相关信道下MIMO-OFDM系统的各态历经容量公式

通过将离散频域表示的信道冲击响应矩阵等效为由多径闻相关和收发两端空城相关三者所确定的“Kroneeker”相关信道模型．推导出频率选择性瑞利衰落信道中MIMO-OFDM系统在同时具有这3种相关性条件下的各态历经容量公式．该公式为评估各种相关性对于MIMO-OFDM系统容量的影响提供了一个简单而有效的工具．在多径间相互独立时．各态历经容量的表达式比较简单；当多径间相关时．各态历经容量可进一步表示为一个积分形式．并由MonteCarlo仿真给出了3种相关性、多径时延扩展和子载波数目对各态历经容量的影响．     

频率选择性MIMO信道几何模型及容量分析

为了对收发相关频率选择性多入多出（MIMO）衰落信道容量进行研究,提出了基于区域近似多簇几何双反射信道模型,推导出多簇收发相关信道的相关系数和收发相关MIMO信道容量的表达式,分析了参数对信道容量的影响. 结果表明,收发相关的条件下,MIMO-OFDM系统的信道容量随总角度扩展而增加;信道容量是发射相关矩阵及多个接收时延扩展相关矩阵之和的函数,信道容量随着时延扩展的增加而增加.     

存在信道估计误差的MU-MIMO系统自适应资源分配

分析了不相关瑞利平坦衰落信道下,信道估计误差对采用迫零波束赋形(ZFBF)多用户多输入
多输出(MU-MIMO)系统性能的影响. 在发送端天线总功率受限以及目标误比特率（BER）的
约束下,提出一种以系统有效吞吐量最优为目标的自适应资源分配算法. 该算法在调度用户时兼顾用户的信道状态信息和公平性,利用误包率严格近似为高斯随机变量的性质得到传输速率和功率的闭式解. 仿真结果表明,由于考虑了信道估计误差,系统有效吞吐量大大提高;同时保证了用户的服务质量(QoS)和公平性,并具有较低的复杂度.     

一种改进的3D MIMO GBSBEM信道模型

为满足MIMO信道的空、时、频特性对新型信道模型的需求,在基于散射体几何分布的单反射椭圆信道模型基础上,引入收发天线间的空间距离、俯仰角等空间矢量参数,构建了基于空间矢量、到达角和多径时延的三维MIMO椭球信道模型.推导出到达角与多径时延的联合概率分布函数表达式,推导出频率选择性衰落条件下模型的空、时、频相关函数表达式.仿真结果表明,提出的模型不仅兼容传统GBSBEM的特性,而且提高了后者的易用性和准确性,扩展其应用范围,适用于对MIMO无线通信系统的信号接收性能进行分析和评估.     

基于压缩感知的MIMO-OFDM系统稀疏信道估计方法

在多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中, 信号经过频率选择性衰落的信道后, 在接收端需要进行均衡和相干信号的检测, 故准确的信道估计量必不可少. 传统的信道估计方法均基于信道抽头是密集型的假设, 利用线性重构算法, 如最小二乘(LS)或最小均方误差(MMSE)等, 可以达到Cramer-Rao下界(CRLB). 然而, 通过物理信道测量发现, 在实际通信系统中, 宽带信道抽头分布通常表现出稀疏特性. 通过充分利用信道的稀疏特性, 该文将压缩感知中的CoSaMP重构算法应用于MIMO-OFDM系统的稀疏多径信道估计. 在达到与传统的信道估计方法相同性能的前提下, 基于CoSaMP的信道估计方法以非常小的计算复杂度为代价, 大大减少了导频信号开销, 从而提高了频谱资源利用率.     

