窄带波束信道MIMO系统的容量分析

最近的研究表明,多输入多输出(MIMO)技术在不增加功率和带宽消耗的情况下具有大幅提高无线通信速率的潜力.在传统的MIMO系统(称为天线信道MIMO系统)中,多个接收天线的输出被直接选作多输出信号.提出了波束信道MIMO系统的结构.在波束信道MIMO系统中,多个波束的输出被选作多输出信号.基于阵列方向响应矢量,提出了窄带MIMO信道冲激响应矩阵的仿真算法.基于提出的信道冲激响应矩阵算法,给出了天线信道MIMO系统和波束信道MIMO系统容量极限的分析算法.理论分析和仿真结果都表明:波束信道能够提高信噪比(SNR),降低信道间的互相关性,因此波束信道MIMO系统比天线信道MIMO系统具有更大的容量极限.     

基于MIMO-OFDM子系统的天线选择方法

在频率选择性衰落环境中,MIMO-OFDM系统能够极大地提高无线通信系统的容量和可靠性.发射/接收天线选择方法能以很小的性能损失换取射频成本的大幅度降低,使系统不完全受射频成本的限制.容量性能是天线选择当中的重要准则.现提出一种基于子系统的接收天线选择方法,降低了多载波系统的复杂度.仿真结果表明,系统的容量性能与传统方法相当,在接收信噪比为20dB、发射端采用两根接收天线的时候,12选2比无选择的情况得到近1.2比特/信道的容量增量,并且容量增益随着天线的增加而增加.     

新的V-BLAST系统次优天线选择

该文提出新的基于ZF SIC检测的V-BLAST系统次优天线选择准则:最小化信道矩阵伪逆的最大行范数。基于贪婪选择思想,发射天线选择采用使得该范数增加最小的递增选择策略,接收天线选择采用使得该范数减少最大的递减选择策略。仿真表明所提出的新准则明显优于已有的最大第1检测层后处理信噪比准则,且相应的快速选择算法可以获得最优的基于最大最小准则的全搜索选择的大部分分集增益,而复杂度很低。     

空间复用系统在相关信道下的两步选择天线算法

针对采用贝尔实验室垂直分层空时(V-BLAST)检测算法的空间复用系统存在信道相关的问题,提出一种新的两步选择发射天线的准则,首先利用信道矩阵奇异值确定有效发射天线数,然后根据最低检测后信噪比确定发射天线和子数据流之间的映射关系.仿真结果表明两步选择准则能获得比已有算法更高的选择增益,此外还分析并仿真了天线间距和角度扩展对符号向量错误概率的影响.     

GMD V-BLAST系统天线选择

基于最大容量和最小差错率准则,研究了在GMD V-BLAST系统中的天线选择问题。选用以信道矩阵非零奇异值的几何均值最大化为目标函数,可以避免容量与差错率性能之间的矛盾。在所有可用天线中进行选择的全搜索算法虽有最佳性能,但复杂度太高。基于贪婪算法,对发射天线采用快速的逐增选择策略,对接收天线采用快速的逐减选择策略,可以显著降低计算的复杂性。计算机仿真结果表明,所采用的快速天线选择算法可以较低的复杂度获得接近全搜索法的容量和分集增益。     

非相干天线选择算法

基于广义似然比检验(GLRT)与天线选择相结合,提出了平瑞利衰落信道的非相干天线选择(NON-AS)算法,天线选择和信号检测无需信道状态信息.NON-AS算法适用于多输入多输出(MIMO)系统的接收端,接收天线选择是基于每个天线瞬时接收到信号矢量的F-2范数.与相干检测的天线选择相比,NON-AS算法不需要估计信道,大大降低了系统复杂性.成对错误概率分析和仿真结果表明:在高信噪比情况下,选择有最大范数的接收天线,系统能实现和使用全部接收天线相同的分集增益.     

一种基于分布式发射天线的差分空时调制方法

在基于分布式发射天线的多入多出(MIMO)系统中,由于各发射天线的发射信号不同时到达接收端,用于信道估计的导引设计及发射方法存在一定困难。针对这一问题,该文提出一种无需信道估计的分布式MIMO差分编码及检测方法:发送端将发射矩阵进行相位差分调制后发射,接收端利用前后接收量判断相位信息恢复出发送端数据信息。该方法频谱效率与V-BLAST相同,适用于任意发射天线数和接收天线数,且不要求接收天线数大于发射天线数。仿真结果表明,在不同信道传播时延情况下,误码率性能不同。     

