天线选择MIMO放大转发中继系统的中断概率分析

结合天线选择与波束形成,分析了双跳放大转发MIMO中继系统在Rayleigh衰落信道中的中断概率．在源节点任意数目发射天线、目的节点任意数目接收天线的情形下,通过使用互补累计分布函数和贝塞尔函数,得到端到端中断概率的封闭表达式．采用Maclaurin级数展开的方法,获得一个很紧的中断概率渐进近似,从中可以得到系统分集阶数．理论结果表明。天线数目较少的链路决定了系统的分集增益．给出MonteCarlo仿真结果,与文中给出的解析结果完全吻合．     

一种可变放大增益MIMO放大转发中继系统的误码率分析

提出了一种可变放大增益MIMO放大转发中继方案,其中多天线节点同时进行天线选择与波束形成.为了降低系统复杂度与成本,节点选择两个天线进行波束形成.在瑞利衰落信道中分析了端到端误码率,在源节点与目的节点天线数量大于等于2时获得了误码率的封闭表达式.在高信噪比条件下得到了端到端误码率的渐进近似表达式,进而分析了系统分集阶数.最后采用MATLAB仿真工具进行了上述中继方案仿真,证明了解析结果的正确性.     

基于OFDM的MIMO系统的空间复用增益和分集增益研究

MIMO—OFDM系统利用了时间、频率和空间三种分集技术,使无线系统对噪声、干扰、多径的容限大大增加,同时可以获得高传输速率．研究使宽带MIMO—OFDM系统获得全分集和最大空间复用增益的各种技术,并通过模拟实验证明空间复用技术结合信道编码和空时编码可以得到高分集增益和空间复用增益．     

一种改善基于协同中继的蜂窝网性能的中继选择方案

为减少系统反馈数量,提出一种基于门限的中继选择方案.每个中继根据测得的瞬时信道信息与门限比较,判断其可用性,并由基站为每个终端从多个可用中继中确定一个最佳中继.仿真结果表明,该方案可与蜂窝网中所用的中继选择方案获得近似相等的容量,但其复杂度大大降低.该方案可获得的容量明显优于随机选择方案和直传方案.     

不对称速率双向中继系统的中继选择及功率分配

研究了不对称速率双向放大转发中继系统中的中继选择及功率分配问题.以中断概率作为约束条件,以系统总发射功率最低为目标,通过将几何规划问题转化成凸优化问题推导了功率分配的闭式解.在此基础上,提出了最小化最低总功率的中继选择标准.最后给出了中继选择与功率分配联合优化策略及实施步骤.仿真结果表明在给定的中断概率门限下,文中的联合优化策略能显著降低系统的功率消耗.     

一种混合协作NOMA系统的缓冲辅助中继选择方案

为了提高系统的中断性能及分集增益,研究了一种混合协作非正交多址接入(non-orthogonal multiple access, NOMA)系统。系统包含一个基站、K-1个配有缓冲器的中继、一个配有缓冲器的近端用户和一个远端用户。其中,基站与近端用户可通过直传方式进行通信或由中继协作通信,而与远端用户通过近端用户或中继进行协作通信。针对该混合协作NOMA系统,提出了一种缓冲辅助中继选择方案,能够基于信道状态信息和缓冲器状态,选择近端用户或最佳中继进行协作传输。推导了系统中断概率和平均包裹时延的闭式表达式,给出了高信噪比下的分集增益。证明了当最大缓冲单元数不小于3时,所提方案能达到满分集增益2K。仿真结果表明,相对于基准方案,所提方案在系统中断概率与时延之间可以实现更好的折中。     

基于中继选择的协作通信系统 遍历信道容量分析

本文对中继选择协作通信网络系统的遍历信道容量展开研究.在假设独立同分布瑞利信道条件下,分别推导出机会中继选择算法和部分中继选择算法解码转发中继模式下一些重要因素的闭式表达式,包括累计概率密度函数,累积分布函数和遍历信道容量.结果表明,利用中继选择技术能有效提高系统分集度.此外,遍历信道容量性能受中继节点数目、链路信噪比的影响.通过数值仿真分析验证了理论闭式解的正确性.实验结果表明通过信道反馈状态信息调节最优数据发送速率,非中断信道容量能达到遍历信道容量.     

MIMO系统中空间分集增益与复用增益的权衡分析

MIMO系统由于在收发两端采用多天线,可以获得复用增益和分集增益,克服了无线信道的衰落,并提高了数据传输效率.然而,如何去权衡这两者之间的关系,是研究的重点.从简单的MIMO系统模型入手,在确定衡量其系统性能标准的基础上,研究2×2MIMO系统的3种发送策略,并对比分析其分集增益及复用增益,为MIMO系统在不同信道条件下如何权衡两者的关系提供一定的参考价值.     

基于萤火虫算法的多中继选择策略

〖JP2〗中继选择(RS)和功率控制是无线中继网络的2个重要组成部分.当中继节点以全功率协作和不协作时,中继选择等同于功率控制.因此,最佳信噪比（SNR）被描述称为0-1非线性整数规划问题（0-1 nonlinear programming integer problem,NLIP）.文中提出了基于萤火虫算法（Glowworm Swarm Optimization, GSO）的多中继选择策略,仿真结果表明,基于GSO算法的多中继选择能够获得最佳信噪比值,且性能优于穷举搜索、单一RS方案及其他次优化方案.〖JP〗     

基于移动用户中继的OFDMA系统资源分配方案研究

文中在研究移动用户中继的基础上,对AF协同接收型中继模式链路容量的公式进行了推导,并根据空闲用户的分布,提出一种中继选择和资源分配的联合算法.仿真结果显示,该算法不仅能够提高系统的容量,还可以大大改善小区边缘用户的链路吞吐量.     

