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.     

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.     

OFDMA系统中多波束机会波束成形研究

机会波束成形(Opportunistic Beamforming,OBF)技术通过加大、加快信道的波动来提高多用户分集增益,将之使用在正交频分复用多址接入(OFDMA)系统中,可以使得系统的吞吐量最大化.在OFDMA系统中,通过对所有子载波进行分簇,可以实现在牺牲系统性能很少的情况下,大大降低系统反馈量.研究了对分簇OFDMA系统使用OBF技术来提高系统吞吐量,并进一步研究了在训练阶段使用多个随机加权向量进行多波束成形,然后从中选择最好的一个来实现数据阶段的波束成形.仿真证明,采用多波束机会波束成形技术能提高OFDMA系统吞吐量.     

多天线系统特征波束成形技术中的功率分配算法

介绍了基于特征波束成形的多天线传输技术.针对特征波束成形技术与两种典型的多天线技术(空时编码和分层空时)相结合的系统,从提高系统传输性能出发,分别推导了在独立同分布衰落信道中,发射端已知信道相关矩阵信息的情况下,特征波束成形的功率分配算法.仿真和分析结果表明,在发射端已知信道信息有限的情况下,作者提出的方法能显著改善多天线传输系统的性能,并且在发射天线间存在相关性时,仍能改善系统的性能.     

基于随机波束成形的多天线用户系统的容量研究

随机波束成形技术是一种有限反馈的线性预编码算法,当活跃用户足够多时,能够逼近多输入多输出系统的和容量上限。然而已有的随机波束成形算法主要关注于单天线用户系统。为了提高随机波束成形算法的普适性,提出一种针对多天线用户的随机波束成形算法。该算法首先通过随机波束成形对用户进行预选,然后利用量化合并技术将每个预选用户的多根天线合并成单天线后完成波束成形。仿真结果表明,当系统内多天线用户为实际数目时,本算法在系统和容量上优于现有随机波束成形算法。     

非理想信道下的分布式认知多小区波束形成

针对非理想信道下的波束形成问题,将传统稳健波束形成设计推广至认知多小区,在认知干扰和认知用户速率约束下,构造基于最小化认知系统总功率准则的优化问题.通过半定松弛及S-Procedure算法将其转化为凸优化问题,并采用Primal分解将该凸优化问题分解为一组独立的子问题,从而实现了分布式求解,在降低复杂度的同时减少所需的反馈信息.仿真结果表明:算法不仅对信道误差稳健,而且收敛速度很快.     

一种基于单调优化的多小区分布式波束成形算法

提出了一种基于单调优化的多小区分布式波束成形算法,该算法首先去耦合将集中式全局和速率最大化问题转分布式优化问题,然后通过将目标函数构造为两个递增函数之差,进一步将其转换为单调优化问题.在此基础上,利用Polyblock外逼近法对问题进行了求解.仿真实验结果表明:该算法只需要使用本地信道信息,而收敛速率则更快.     

联合随机波束成形与迫零预编码的多波束选择

随机波束成形(RBF)在系统用户足够多时,具有与最优预编码方案相同的容量尺度,当系统用户少时,性能却下降严重。针对该问题,提出了联合RBF和迫零波束成形(ZFBF)的广播信道预编码方案。该方案利用RBF实现用户的初步调度,然后要求初选用户附加反馈量化的信道方向信息(CDI)和信道质量信息(CQI),在基站根据CDI和CQI反馈完成最终波束选择和ZFBF预编码。仿真结果表明,所提出的预编码方案,与现有的增强型RBF相比,在基本不增加上行链路反馈量的前提下,可明显提高系统和容量。     

两跳多中继网络中改进的前向放大中继策略

单源单宿多中继多天线系统中,中继总功率受限的最大化系统传输速率问题为非凸优化问题.针对此问题分别提出TFSA (Target Function Simplified Algorithm)和CCSA（Constrain Conditions Simplified Algorithm）两种优化算法.TFSA通过缩放信道矩阵与其共轭转置矩阵乘积的特征值使此问题成为凸优化,并使用传统凸优化方法获得其最优数值解;CCSA通过缩小此优化问题的约束集并转换自变量使之成为凸优化,再利用拉格朗日算法获得其解析解,能够实现算法复杂度和系统性能的折衷.实验仿真表明,TFSA算法能逼近最优算法实现的系统性能; CCSA与已有算法比较获得了一定的速率增益,且实现复杂度低.     

