一种新的基于码本设计的MIMO系统预编码方法

针对多输入多输出系统基于码本的预编码反馈开销与性能的矛盾,提出了一种新的基于码本设计的预编码方案,在传统码本设计中引入分集概念,通过空间分集的增益来改善码本矩阵的性能,并进一步在预编码实现中增加了预编码补偿单元.最后在4×4天线模式下对该算法进行了性能仿真和对比,仿真结果表明,在不增加任何开销的情况下,所提方案较传统的预编码方案大约有1～2 dB的性能改善.     

关于施密特正交化的一点注释与应用

高等代数中求标准正交基、求正交阵都要用到施密特正交化。欧式空间的基中向量的位置不同,经过施密特正交化所得到的标准正交基的结果也不同,并且计算量的大小也不同。用施密特正交化法求实对称矩阵的逆矩阵是一种新的方法。     

大规模MIMO预编码中降低反馈开销的方法

研究大规模多输入多输出(MIMO)系统下,天线数增多反馈开销随之显著增大的问题,提出一种分割码本的预编码方法。该方法将有限反馈的大码本等间隔地分成k个码本,信道变化一次k个码本中的多个码本就被循环一次,选出一个最优码字Fi。Fi放入新开辟的储存空间,方便与下次选出的最优码字比较,循环一次Fi更新一次。同时将注水算法与之结合,使系统性能大大提高,而不会增加反馈量。仿真表明：正交移相键控(QPSK)调制、离散傅立叶变换(DFT)码本的预编码、反馈比特数为4的条件下,系统误码率与单一码本下预编码误码率对比,约提升3dB;用较少反馈量便可取得与大码本预编码几乎相同的误码率。     

多小区MIMO系统中的一种有限反馈预编码干扰抑制技术

针对多小区MIMO系统中的干扰问题,提出了一种新的具有有限反馈特性的预编码干扰抑制技术.该技术在各发送端采用独立的线性预编码技术对干扰进行有效抑制,并且为了降低反馈信息量,在接收端利用子空间分集理论对干扰子空间进行量化,从而实现了系统的有限反馈.理论分析和仿真结果表明,该方法能够有效地抑制小区间干扰,提高系统的性能;同时本方法具有较低的系统复杂度,极大地节省了反馈所带来的系统开销.     

基于MIMO系统的预编码技术研究

多入多出(MIMO)无线通信技术大大增加了无线通信系统的容量,改善了无线通信系统的性能。针对MIMO系统中各用户的接收信号间存在相互干扰,分析了一种线性预编码算法,并通过仿真结果表明,经过线性预编码的系统性能有很大提高。     

一种基于预编码的CPM正交扩频系统

针对传统CPM正交扩频系统实现复杂度高的问题,提出了一种基于预编码的CPM正交扩频系统。利用所提的预编码和可变星座映射技术,保证了CPM扩频信号的正交性;接收端采用码片校正技术,同步实现CPM解调和解扩,降低传统CPM扩频系统分步实现的复杂度。理论分析和仿真结果均表明,在AWGN和Rayleigh衰落信道下系统具有良好的误比特率性能。最后针对超短波通信进行应用设计和测试评估,结果表明,本系统优于美军SINCGARS系统约6dB。     

由施密特正交化法所得到的两个结论

从施密特正交化出发，得到了：（１）可逆矩阵的ＱＲ分解定理；（２）经过矩阵的初等变换可将Ｒｎ的一个基标准正交化．并从这两个结论中得到向量组正交化的一种简便方法和矩阵ＱＲ分解的一种方法     

多用户MIMO下行链路中一种传输方式自适应调度算法

目的针对多用户MIMO下行链路,提出一种传输方式自适应调度算法。方法该算法由各移动用户根据信道状态选择与基站的通信方式,包括波束形成和空分复用,并向基站自适应反馈信道信息;基站根据各移动用户的反馈信息选择用户子集。结果该算法实现了基站和移动用户联合用户调度,系统反馈开销由各用户的信道状态共同决定。结论与已有方法相比,该算法能够同时获得高的系统容量和更好的BER性能。     

毫米波MIMO系统基于块对角化的混合预编码算法

在毫米波大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统中,传统的数字预编码器需要给每一个天线配置一条独立的射频(radio frequency, RF)链路,这将会大大增加系统的成本和功耗,通过混合预编码可以有效地解决射频链路受限的问题。目前,混合预编码的研究大多都是针对多用户单天线场景,没有考虑到用户端配置多根天线的情况,为了消除多用户间干扰,增加系统的频谱效率,提出一种针对多用户多天线场景的混合预编码算法。在模拟端,通过基于矩阵迭代算法和模拟矩阵集合设计方法进行求解。在基带端,采用块对角化技术(block diagonalization,BD)消除多用户之间的干扰。仿真结果表明,所提出的多用户混合预编码算法相较于传统的块对角化混合预编码算法具有更好的性能表现,且更接近于纯数字预编码算法。     