双向中继通信系统中的信道信息反馈和用户选择性能分析

在多用户放大转发双向中继通信网络中,文章分别基于两种信道状态信息(CSI)反馈模式:无CSI反馈和存在基站-中继链路CSI反馈,推导了中断概率闭合表达式,并提出一种最优用户选择方法使平均和速率最大化.仿真结果显示,CSI的反馈有助于系统性能的提高,所提的用户选择方法能显著提升系统和速率.     

无线协作网络中存在干扰时的中继选择协议

针对无线协作网络中共道干扰影响中继选择的问题,提出一种存在干扰的中继选择协议(RSI).该协议以最小化系统中断概率为目标,选择具有最大瞬时端到端信干比的中继节点转发源节点信息,并且在考虑直接传输时,目的节点采用选择合并策略合并直接传输和中继传输,从而充分利用空间分集增益,降低了系统的中断概率.RSI协议不需要中继节点之间交互信息,通过竞争的方式完成数据传输,节省了系统开销,具有较好的实用性.仿真结果表明,在瑞利信道中,当中继节点个数为4、中断概率为10-2时,与最大最小中继选择协议相比,RSI协议能够取得约3~4 dB的信噪比增益.     

多用户MIMO中继通信系统中线性处理器设计

在多用户MIMO(多输入多输出)中继通信系统中研究了基站预编码和中继处理矩阵的优化设计问题,提出了一种能有效消除多用户干扰的基站预编码方案——迫零QR,并采用奇异值分解(SVD)法设计了中继处理矩阵.仿真结果表明,所提的迫零QR预编码方案的和速率随着天线数的增加和用户数的增加而增大,且明显优于基站无预编码策略,若与SV...     

单中继协同分集技术研究

无线通信要解决的基本问题是使资源利用更合理、网络覆盖范围更广、系统容量更大、带宽利用率更高。MIMO（Multiple Input Multiple Output）多输入多输出技术和协同分集技术可以有效解决上述问题,已经成为下一代无线通信系统的关键热点技术。文章将MIMO技术与协同分集技术结合在一起,构建了一个2×2多天线单中继协同分集系统,应用Matlab软件对系统的误码性能进行仿真分析。     

基于中继选择的协作频谱感知算法

针对最佳中继选择协作频谱感知方案检测概率低、而所有中继节点均参与协作频谱感知复杂度高的问题,提出一种中继选择协作感知算法.该算法根据N条中继链路等效信噪比的大小,从中选择出L个信噪比大的优质中继用户转发主用户信息.导出了该算法在瑞利平坦衰落下的频谱检测概率上限闭合表达式,为频谱检测性能分析提供了理论依据.数值分析结果表明：只需60%左右的优质链路参加中继就可以达到理想的性能,大大降低了系统实现的复杂性.     

两跳无线网络中的中继调度算法

针对两跳无线网络的中继调度问题,提出了一种基于信道容量最大化的中继节点迭代调度算法.该算法基于放大转发型中继协议,以目标节点进行联合译码时的瞬时容量最大化为准则而依次选取中继节点,直至中继数达到源节点发射天线数或信道容量不再增加.仿真结果表明,在不同的中继节点总数、源节点发射天线数以及前后向信道信噪比条件下,该算法比传统算法获得了较大的容量增益和多中继分集增益,更加接近于信息论意义上的容量上界.     

无人机网络中基于位置预测的最优中继选择

为了解决无人机（UAV, Unmanned Aerial Vehicle）协作通信网络在完成任务时由于高机动性而会影响链路状态的问题,提出了一种基于UAV位置预测的信道中继选择算法。根据卡尔曼算法预测出UAV下一时刻的位置,提前判断链路优劣性,使更换UAV中继节点的时机更为精准。通过UAV源节点到UAV中继节点以及UAV中继节点到UAV目的节点的瞬时信道状态信息（CSI, Channel State Information）选出备选UAV中继节点集合。最优的备选UAV中继节点由贪婪算法计算而得。仿真结果证明了此方法的有效的性,链路中断的概率比随机选择算法降低了10%,且链路更加稳定。     

基于绿色通信的大规模MIMO天线选择算法

绿色通信是移动通信系统（例如5G系统）的主要特征之一。在大规模多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）系统中如何提高能源效率是一个重要研究课题,天线选择是提高能源效率的有效方法。现有的天线选择算法有些是局部优化,有些是单目标优化,为克服这些缺点,提出了基于博弈论的大规模MIMO天线选择算法。该算法通过系统容量和发射功率构造博弈的效用函数,每进行一次博弈都得到一组天线,在博弈达到均衡时,能源效率取得最大值。文中给出了纳什均衡存在性证明,也推导了纳什均衡点与能源效率之间的等价。仿真结果表明,采用博弈论算法能够克服局部优化,在保持信道容量较高的同时也提高了能源效率,可见该算法在能源效率上的提高有助于实现绿色通信。