一种基于分布式发射天线的差分空时调制方法

在基于分布式发射天线的多入多出（MIMO）系统中,由于各发射天线的发射信号不同时到达接收端,用于信道估计的导引设计及发射方法存在一定困难。针对这一问题,该文提出一种无需信道估计的分布式MIMO差分编码及检测方法：发送端将发射矩阵进行相位差分调制后发射,接收端利用前后接收量判断相位信息恢复出发送端数据信息。该方法频谱效率与V—BLAST相同,适用于任意发射天线数和接收天线数,且不要求接收天线数大于发射天线数。仿真结果表明,在不同信道传播时延情况下,误码率性能不同。     

一种面向透镜阵列毫米波多用户MIMO的CNN天线选择算法

毫米波通信中大规模多输入多输出(MIMO)系统的实现需要使用大量射频链,导致了系统硬件成本和能耗过高的问题。为了解决这一问题,考虑利用透镜天线阵列基于方向的能量聚焦特性并结合天线选择技术能够在性能损失不明显的同时有效地减少射频链的使用数量。针对具有透镜天线阵列的多用户MIMO系统,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的天线选择算法,将信道状态信息和以信道容量为指标而制作的标签作为网络的输入,对神经网络进行训练,用训练好的网络模型为新的信道状态信息选择出最优的天线组合。仿真结果表明,所提方案获得的和速率性能接近全数字方案,并且所提天线选择算法的分类准确率可以达到98%左右,优于其他基于机器学习的天线选择算法。     

一种基于STBC的SC-FDE系统双天线联合检测算法

针对双发双收的基于空时分组编码的单载波频域均衡(STBC-SC-FDE)系统,研究了一种双天线联合检测算法,通过信道估计、导频干扰消除、加权联合均衡等过程重构发送的信息。并根据信噪比对频域信号与均衡矩阵进行加权处理,使联合检测算法适用于2路接收信号信噪比不同的情况。仿真结果表明,所提出的双天线联合检测算法在SUI-3信道下最大可获得约8dB的接收分集增益。与时域最大比合并(MRC)算法相比,由于采用联合检测,该算法能有效改善系统在多径衰落信道下的误码率。     

二进制猫群算法在大规模MIMO天线选择中的应用

在多输入多输出(MIMO)系统中,天线选择技术平衡了系统的性能和硬件开销,但大规模MI-MO系统收发端天线选择复杂度问题一直没有得到很好的解决.基于信道容量最大化的准则,采用两个二进制编码字符串分别表示发射端和接收端天线被选择的状态,提出将二进制猫群算法(BCSO)应用于多天线选择中,以MIMO系统信道容量公式作为猫群的适应度函数,将收发端天线选择问题转化为猫群的位置寻优过程.建立了基于BCSO的天线选择模型,给出了算法的实现步骤.仿真结果表明所提算法较之于基于矩阵简化的方法、粒子优化算法具有更好的收敛性和较低的计算复杂度,选择后的系统信道容量接近于最优算法,非常适用于联合收发端天线选择的大规模MIMO系统中.     

基于联合用户分组及天线选择的大规模MIMO波束成形

大规模MIMO系统中,当小区用户数与基站天线数较大时,各用户的信道条件不尽相同,提出一种适用于大规模MIMO下行链路的基于联合用户分组及天线选择的迫零波束成形算法。将用户分成两组,选择信道条件较优的一组用户来接收信号,并为每一个发送数据流选择最优的基站天线组合进行通信,以较小的性能损失,换取大规模MIMO 射频电路的成本与功耗的大幅度降低。仿真结果证明,该算法能够较好地实现系统性能与硬件复杂度的折中。     

关于MIMO系统的天线子集选择性能的研究

讨论了有关 MIMO 无线系统中的天线子集选择性能的问题。首先建立了 MIMO 信道模型,对信道模型进行了分析,接着对信道矩阵为非满秩的情况进行了研究,分别采用几种组合对发射、接收天线进行选择,得出不同组合对信道容量的影响。仿真结果表明,选择发射天线可以增加信道容量,选择接收天线虽然无助于增加信道容量,但在不会严重降低信道容量的前提下,可以降低系统的成本。     

LTE系统中一种改进的天线端口数检测算法

在长期演进( LTE)系统中，发送天线端口数通过循环冗余校验掩码的方式隐含于物理广播信道( PBCH)中，终端在解读PBCH信道获取主信息块( MIB)的同时，需要正确检测PBCH采用的发送天线端口数。传统的检测方法尝试分别用1、2、4等3种发射天线数进行PBCH译码，直至正确译码为止，译码复杂度非常高。基于此，提出一种改进的天线端口数估计算法，提取各天线端口传输的小区参考信号序列做相关，通过相关值与相关系数门限值的比较直接快速获取基站的实际天线端口数。仿真结果表明：该算法相较于传统检测算法和功率检测算法在时间复杂度上分别提升了4个数量级和3倍；在信噪比高于0 dB时，所提检测算法较功率检测算法有4~6 dB的增益。     

