基于最小均方误差的多用户MIMO系统下行链路预编码

针对多输入多输出(multple input multiple output,MIMO)系统下行链路的迫零预编码方法在块对角化的基础上追求最大化系统和容量,而并未考虑接收信号的均方误差,从接收信号具有最小均方误差的角度设计了多用户MIMO系统的下行链路预编码的方案,称为块对角化最小均方误差方案.理论分析和仿真结果表明,该方案相较于迫零算法具有较小的接收信号均方误差及较好的误码率性能,并且保持了迫零算法绝大部分的系统和容量,它在系统误码率与和容量方面提供了一种较好的折中.     

基于块对角化的最小均方误差矢量预编码

针对多用户多输入多输出下行链路系统的预编码问题,提出使用块对角化处理获得具有块对角化结构的等价信道矩阵,并基于等价信道推导收发信号的均方误差,通过最小化均方误差分别求解扰动矢量的两个部分,即扩展星座图的扰动矢量和残余干扰矢量,从而获得发射端信号和预编码矩阵.仿真表明,提出方法的误码率性能优于传统的对角化算法、块对角化迫零准则矢量预编码算法、正则块对角化预编码算法及其改进算法.     

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。     

地空数据传输系统中单载波频域预均衡技术

在频率选择性瑞利慢衰落信道条件下,提出了一种适用于地空传输系统上行链路的单载波频域预均衡方法。在此基础上设计了预均衡系统模型,地面端将下行链路中的导频信号与本地导频信号对比进行信道状态估计,利用获得的信道状态信息对上行链路信号进行预均衡处理,然后在机载接收端对上行链路信号进行再均衡。基于迫零准则和最小均方误差准则,分析了该方法的信号处理流程,计算得到预均衡系数。通过仿真实验,对比分析了不同均衡方案的误码性能,结果表明:单独在地面发送端进行预均衡,会出现误码率平台效应;而预均衡之后在机载接收端进行再均衡的方法,在误码率为10-5的情况下,与采用线性均衡结构的传统单载波频域均衡方法相比有2~3dB的性能增益。     

一种新颖的多用户MIMO系统下行链路的信道分解方法

块对角化(BD, Block-Diagonalization)算法将多用户MIMO系统下行链路信道分解为若干个独立并行的单用户MIMO信道。该算法并没有考虑各用户接收噪声功率的差异,而是通过各等效单用户MIMO信道为不同的用户提供相同的空间发射分集,因此具有最大噪声功率的“最差”用户将会严重的恶化整个多用户MIMO系统的性能。我们结合下行链路信道块三角化（BT, Block-Triangularization)算法以及Tomlinson-Harashima 非线性预编码 (THP)提出了一种下行链路的改进BD分解算法,使分解得到的各单用户信道具有优于BD算法的空间发射分集。并且通过优先对“最差”用户进行预编码使得该用户获得“最优”的等效信道,提升了整个系统的性能。     

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.     

多输入多输出系统下低复杂度的自适应预编码方法

针对多输入多输出衰落信道中存在的码间干扰和多径干扰问题，提出了一种具有低复杂度的自适应预编码方案．该方案在发送端和接收端分别放置了预编码器和基于迫零算法的接收机，这样接收机在进行均衡译码的同时，将信道信息反馈给发送端，发送端便可以随之选择发送子载波的数目以及预编码矩阵，完成自适应预编码．该方案可有效降低系统的误码率．仿真结果表明，当误码率为10^-3时，在传输信道信息未知的情况下，该方案的信噪比比信道信息已知的基于最小均方误差预编码方案高1．3dB，且复杂度大大降低．     

用于多小区多用户MIMO系统的干扰抑制方法

针对每个基站有多个发射天线、每个用户有多个接收天线的多小区多用户多输入多输出(MIMO)下行网络系统,为抑制小区外干扰和小区内干扰对小区边缘用户的影响,分别基于块对角化算法和最小均方误差算法提出了两种非迭代干扰抑制方法,并分析了发射天线数和接收天线数受用户数及小区个数的影响.仿真结果显示,这两种方法均能很好地提高小区边缘用户的频谱效率.     

采用MMSE和ZF接收的多天线系统容量

研究了无线通信中多天线系统的信道容量,采用并行最小均方误差(MMSE)和迫零(ZF)检测算法推导出简化接收方案下系统的容量公式,分析了系统中断概率与信噪比、天线数以及传输速率的关系。结果表明,采用MMSE检测的二发二收的MIMO系统在传输速率为4b.s-1.Hz-1的情况下,为了达到10-2的中断概率,需要20dB的发送功率;而同样接收方案的四发四收MIMO系统则只需要不到2dB的发送功率。理论分析及仿真结果均表明,采用MMSE接收的系统中断概率在一定的门限传输速率下接近采用ZF接收的系统,并且此门限传输速率随着天线数的增加而增加。     

LTE-A协同通信链路部分信道预编码传输

为了实现协同传输系统上行链路源和中继上的预编码传输,并与空时分组码相结合来改善实际传输的性能,使用一种基于迫零算法的预编码方案.针对迫零算法功率效率低的问题提出了一种基于接收信噪比最大的非完全信道预编码,得以将传统MIMO系统中的预编码技术运用于协同通信系统中.链路级仿真结果表明,在源端及中继端采取预编码处理并与空时分...     

