分布式MIMO系统天线选择对信道容量的影响

研究了分布式多输入多输出系统的信道容量,对信道非满秩情况进行讨论,分析了天线选择对于信道容量的影响。对信道容量的仿真表明：在分布式MIMO系统中对发射天线进行选择可以提高信道容量。同时选择天线可以减小系统的复杂度和硬件成本。     

MIMO系统中功率受限的天线选择算法

在已有的经典天线选择算法基础上,考虑实际系统中功率受限,基于凸优化理论提出了一种新的天线选择算法,该算法可提高功率受限条件下MIMO系统的容量。仿真结果表明该算法性能较以前算法有明显的提高。     

MIMO系统中改进的天线选择算法

递增和递减两种选择算法,可以极大降低MIMO系统中选择天线时的计算量,同时又可以使MIMO系统的容量达到最大.但在天线规模较大时,选择天线时的计算量仍较大,有必要作进一步的处理以降低选择时的计算量.文中提出了基于上述两种方法的改进算法,以低于2%的容量代价,降低多达20%～30%计算量.     

相关信道下低复杂度的发射天线选择算法

文中借助于矩阵奇异值最小下界的估计方法,提出了一种基于盖尔圆算法的天线选择新算法.该算法的关键就是在选择天线的每次迭代过程中,采用的是选择使信道矩阵最小奇异值下界最大的列.该算法在减小天线间的相关性的同时,也使得所优化的系统的容量最大化以及误码率最小化.仿真结果表明,该算法不仅降低了计算复杂度,而且所得到的信道容量明显优于随机选择算法和小幅度高于盖尔圆算法.     

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.     

考虑MIMO系统信道相关性的改进天线选择算法

针对MIMO系统中信道的相关性,利用线性代数原理对已有的快速天线选择算法进行改进,提出一种改进的天线选择算法．仿真结果表明：改进的天线选择算法在一定条件下能获得比原快速天线选择算法更大的信道容量,并且考虑了实际信道的相关特性．     

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．     

多输入多输出系统发射天线选择对系统信道容量的影响

针对多输入多输出(MIMO)系统信道矩阵秩亏引起信道容量下降的问题,基于信道容量上限提出了一种发射天线选择方法.该方法利用信道矩阵与发射空间相关矩阵秩相同的特点,重新构建了蕴含模型物理参数的信道模型.在对空间相关矩阵QR分解的基础上,采用随机矩阵理论推导了迫零接收机信噪比的概率密度函数,从而得到了MIMO系统信道容量的上限.该方法不需要已知信道的瞬时状态信息,只取决于衰落的空间相关,计算的复杂度较低,易于实现.仿真结果表明:在低散射环境中,适当地选择发射天线可以使系统的信道容量增加约1 b/s;当接收信噪比大于6.5 dB时,发射端采用均匀圆阵系统的性能要优于采用均匀线阵系统的性能.     

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.     

MIMO系统中一种新的接收天线选择算法

在瑞利衰落信道条件下，通过天线选择可以提高多输入多输出（MIMO）系统的容量，并能有效地降低MIMO系统的复杂度和射频成本，天线选择算法也成为问题的关键。对接收天线选择算法进行了研究，通过连续选择使MIMO系统容量增加最大的天线的方法，用矩阵及行列式运算导出了一种新的接收天线选择算法，并通过仿真和分析与其它算法进行了比较。仿真结果表明，新算法在信噪比较小时，有最大的遍历性容量（ergodic capacity）、中断容量（outage capacity）；在信噪比较大时，同其它算法结果十分接近。新算法更适合于在信噪比较小（信号弱或信遭受噪声恶化严重）时使用。将新算法同Alkhansari算法结合起来，结果更好。