MIMO通信系统中基于星座扩展的脏纸预编码方法

预编码技术是提高多输入多输出(muhiple-input multiple-output,MIMO)无线系统容量的有效措施,提出了一种基于星座扩展的脏纸编码(dirty paper coding,DPC)方法,通过结合网格编码方法中的分集思想,在编码过程中加入星座扩展,利用大星座图冗余编码比特,能够在不消耗额外系统带宽的基础上实现系统容量提升.在发射信号相对应的扩展星座子集中寻找与归一化噪声最接近的星座点,将该星座点与归一化噪声的差值作为编码信号.该方法可以避免THP(Tomlinson-Harashima precoding)在对称取模过程中带来的性能损失,尤其是在低信噪比环境中.通过链路仿真,验证了基于星座扩展的DPC方法具有实现复杂度低、能够和相移键控调制技术相结合、提升系统容量的优点.     

MIMO系统中基于预编码的IR—HARQ方案

多输入多输出系统与混合自动请求重传技术的结合,能够实现高的传输速率,提高系统的可靠性．该文主要针对多输入多输出系统中基于预编码的混合自动请求重传技术,提出将递增冗余的合并技术代替传统的Chase合并方案,递增冗余合并主要通过递增发送的码字的冗余度,以增大正确译码的概率,从而增加数据吞吐量．仿真结果表明,无论是误比特率还是信息速率,采用递增冗余的方案都能给系统带来增益．     

宽带太赫兹大规模MIMO系统中的混合预编码

针对宽带太赫兹大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)通信系统中更大的带宽和更多的天线导致的波束分裂问题,构建了基于时延的宽带太赫兹大规模MIMO系统的混合预编码通信模型,并提出了一种高效且可实现的联合时延和相位的宽带太赫兹混合预编码算法。考虑到时延器值的硬件限制,通过最小化最优模拟预编码与等效模拟预编码之间的差来联合优化模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵,将联合优化问题转换成目标优化问题,通过将非凸问题转换成等价的凸问题来求全局最优解。仿真结果表明,提出的算法可以获得接近最优的可实现速率性能,且可以提高能量效率。     

反馈受限的多用户MIMO下行链路预编码算法研究

在上行链路反馈受限的MIMO信道系统中,通过最大化反馈的信道质量信息可以获得相关门限阈值。现有研究在提高用户和速率方面已达到较好效果,但同时也提高了算法复杂度。为了在不损失多用户分集增益的前提下降低反馈开销,提出一种基于门限的次优下行链路预编码方案。在反馈信道方向信息(CDI)和信道质量信息(CQI)的基础上,应用迫零波束成形(ZFBF)算法进行预编码。实验结果表明,该算法在保证较高和速率的同时有效降低了计算复杂度。     

Gram矩阵的Gauss顺序正交化法

将Gauss顺序消去法用于Gram矩阵上,得到了Gauss顺序消去法的简化公式,并给出了用矩阵形式表示Gram-Schmidt正交化过程的一种方法.     

多用户MIMO中基于部分信道状态信息预编码的稳健性研究

在实际的MIMO中,接收端往往具有理想的信道状态信息,而发射端由于种种原因只有来自接收端反馈的部分信道状态信息(CSI)。分析了CSI,对发射端已知部分CSI设计预编码进行了初步研究,并给出了一种等效噪声方法,即将反馈误差建模为接收端的等效噪声,利用预编码准则对反馈误差、用户间干扰进行统一处理。在MIMOTD-SCDMA系统应用环境中对该方法进行了仿真分析。结果表明,反馈误差对预编码影响较大,采用等效噪声后的预编码相比没有考虑反馈误差的预编码性能有明显地提高     

有限反馈的MIMO系统容量分析

容量是移动通信系统设计中的一个重要因素,该文研究了有限反馈下的MIMO系统容量,给出了确保系统获得正容量增益时所需的最小反馈比特数的表示式.数值计算对比了采用RVQ方法和LBG码本生成方法下的系统容量,并且分别列出了若干天线对和信噪比下所需的最小反馈比特数.结果表明:当反馈比特数大于等于某个门限值,系统将会产生正容量增益,反之相反;整体上来看,RVQ方法优于LBG方法.     

一种基于优化阈值的有限反馈预编码算法

在上行链路总反馈量受限的多用户MIMO系统中,小数量用户配合高速率反馈比大数量用户配合低速率反馈具有更优的和速率.但较少的用户反馈却不利于获得多用户分集.针对该问题,提出了一种基于优化阈值的用户选择算法,并根据最优反馈速率从选出用户中确定实施反馈的用户.在用户反馈的信道方向信息和信道质量信息基础上,利用迫零波束成形(ZFBF)算法进行预编码.仿真结果表明,该方案具有比最优反馈速率算法更高的和速率.     

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...