基于加权信号泄漏比的多小区协作波束成型算法

为了减小多天线蜂窝通信系统中存在的小区间干扰,提出了基于加权信号泄漏比的多小区协作波束成型算法。该算法利用有用信号的均值对不同用户接收到的泄漏信号功率进行加权,之后各个小区独立设计并使用能够最大化加权信号泄漏比的波束。利用上下行信道的对偶性,得到了最优波束的闭式解。仿真结果表明:在不同的系统调度策略下,提出的基于加权信号泄漏比的多小区协作波束成型算法都可以在不影响用户公平性的基础上提高系统平均吞吐率,同时保持较低的实现复杂度。     

Outage analysis of opportunistic relay and beamforming in DF relay networks over Nakagami-m fading channels

<正> In this paper,the outage performance of opportunistic relay ( OR) and equal gain transmissionbeamforming(EGT-BF) are studied in decode-and-forward (DF) relay networks over Nakagami-m fadingchannels,assuming multiple relays are available in the networks.We derive the moment generation function(MGF) of the received signal-to-noise ratio (SNR) at the destination,then obtain the exact closedformsolution of OR and the approximate closed form expression of EGT-BF in terms of outage probabilityrespectively through numerical inversion of Laplace transform.Simulation results are given to verify thecorrectness of theoretical analysis.We also compare the outage performance of OR and EGT-BF with othertransmission strategies and find that when decoding results of relays are available at the destination,OR achieves high performance and is the optimal scheme to achieve the tradeoff between performance andoverheads.When relay decoding information is unachievable,the performance of OR degrades significantly,and the EGT-BF is a more preferred scheme.     

多天线FD-SWIPT中继信道下功率分裂和波束成形的联合优化

设计了多天线全双工(full-duplex,FD)中继信道下联合优化功率分裂因子和波束成形矩阵的能量与信息同传(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)算法.不同于现有的FD-SWIPT方案,考虑较为复杂的多天线中继系统,并用功率分裂(power splitting,PS)代替传统的时间切换(time switching,TS),使得信息传输和能量采集过程可以同时进行.给出了基于迫零算法(zero-forcing algorithm,ZF)的波束成形方案,研究了系统低复杂度的次优解,其中波束成形的使用增强了能量采集和回路自干扰抑制的能力,从而达到更大的吞吐量.还优化了PS,并利用二次插值法求出最优的PS因子,最终得到整个系统的次优解.仿真结果表明,联合优化方案可以提升系统的最大吞吐量,另外,PS因子的选择对系统吞吐量起着至关重要的作用,同时这2个优化因子都与发射功率的大小有关.     

Optimal power allocation for amplify-and-forward in single relay non-cooperative systems

<正> For a single-relay amplify-and-forward (AF) non-cooperative system,an optimal power proportionbetween source and relay is considered.Aiming to minimize end-to-end bit error rate (BER) and maximizeattainable rate,both large-scale path loss and small-scale Rayleigh fading are taken into account.Aclosed form expression to allocate power in optimal proportion at source is obtained.Simulation resultsshow that the proposed scheme to distribute power can minimize BER under any channel conditions.     

基于博弈论的最优认知中继网络功率控制

认知中继网络在不影响主用户的正常通信情况下使用授权频谱,其功率控制方法也有自身的特点。用博弈论的方法建立认知中继模型,求出最大化效用的阶段发射功率解,通过对其纳什均衡、帕累托最优和全局最优的分析,发现用实际纳什均衡解作为发射功率效用最优,而这是由发射功率的非同时性所决定的。仿真验证了把实际纳什均衡解作为发射功率值时效用最优。     

Composite multiobjective optimization beamforming based on genetic algorithms

All the parameters of beamforming are usually optimized simultaneously in implementing the optimization of antenna array pattern with multiple objectives and parameters by genetic algorithms （GAs）. Firstly, this paper analyzes the performance of fitness functions of previous algorithms. It shows that original algorithms make the fitness functions too complex leading to large amount of calculation, and also the selection of the weight of parameters very sensitive due to many parameters optimized simultaneously. This paper proposes a kind of algorithm of composite beamforming, which detaches the antenna array into two parts corresponding to optimization of different objective parameters respectively. New algorithm substitutes the previous complex fitness function with two simpler functions. Both theoretical analysis and simulation results show that this method simplifies the selection of weighting parameters and reduces the complexity of calculation. Furthermore, the algorithm has better performance in lowering side lobe and interferences in comparison with conventional algorithms of beamforming in the case of slightly widening the main lobe.     

基于博弈论的最优认知中继网络功率控制

认知中继网络在不影响主用户的正常通信情况下使用授权频谱,其功率控制方法也有自身的特点。用博弈论的方法建立认知中继模型,求出最大化效用的阶段发射功率解,通过对其纳什均衡、帕累托最优和全局最优的分析,发现用实际纳什均衡解作为发射功率效用最优,而这是由发射功率的非同时性所决定的。仿真验证了把实际纳什均衡解作为发射功率值时效用最优。     

一种基于基站协同的波束形成算法

将MIMO和波束形成相结合,可以有效地消除用户间的干扰,在多小区环境下,用户还受到来自小区内的同频干扰（CCI）。针对小区用户受到的CCI,改进了基于信号漏损比的波束形成算法,将其应用于多小区环境。该算法考虑小区内用户所受同频干扰影响的差异,根据用户信号功率、漏损给本小区内用户的干扰功率和临近小区用户的干扰功率重新定义信号漏损比。按照用户信号漏损比最大化的原则,利用基站协同,多小区联合选择波束形成矢量,并对该算法在不同条件下进行了仿真分析,结果表明该算法降低了多小区覆盖的用户的误比特率。