BF-MIMO系统下行链路容量分析及仿真

针对波束赋形（BF）和多输入多输出(MIMO)这两种多天线技术的结合问题,提出一种通用的波束赋形—多输入多输出(BF-MIMO)下行链路系统方案,以期有效发挥二者优势,进一步提升信道容量和系统性能。分析了该系统的信号变换形式和处理过程,给出了平坦衰落环境下该系统的组合信道矩阵形式,得到了赋形加权后的系统信道容量闭合表达式。理论分析和仿真结果表明,在相同衰落条件下,BF-MIMO系统能够比常规MIMO系统获得更高的信道容量。     

智能天线中的下行波束赋形

智能天线技术是TD-SCDMA系统中的关键技术,其中下行波束赋形使下行波束对准移动用户,可靠地减小了干扰,提高了系统的频谱利用率。本文给出了TD-SCDMA中的下行波束赋形算法,并对算法进行了仿真。     

基于级联预编码的蜂窝下行机会干扰对齐

本文针对多天线蜂窝网络下行干扰信道,利用级联预编码思想和以干扰对齐为用户调度准则的随机波束赋形方法,提出了一种机会式干扰对齐算法。在基站与被选中用户的下行链路中,双层预编码的设计可以同时处理小区内和小区间干扰。与普通的随机波束赋形算法相比,本文的方法使得系统具有更大和容量且有更高的能量效率,仿真验证了本文算法的优越性。     

全双工无线携能通信速率最大化波束赋形研究

针对全双工无线携能通信系统,提出了一种基于系统和速率最大化准则的波束赋形联合优化方案。该方案以系统和速率最大化为目标,在保证上行/下行链路的最大发射功率约束及最小能量收获需求的同时,实现了信息速率和频谱效率的同步改善。由于速率问题为非凸问题,首先采用半定松弛及一阶泰勒近似方法将其转换为凸优化问题,然后结合基于逐次凸近似的迭代算法分别求解最优的信息波束赋形矢量和能量波束赋形矢量。仿真结果表明,所提方案相比传统方案性能更优,实现了系统和速率的有效提高。     

TD-LTE系统中基于码本的快速波束赋形算法

为解决时分双工长期演进(TD-LTE)系统中下行单流波束赋形算法计算复杂度高的问题,在基于有效功率最大化准则和信道平均思想的基础上,提出了一种基于码本的波束赋形算法。该算法通过构建下行波束赋形权值码本,并根据信道估计信息对预设码进行搜索,从而实现快速单流波束赋形。仿真结果表明,该算法使单流波束赋形的复杂度大大降低,并且误块率性能较最优的奇异值分解算法损失不大。     

6阵元智能天线赋形方法性能测试研究

本文研究蜂窝小区6阵元智能天线在不同场景下的天线赋形增益,及不同智能天线赋形算法的性能。实验测试结果表明,对于6阵元智能天线,采用赋形比不采用赋形方式能得到3—5dB的增益,采用特征分解赋性算法（EBB）比固定波束赋形算法（GOB）增益高1—3dB左右。     

单小区功率约束下的多小区协同波束成形

针对单小区功率约束,本文考虑多天线多小区下行链路波束成形优化问题。在无法获得瞬时信道信息的条件下,本文基于信道二阶统计量,建立了单小区功率约束下的多小区上下行链路对偶性,并基于该对偶性,为单小区功率约束下行波束成形问题提出有效数值算法。     

多波束卫星通信系统中的物理层安全传输算法

为了提高卫星通信系统的安全性,将物理层安全技术应用到多波束卫星通信系统下行传输中。首先,建立了多波束卫星物理层安全通信系统模型。随后,以系统最大化保密和速率为目标,介绍了迫零(Zero-Forcing,ZF)和增强信漏噪比(Enhanced Signal-to-Leakage-and-Noise Ratio,E-SLNR)两种波束成形算法。仿真结果表明,统一考虑了波束间干扰和窃听者信号泄漏影响的E-SLNR波束成形算法不仅不受限于天线数目,而且相比ZF算法获得了更好的安全性能。     

一种上行MIMO-OFDM资源分配改进算法

在MIMO-OFDM系统中上行信道资源分配算法问题的研究中,由于在频率选择性衰落环境中,不同用户的衰落特性相互独立,一个特定的子载波对于所有用户来说都处于深度衰落的概率非常小,因此采用自适应资源分配技术对系统性能的提高具有明显的作用,为了改善前人算法复杂度高以及不适合上行信道的情况,首先利用波束成形原理,对各阵元输出信号施加不同延时,然后加权求和,提出了一种基于波束成形的上行MIMO-OFDM 资源分配算法.通过对算法的仿真分析,表明该算法能降低复杂度并降低系统发送功率,算法性能具有明显优势,并且复杂度对正常系统也是适中的.     

基于上下行对偶的CRN下行功率分配和波束赋形算法

认知无线网络（CRN）在underlay工作模式下的多用户下行功率分配和波束赋形问题研究中存在通用的SDR算法计算复杂度高,实用性受限以及优化问题中忽视主网络（PN）对认知用户（SU）的干扰等问题。针对这些问题,首先在CRN网络模型中增添PN对SU的干扰,生成优化问题;而后基于上行和下行的对偶特性,采用虚拟功率,将优化问题进行形式变换,成为上行功率分配和波束赋形问题;得到能够简便、快速求解的迭代算法。分析了算法的收敛特性,得到了收敛条件;并进一步计算了算法的复杂度,结果表明优于SDR算法。数值仿真显示,算法收敛很快;而且表明主网络基站（PBS）发送功率的变化影响可行解区域;PBS发送功率的增加会导致CRN下行功率增大,影响较显著。