一种全新的MIMO-OFDM信道估计和导频方案

提出了一种全新的多入多出正交频分复用（MIMO-OFDM）信道估计和导频设计方案．当信道近似不变的OFDM数目与发射天线数目相同时，从理论上推导出基于重叠导频和正交导频结构的统一频域信道估计解和时域信道估计解.这样该算法大大降低了最优导频信号存在的条件，且具有非常低的复杂度和灵活的天线配置，导频信号能简单地从空间维的恒幅度构造就可以达到系统的MIMO-OFDM的均方误差（MSE）最优性能．该算法在发射天线数目为2、3和4时具有相当大的实用价值．仿真结果证明了本文推导算法的正确性以及导频设计的合理性．     

空时编码调制中信道估计误差的Cramer-Rao界

根据一般的空时编码调制理论和信道估计误差的统计特征,构造了一种信道参数估计误差的分析模型,据此模型,推导出了此误差的Cramer-Rao界,同时证明了它是一个一般界和紧界.利用蒙特卡洛方法仿真了采用空时分组编码调制的多天线系统以及当信道参数存在估计误差时系统的误码性能.结果表明,在该Cramer-Rao界上得到的仿真结果是所有信道参数估计误差引起系统性能损失值中的最小值,这与理论分析结果是一致的.     

非理想信道估计和相关Nakagami信道条件下空时发送分集的性能分析

深入分析了非理想信道估计和相关Nakagami衰落2种因素对空时发射分集系统性能的影响.首先在高斯信道估计误差的假设条件下,得出了空时发射分集(STTD)接收信号的信噪比公式.在具有任意衰落相关矩阵的相关Nakagami信道条件下,推导出空时发射分集系统误比特率公式.最后通过蒙特卡罗仿真所得结果与理论误比特率相比较,证明了文中所推导的误比特率公式的正确性.结果表明,当信道估计误差与信道增益之比(EGR)不断增大时,误比特率逐渐出现平台现象.当EGR小于-15 dB时,非理想信道估计带来的误比特率增加非常缓慢.而当分集支路之间的衰落相关系数小于0.4时,衰落相关带来的误比特率增加量不是很严重.文中还讨论了Nakagami信道衰落参数m对系统性能的影响.     

基于MIMO的多载波通信系统仿真分析

为了抵抗无线信道的多径时延和频率选择性衰落,在多载波系统中采用阵列天线,提出了基于多输入多输出的小波包分复用系统(MIMO-WPDM)。仿真结果表明:不同天线配置的MIMO-WPDM系统在瑞利信道下,基于小波包变换的MIMO-WPDM系统的性能优于基于傅里叶变换的MIMO-OFDM系统的性能。     

非理想环境下分布天线系统信号发送与合并方式性能分析

基于频率选择性衰落信道,分析了非理想信道估计条件下,多播与信号合并方式对直扩码分多址接入（DSCDMA）分布天线系统前向链路性能的影响,提出了多径环境下分布天线系统多址接入的信号模型,推导得出了存在信道估计误差时前向链路中断概率的理论结果. 研究表明,信道估计误差对前向链路性能的影响与系统的负荷有关,同时多播技术可有效对抗信道估计误差,降低前向链路中断概率.     

一种空间相关的Nakagami-m衰落下MIMO-OFDM系统误码率计算方法

为了获得Nakagami相关衰落下各参数对MIMO系统误码率的影响,首先给出了一种新的MI-MO-OFDM系统模型.接着对空间相关的基于STBC编码的MIMO-OFDM系统在Nakagami-m平坦衰落下的信道误码率进行了研究,给出了一种误码率的表达式,分析了空间相关性和分布参数对系统的误码率的影响.最后给出空间相关条件下的STBC的误码率性能仿真,以验证理论分析的有效性.结果表明,在Rayleigh和Rice分布都不足以描述信道特性的情况下,采用Nakagami分布比较吻合实际测量的数据,信道衰落基于Nakagami-m分布的STBC编码能很好的满足MIMO-OFDM系统的差错性能要求.     

