MU-MIMO系统的线性预编码和功率分配算法

针对下行链路多用户MIMO系统,提出了一种联合预编码和功率分配的算法.该算法能够优化系统的信道容量,同时也保证了每个用户的服务质量要求.首先求解线性预编码;在此基础上,通过分布式的功率分配,使得在满足各个用户服务质量要求的前提下,信道容量最大化.算法与现有的结合功率分配的预编码策略相比,在达到较高的信道容量的同时,也能满足各用户的最低速率要求(QoS).仿真试验表明:高信噪比(10～20dB)的情况下,在达到相等的信道容量时,算法平均可获得1dB的增益;在低信噪比(0～6dB)的情况下也能满足各用户的QoS要求.     

多用户多输入多输出-正交频分复用系统的一种子信道分配方案

针对多用户多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的下行链路,基于脏纸编码(DPC)和线性接收机,提出了一种简单的子信道分配方案.每个子载波上,各用户以其信道矩阵左奇异向量作为接收机;发射机已知所有用户的信道信息,通过贪婪DPC预编码,分配空间子信道;然后,根据各子信道增益进行注水功率分配获得最大的和速率信道容量.仿真表明,该方法可以实现接近Sato界的信道容量.     

基于对偶分解的 MU-CoMP 联合资源分配算法

在MU-CoMP-JT(multi-users coordinated multiple-points joint transmission)资源分配算法中,大多数将功率分配与子载波分配分为独立的2个部分进行独立求解,这样势必会降低系统性能,而实际上子载波分配和功率分配是密切相关的.为了有效地提升系统吞吐量,采用了迫零预编码技术,研究了一种在多个小区和多个子信道之间联合优化用户调度与功率分配的资源分配算法,该算法以最大化用户权重速率为目标,基于对偶分解理论,将原优化问题分解为多个独立优化的子问题.仿真结果表明,该算法与最优的穷尽分配算法相比性能有所降低,但有效地降低了复杂度,同时也能获得较好的性能.     

多输入多输出系统特征模发射最小化误码率优化功率分配

在多输入多输出系统特征模发射设计中,基于最小化误码率准则优化发射功率分配问题没有简单的闭式解,求解方法有通用优化算法(如内点法)和Q函数契尔诺夫近似功率分配法.前者计算量大且不能理论分析,而后者只能获得近似功率分配解.文中将此约束优化问题的解用W主分支函数表示,将其转化为求解关于W函数的问题,提出了W函数求解法.利用W函数的简单求解算法,所提出方法能获得更精确的优化功率分配解.数值模拟结果也显示,该方法获得了较其他求解方法更低的系统误码率.     

多输入多输出系统下行链路发射与接收的联合线性预编码

针对多用户多输入多输出系统下行链路线性预编码中的迫零法及正交化法对接收端的噪声有较强放大作用的问题，提出了一种发射与接收联合预编码的波束成形迭代法．该方法把联合预编码直接转变为波束成形问题，以惟一确定的最小范数解作为预编码矩阵，通过迭代得到各用户的预编解码矩阵．由于所得到的解码矩阵具有最小范数的特性，在解码时产生的噪声能量最小，从而有效地减少了对噪声的放大作用．同时，在基站总发射功率一定的条件下，根据用户的信道质量动态地分配功率可以使信道质量较差的用户得到较多的发射功率．仿真实验表明，所提出的方法与迫零法相比，在相同的仿真条件下，在平均误比特率为10^-4时可以获得约9dB的性能增益．     

多用户多输人多输出-正交频分复用系统的一种子信道分配方案

针对多用户多输入多输出一正交频分复用（MIMO-OFDM）系统的下行链路，基于脏纸编码（DPC）和线性接收机，提出了一种简单的子信道分配方案．每个子栽波上，各用户以其信道矩阵左奇异向量作为接收机；发射机已知所有用户的信道信息，通过贪婪DPC预编码，分配空间子信道；然后，根据各子信道增益进行注水功率分配获得最大的和速率信道容量．仿真表明，本文方法可以实现接近Sato界的信道容量．     

