下限阈值时,发送端关闭多天线,采用单天线进行数据传输。基于真实实验数据的数值分析结果表明,该算法能够充分利用睡眠状态优化MIMO发送能耗,有效提升单位比特能耗。