结合接收波束成形的Tomlinson-Harashima预编码方法

给出了一种利用Tomlinson-Harashima预编码(Tomlinson-Harashima precoding,THP)结合接收波束成形的多用户多输入多输出系统的广播信道预编码方案。当移动台有多个接收天线时,基站采用迫零Tomlinson-Harashima预编码(zero-forcing THP,ZF-THP)消除多用户间干扰,同时每个移动台利用接收波束成形保证系统拥有最大和容量。进而分析了预编码时QR分解的2种最佳的排序方法,揭示出ZF-THP系统存在和容量最大和误码性能最优不能兼顾的问题,而提出方案作为一种有效折衷,比传统的未排序的ZF-THP系统具有更高的和容量与更好的误码率性能。     

低复杂度的正交空间调制检测算法

正交空间调制(quadrature spatial modulation,QSM)系统通过增加空间维来提高传统空间调制(spatial modulation,SM)的频谱利用率(频谱效率), 这在传统的多输入多输出 (multiple-input multiple-output,MIMO)技术中引起了极大的关注。虽然最大似然(maximum likelihood,ML)检测算法能够实现最优性能,但其穷尽搜索带来了极高的计算复杂度。而经典的线性检测算法最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)和迫零(zero forcing,ZF) ,虽然在复杂度方面较最大似然ML最优检测低,但其误比特性能却比最大似然ML检测算法差很多。为了更好实现系统在计算复杂度和误比特性能之间的均衡,提出一种基于迫零的线性检测算法——增强型迫零(enhance zero forcing,EZF)。仿真结果表明,提出的检测算法不仅能够实现比传统检测算法(如迫零和最小均方误差)更好的性能,而且在复杂度方面较ML有明显的降低。     

LR算法在MIMO-LAS-CDMA系统中的应用

在多入多出系统中,使用减格算法进行信号检测,如果结合多用户检测算法可以达到接近极大似然检测的性能。为了达到这个目的,给定多入多出系统的信道矩阵需要转化成一个正交的矩阵,以减小或消除信号检测过程中常规迫零算法对噪声的放大作用。为此,将减格算法与常规迫零检测算法结合,分析和仿真了接收机中使用减格辅助的迫零算法在M IMO-LAS-CDMA系统中的性能。仿真结果显示,使用这个新算法在复杂度开销增加不大的情况下,性能上超过了使用迫零算法接收机的系统。     

基于EM的MIMO-OFDM系统LMMSE信道估计

最小均方误差(MMSE)信道估计算法应用于MIMO-OFDM系统时将带来高计算复杂度且不易实现,根据这个问题,提出了一种基于期望最大化(EM)的线性最小均方误差(LMMSE)信道估计算法,并分析了该算法的性能.EM算法可以把多输入多输出(MIMO)信道估计问题转化为一系列单输入单输出(SISO)信道估计问题,避免了大规...     

平坦MIMO信道中最小均方误差估计的一种改进方法

以平坦衰落条件下MIMO信道数学模型为基础,研究了最小均方误差估计算法,给出了详细的推导过程.由于最小均方误差估计算法比较复杂,导致其收敛速度比较慢,实际应用中受到了一定的限制.为了降低其复杂度,从数学的角度对算法进行了简化,减少了一次矩阵求逆运算.仿真中建立了一个MIMO系统,给出了估计性能曲线和收敛曲线.从理论分析和仿真结果来看,改进后的算法与之前的算法的估计性能差异不大,但收敛速度却明显提高了,达到了简化的目的.     

鲁棒的基于几何均值分解的矢量预编码算法

针对非理想信道的多输入多输出（MIMO）系统,提出了一种鲁棒的基于几何均值分解方法的矢量预编码算法.利用非理想信道误差矩阵的二阶统计信息,以最小化收发信号的均方误差为准则,求出基于几何均值分解矢量预编码的最优扰动矢量和预编码矩阵.仿真结果表明,该鲁棒算法优于现有的基于几何均值分解矢量预编码算法性能.在高信噪比时,误码率可提高2dB以上.     

基于凸优化理论的多用户MIMO SDMA系统

提出了一种基于凸优化理论的多用户MIMO SDMA联合发送一接收优化系统．在此系统中,将各用户的比特误码率作为目标函数通过凸优化理论来得到发送权矩阵和接收权矩阵,使系统在各用户同时达到最优的接收性能．模拟结果表明,这样得出的MIMO SDMA系统性能比传统的以最小均方误差为标准的系统性能有明显的改善。     

Subspace.Based Blind Channel Estimation Method for MIMO-OFDM Systems

A subspace-based blind channel estimation algorithm for MIMO-OFDM systems is proposed. This algorithm exploits the eyclostationarity introduced by cyclic prefix of OFDM to estimate the channel parameters. The proposed new algorithm is found to be outperforming the other algorithm with respect to convergence rate and achievable mean square error and robustness to channel order over determination.