MIMO-OFDM双向多中继选择的网络资源优化

为加强多输入多输出-正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)双向中继系统的频域和空间复用增益,研究放大转发(amplify-forward,AF)协议下的中继系统模式,提出一种双向信道的预编码矩阵,能够将复杂的双向MIMO-OFDM信道划分为多个独立的物理层网络编码(physical network coding,PNC)子信道.在此基础上,将系统扩展至多中继,并提出在已有的频域子载波和空间子信道的最佳配对方案下,以最大化用户接收信号信噪比为准则,为每组配对方案分配合适的中继来改善中继网络的性能.通过联合优化的中继选择策略,单节点功率约束条件以及拉格朗日对偶方法,获取优化的系统资源分配方案.仿真结果证明,所提算法较一般功率分配方法带来的性能增益随着中继的增加,增益幅度随之增加.     

大规模MIMO-NOMA下行系统可达吞吐量研究

非正交多址系统的可达吞吐量与用户分簇策略、预编码方法、功率分配算法等有关.为了提高系统可达吞吐量,提出了一种改进的k-means用户分簇算法,该算法利用空间相关性对用户进行分簇,从而降低簇间干扰;然后利用块对角化预编码对发送给各簇的信息进行预处理,使得每簇的预编码向量与其它簇等效信道向量近似正交,进一步消除簇间干扰;同时构建最优功率分配优化问题,并利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件求得簇内每个用户的最佳功率分配系数,降低簇内用户间的干扰.实验结果表明:所提出的方法能有效提高系统的可达吞吐量.     

一种改进的喷泉多选择序列峰均比降低算法

针对非连续正交频分复用(NC_OFDM)系统具有边带功率(Sidelobe power)大及峰均比(PAPR)高等问题,提出一种基于喷泉编码(Fountain code)的改进算法,同时考虑认知无线电环境下NC_OFDM系统旁瓣干扰及峰均联合优化.采用喷泉多选择序列算法,通过喷泉编码及序列映射的思想,降低边带功率及系统PAPR.仿真表明,喷泉编码改进算法能有效减少NC_OFDM系统中感知用户对于授权用户(licensed user)的干扰,通过喷泉编码设定目标PAPR将NC_OFDM系统PAPR控制在合理范围内,从而有效解决NC_OFDM信号放大失真问题,提升系统整体误比特率性能.     

基于MIMO-D2D异构网络的干扰抑制算法

将多输入多输出(MIMO)技术引入到蜂窝用户和端到端(D2D)用户构成的异构网络中,提出了一种基于最大信干噪比因子的资源分配算法,实现了多个D2D用户复用一个蜂窝用户的下行资源.在此基础上联合最大信漏噪比(SLNR)的预编码算法,在基站到蜂窝用户信号功率最大化的同时,降低了泄漏到D2D用户组的功率,大幅减少了用户之间的同频干扰.结果表明:当平均信噪比为35dB时,相比于单天线异构网络,基于联合干扰抑制算法的MIMO(4×2)异构网络容量可增大12.33bps/Hz;而针对多个用户复用一个资源提出的最大SLNR的预编码算法相比于最小均方误差(MMSE)和块对角化(BD)算法,容量最多可增大36.2%;并且无论是在高信噪比还是低信噪比下,所提出的联合算法均能使系统性能得到明显的增益.     

用于宽带无线通信的空时频编码OFDM技术

为进一步改善频率选择性衰落信道下的空时编码系统性能，提出了一种系统误码性能更为优越、功率效率更高的空时频编码OFDM(COFDM)技术．该技术采用子载波分组与线性预编码方案，通过适当的子载波分组，可以保证系统获得最大的分集增益，并使系统编译码的的复杂程度大为降低；同时将空时格栅码(STTC)与空时分组码(STBC)相结合，使得系统在获得最大分集增益的前提下，具有良好的编码增益；最后引入功率配置来进一步改善系统误码率性能和提高功率效率．仿真结果表明，该方案具有良好的系统误码率性能和较高的功率效率．     