简明的联合收发端天线选择算法

For reducing the computational complexity of the problem of joint transmit and receive antenna selection in Multiple-Input- Multiple-Output (MIMO) systems, we present a concise joint transmit/receive antenna selec-tion algorithm. Using a novel partition of the channel matrix, we drive a concise formula. This formula enables us to augment the chan-nel matrix in such a way that the computational complexity of the greedy Joint Transmit/Receive Antenna Selection (JTRAS) algorithm is reduced by a factor of 4nL, where nL is the number of selected antennas. A de-coupled version of the proposed algorithm is also proposed to further improve the efficien-cy of the JTRAS algorithm, with some capacity degradation as a tradeoff. The computational complexity and the perform-ance of the proposed approaches are evalu-ated mathematically and verified by computer simulations. The results have shown that the proposed joint antenna selection algorithm maintains the capacity perormance of the JTRAS algorithm while its computational complexity is only 1/4nL of that of the JTRAS algorithm. The decoupled version of the proposed algorithm further reduces the computational complexity of the joint antenna selection and has better performance than other decoupling-based algorithms when the selected antenna subset is small as compared to the total number of antennas.     

一种新型低复杂度双层分组天线选择算法

针对平坦相关瑞利衰落信道环境下的端到端大规模MIMO系统复杂度过高的问题,提出一种基于离散布谷鸟搜索的低复杂度双层分组天线选择算法。该算法首先基于天线信道相关性对大规模天线阵列进行分组处理,进而利用新型双层算法对分组的天线集合进行优化天线选择。其中,新型双层算法的第一层是每小组天线基于离散布谷鸟搜索的内部选择,第二层是对第一层选择的所有天线利用离散布谷鸟搜索进行最终的选择。提出的新型天线选择算法可有效降低大规模MIMO系统复杂度。仿真结果验证了在平坦相关瑞利衰落信道环境下,提出的天线选择算法能够以较低选择复杂度获得接近最优选择方法的容量性能和较优的BER性能。     

Transmit antenna selection for decision feedback detection in MIMO fading channels

In this paper, we investigate a transmit antenna selection (TAS) approach for the decision-feedback detector (DFD) over Rayleigh fading channels. In particular, for a multipleinput multiple-output (MIMO) channel with M transmit and N (N ⩾ M) receive antennas, we derive a lower bound on the outage probability for the TAS approach. The selected transmit antennas are those that maximize the post-processing signalto- noise ratio (SNR) at the receiver end. It is shown that the proposed TAS approach achieves a performance close to optimal selection based on exhaustive search, introduced in the literature, but at a lower complexity. Simulation results are presented to validate and demonstrate the performance gain of the proposed TAS approach.     

最大比发射/选择接收技术的性能研究

为了提高系统性能并降低接收端(移动台)的硬件复杂度,提出一种新的MIMO传输技术。即在发射端(基站)按最大比发射(MRT,maximal-ratio transmit)技术,接收端则基于信噪比最大的原则仅选择一根接收天线来处理信号,记作MRT/RAS(maximal-ratio transmit/receiver antenna selection)。根据随机矩阵和排序统计的最新理论,推导出瑞利衰落信道下MRT/RAS系统的中断概率、误码率(BER)等性能指标的确切表达式。仿真结果表明MRT/RAS系统可以取得很好的阵列增益及满分集增益。相同频谱条件下,性能超过某些复杂的空时编码系统。而且在准静态衰落信道下,信道估计错误对取得的分集阶数并没有影响。仿真试验也证明了分析结果的正确性。     

一种基于相异度的接收天线选择算法

对于多输入多输出系统天线选择算法而言,穷尽搜索算法能够达到最优的性能,但包含较多矩阵运算,计算复杂度较高。而传统基于相关度和相似度的天线选择算法虽具有较低计算量,但损失了较大的容量性能。针对这一问题,以容量性能为目标,提出了基于相异度的接收天线选择算法,分析了不同相异度下所提选择准则对系统性能的影响。与传统相关度和相似度天线选择算法相比,所提算法有效降低了计算复杂度,改善了系统的容量性能,仿真结果表明:所提算法具有较好的系统性能,适用于实时通信系统。