双衰信道下多天线正交频分复用系统最优频域导频设计方案

基于双衰信道的频域响应，提出了一类双衰信道下多天线正交频分复用（MIMO-OFDM）系统的最优化频域导频设计方案。推导了相应的模型，给出了基于导频的最大似然信道估计器的均方误差下界，并以此下界为标准，设计了多天线正交频分复用系统的最优导频。仿真表明，基于设计最优导频的信道估计器可以在低复杂度下取得接近理论界的性能，但是复杂度增加。     

Sparse channel estimation for MIMO-OFDM systems using distributed compressed sensing

A sparse channel estimation method is proposed for doubly selective channels in multiple-input multiple-output (MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. Based on the basis expansion model (BEM) of the channel, the joint-sparsity of MIMO-OFDM channels is described. The sparse characteristics enable us to cast the channel estimation as a distributed compressed sensing (DCS) problem. Then, a low complexity DCS-based estimation scheme is designed. Compared with the conventional compressed channel estimators based on the compressed sensing (CS) theory, the DCS-based method has an improved efficiency because it reconstructs the MIMO channels jointly rather than addresses them separately. Furthermore, the group-sparse structure of each single channel is also depicted. To effectively use this additional structure of the sparsity pattern, the DCS algorithm is modified. The modified algorithm can further enhance the estimation performance. Simulation results demonstrate the superiority of our method over fast fading channels in MIMO-OFDM systems.     

低精度ADC下的大规模MIMO-OFDM信道估计算法

针对低精度模数转换器(ADC)下的大规模多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统,提出一种基于量化压缩感知的信道估计算法——块稀疏多比特迭代硬阈值(B-MIHT)算法。该算法挖掘了大规模MIMO-OFDM系统信道的块稀疏特性,通过构建等效块稀疏信道矩阵结合多比特迭代硬阈值算法,基于训练序列对低精度ADC下的大规模MIMO-OFDM系统进行信道估计,并在MATLAB平台进行仿真实验。结果表明:B-MIHT算法能够准确地恢复低精度ADC下的大规模MIMO-OFDM系统信道信息,在系统量化精度为5 bits的条件下具有良好的信道估计性能,信噪比为30 dB时,误码率(BER)为5.45×10^-3,归一化均方误差(NMSE)为1.73×10^-3,且在信道路径数增多的情况下其信道估计性能损失相对较小。     

2种高性能的空频OFDM检测器

提出了两种高性能的串行迭代的基于线性最小均方误差（LMMSE）估计的空频正交频分复用（OFDM）检测器。第一种检测器利用了已调信号的有限字母特性，通过后验概率的计算更新先验信息；第二种方法结合了判决反馈技术。通过分析和仿真表明，所提的算法在可接受的复杂度下，相对于已有的干扰消除器有效地消除了空频OFDM系统在频率选择性多径信道下的误码平层。     

一种新的基于导频的MIMO-OFDM信道估计方法

提出了一种适用于时变衰落信道的MIMO-OFDM系统的组合信道估计方法。该方法利用优化导频和基于梯度的可变遗忘因子的改进RLS算法进行信道估计。此外,采用基于MMSE(minimum mean square error)的合并器对改进RLS算法的估计结果做了进一步修正。仿真结果表明,这种改进的RLS算法较传统的RLS算法能够更有效地跟踪时变衰落信道的变化;在相同条件下,该组合算法能够提高系统性能,获得更小的BER(bit error rate)。     

非理想信道估计垂直分层空时码差错性能分析

推导出了高斯信道估计下,垂直分层空时码系统最大似然接收机成对差错概率的精确及高信噪比近似计算公式;并以高信噪比近似计算公式为基础,研究了信道估计误差对垂直分层空时码最大似然接收机分集增益及信噪比的影响。理论分析表明:当信道估计的方差等于信噪比倒数时,信道估计误差不改变垂直分层空时码最大似然接收机所获得的分集增益,而信道估计误差造成信噪比损失为3 dB。计算机蒙特卡洛仿真试验验证了理论分析的正确性。     

多径衰落信道中QPSK信号传输特性的研究

简要介绍了移动无线信道的基本概念、特点、分类及理论知识,并推导了典型的小尺度衰落信道中莱斯分布和瑞利分布的一些特性;另外重点通过自定义Matlab环境下的M文件对无线信道的典型例子,即平坦衰落信道进行了仿真。特别是使用简单的Matlab程序,对莱斯分布的累积分布函数(CDF)和概率密度函数(PDF)进行了仿真估计。最后,对数字调制后的QPSK信号通过莱斯衰落信道时的性能进行了仿真估计,并得到相应的分析结果。