Linear Precoding Design for MIMO-PLC Systems

In this paper, we consider the design of linear precoding in Multiple Input Multiple Output(MIMO) Power Line Communication(PLC) systems with finite-alphabet input. First, we derive mutual information of MIMO-PLC systems with impulsive noise. Considering the non-concavity of the objective function and the low-cost requirement of PLC systems, we choose the lower bound of the mutual information as the objective function. Subsequently,we propose a novel approach to design the precoding scheme to reduce computational complexity. Specifically,our work primarily includes the following two contributions:(1) We design the right unitary matrix that is a product of two fixed unitary matrices, which only depends on the modulation mode. Hence, the results can be saved and require less computations.(2) For the power allocation matrix, we first reduce the space of power allocation using constraints of the optimal power allocation policy. Consequently, we propose a non-linear search method to obtain the optimal power allocation in small space. In regards to the computational complexity of the analysis, we conclude that the proposed precoding matrix design scheme has low complexity and is easy to implement. Moreover, the numerical results are proven to demonstrate the performance of the proposed precoding design scheme.     

多用户MIMO中基于SLNR预编码的动态功率分配

在多用户MIMO系统中,基于信漏噪比（SLNR）的预编码由于同时消除了共信道干扰（CCI）和噪声而提高了系统性能。由于各用户的信道衰落不相同,信道质量的好坏直接影响了系统的性能。使用了一种动态功率分配算法,在SLNR预编码的基础上乘以功率分配系数,进一步改善系统性能。仿真结果说明了基于SLNR的预编码优于迫零（ZF）预编码,且采用动态功率分配后系统性能得到了进一步改善。     

全局最优的SLNR预编码功率分配算法

针对多用户多输入多输出系统,基于总可达速率最大化原则,研究了基于信漏噪比(signal-to-leakage-and-noise ratio, SLNR)预编码功率分配算法。为解决传统算法仅能通过迭代求解,性能不好的问题,提出了可直接求得全局最优解的解决方案。导出了仅含一种变量的目标函数,将功率分配问题转化为有约束条件的非凸优化问题。为解决这个优化问题,提出一种基于鸟群算法(bird swarm algorithm, BSA)实现全局最优的解决方案;为弥补该算法复杂度高的缺点,提出一种基于几何规划(geometric programming, GP)的近似全局最优算法。仿真表明,基于BSA的算法能够实现最大的系统总速率,且随着发射信噪比、基站天线数及用户数变化,性能提升效果能够得到保持;基于GP的算法,在复杂度与性能方面得到折衷,且相比基于BSA的算法,误码率性能更优。     

多输入多输出干扰信道中的功率分配方法

针对分布式迭代干扰协调(DIIA)算法没有充分利用信道对称性的问题,在收发信机干扰协调矩阵的基础上级联预编码矩阵,并分别对不同的数据流分配不同的功率,提出了考虑功率分配的分布式迭代干扰协调(PA-DIIA)算法.对于最大信干噪比(Max-SINR)算法也设计了考虑功率分配的最大信干噪比(PA-Max-SINR)算法.仿真结果表明:PA-DIIA算法与PA-Max-SINR算法在低分配功率下能获得更好的性能;在多数据流与高分配功率下PA-Max-SINR算法是次优的,此时选取PA-DIIA算法可获得更好的性能.     

MIMO-OFDM系统中自适应比特和功率分配

高速多媒体业务的发展要求无线通信能够提供更高的数据速率和服务质量.为了提高系统容量和性能,MIMO技术、OFDM技术以及自适应传输技术得到了广泛的研究.在完全已知信道状态信息假设前提下,提出了一种针对单用户MIMO-OFDM系统的自适应传输方案.该方案基于子载波上预编码优化设计,在多入多出信道的特征子信道中进行功率注水和动态比特分配,能在满足平均功率约束和给定误比特率条件下最大化系统传输速率.仿真结果表明,所提算法与贪婪算法相比,具有较快的收敛速度,同时其性能在不同的误比特率要求和时延扩展条件下, 都优于传统的波束成形和正交空时编码方案.