活性污泥过程MISO神经网络模型

用误差反向传递 ( BP)神经网络模拟了活性污泥过程 ,发现使用多输入多输出 ( MIMO)神经网络来模拟活性污泥过程变量间关系时 ,线性部分误差较小 ,非线性部分误差较大 ;但若用数个多输入单输出 ( MISO)神经网络的组合来模拟时 ,则对活性污泥过程的线性或非线性关系均能很好模拟     

MIMO阵列宽带发射波束设计

研究了MIMO(Multiple Input Multiple Output)阵列的发射波束设计问题,通过仿真研究比较了几种窄带发射信号设计方法的性能.针对宽带信号发射波束设计问题,在发射能量约束条件下提出了三种宽带发射信号设计的方法:常规最小二乘波束图匹配方法,目标方位互相关系数最小化方法和最低旁瓣方法.通过目标函数和约束条件的等效变换将波束图设计问题转换为半正定锥优化问题,并采用高效凸优化算法求解,有效降低了高维优化问题的运算量.     

一种多用户 MIMO-OFDM 系统的 CQI 有限反馈和量化方案

利用多用户场景下多输入多输出正交频分复用（MIMO—OFDM）系统用户端的信道质量反馈信息和服务质量的相互关系,给出一种以系统吞吐量最大化为指标得到最优量化比特的方案,同时给出了用户误码率限制下的最优量化门限值．它通过推导反馈信道质量信息数与用户传输速率、中断概率之间的数学关系,在用户误码率要求下,设置最优量化门限使系统吞吐量最大化．仿真结果表明：该方案不仅能够满足系统的传输速率和平均误码率要求,还降低了反馈开销．     

Review of wideband MIMO channel measurement and modeling for IMT-Advanced systems

In October 2005,the next generation mobile communication system was officially named as the International Mobile Telecommunications-Advanced(IMT-Advanced) by the ITU Radiocommunication Sector(ITU-R).Wideband multiple input and multiple output(MIMO) channel models in multiple propagation environments are fundamental for IMT-Advanced systems and such research has been initiated since 2003.The research challenges come from the fact that the wider bandwidth(20-100 MHz) and the advanced multiple antenna technology have been proposed for the IMT-Advanced system,thus leading to higher sampling rates and multiple spatial propagation channels.In this review,four aspects of wideband MIMO channel measurement and modeling are discussed:(1) radio channel measurement procedure and equipment;(2) large scale fading models;(3) small scale fading models;and(4) MIMO channel models.In particular,the large scale fading affected by the carrier frequency is investigated for urban macrocells and it shows that the higher carrier frequency results in greater loss for non-line-of-sight(NLoS) conditions in the cities of China,for which the frequency dependent factor is 32.1.Moreover,the dense and the obviously higher buildings also lead to a larger angle spread(AS) of both the angle of arrival and angle of departure in urban macrocell scenarios.The results indicate that there is the potential to explore the MIMO technique for an IMT-Advanced system with larger ASs,which would lead to the high system capacity.The progress on MIMO models is described and some methods for simplifying geometry-based stochastic channel models(GBSM) are proposed.Finally future research topics on channel measurement and modeling are identified.     

MIMO干扰信道下基于功率分配的干扰抑制算法

为了抑制MIMO干扰信道下的多小区干扰,采用子空间干扰抑制算法和功率分配相结合的干扰抑制方案,该方案充分利用系统总功率,将多小区干扰尽可能地重叠,以提高系统的性能.理论分析及仿真结果表明,与传统干扰抑制方案相比,该方案仅牺牲极微小的系统容量,却明显地降低了系统的干扰功率.     

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.     

结合空时分组码和机会调度的多用户MIMO系统容量分析

为了充分利用多用户多输入多输出系统(MU-MIMO)中固有的多用户分集,采用机会调度方案,同时为了有效利用空间分集增益和编码增益,应用空时编码理论抵抗多径衰落和提高系统的性能.在瑞利信道下给出了一种结合空时分组码和机会调度的方案并对其进行了容量分析.基于多项式展开的方法,推导了理想和非理想信道估计时的信道容量的封闭表达式、上界值以及高信噪比和低信噪比时的渐近表达式,并分析了不同信道估计时的容量比.此外,分析了基于空间和多用户分集的遍历容量改善.通过相应的数值计算和蒙塔卡罗仿真很好地验证了理论分析的正确性,并表明：多用户分集提高了该方案的性能,而信道估计误差的存在却引起了信道容量的损失;在不同信噪比区域,遍历容量可用相应的渐近表达式来近似.     

机载MIMO雷达空时二维杂波建模及特性分析

为了揭示发射信号正交分集情况下机载MIMO雷达的杂波分布规律及特征，在分析了机载MIMO雷达几何特性的基础上,建立了机载MIMO雷达杂波的空时二维阵元模型,并推导了相应的矢量模型,分析了影响MIMO雷达杂波分布的关键因素。给出了距离模糊情况下杂波协方差矩阵估算方法,分析了机载MIMO雷达的杂波分布特性。仿真结果表明：机载MIMO雷达杂波具有良好的斜对角空时二维分布特性；MIMO雷达杂波谱中杂波基线附近杂波展宽幅度小,更利于慢速目标的检测；相比相控阵雷达，MIMO雷达具有更广的探测视角和更大的系统自由度,使其易于进行杂波抑制。     

级联LDPC编码的协作MIMO系统研究

为满足无线传感器网络应用MIMO技术的需求,构建了基于分簇的协作MIMO系统,并对传输过程进行了分析.针对系统受发射端簇首节点与协作节点之间信道质量影响较大,存在误码传播的问题,设计了级联LDPC编码的协作MIMO系统,详细分析了接收端LDPC分层译码算法的实现过程.仿真了簇首节点与协作节点之间相同信噪比情况下不同天线数目的误码性能,簇首节点与协作节点之间不同信噪比情况下相同天线数目的系统性能和2发1收、2发2收级联LDPC编码的协作MIMO系统性能,可以推广到多发多收系统.仿真表明:级联LDPC编码的协作MIMO系统可以有效地解决协作MIMO系统误码传播的问题,显著的提高协作MIMO系统的性能.并且仿真中接收端采用的LDPC分层译码算法,在相同仿真条件下,与传统的BP译码算法相比,收敛速度更快,纠错性能更好.     

多用户MIMO系统预编码的技术研究

预编码是一种应用于发射端以达到抑制多用户间干扰的预均衡方法。MIMO预编码技术可有效防止误码扩散,大大降低接收端的复杂度。该文对多用户MIMO系统预编码的几种算法进行了研究,分析了其各自的优缺点,并提出了改进方法。其中包括迫零（ZF）线性预编码、块对角化（BD）线性预编码、最小均方误差（MMSE）线性预编码及信漏比（SLR）线性预编码。