MIMO多用户系统中的有限反馈研究

在MIMO下链路通信系统中,如果每个用户将它们的信道状态信息反馈回基站,则基站可以根据用户信道状态信息,调度信道条件好的用户传输数据,从而获得很高的系统容量。该文针对当系统中用户个数显著增加,大量的反馈信息导致反馈信道溢出的状况,提出一种基于用户分级的减少反馈信息总量的策略,该策略要求只有当用户的信扰噪比高于某个门限,用户才反馈其信道方向信息和用户级别信息;否则不反馈任何信息。理论分析和计算机仿真结果证明了该策略能有效地减少反馈的信息总量并且可获得复用增益和多用户分集增益。     

自适应调制和HARQ跨层设计的中继协作系统能耗

为了提高协作中继系统能量效率,提出了一种节能的跨层设计方法.在Nakagami-m衰落信道中,通过物理层自适应调制和链路层混合自动重传请求(HARQ)协议跨层设计,首先建立HARQ状态转移图,推导协作中继系统平均总能耗和中断概率表达式,然后提出最小化系统平均总能耗的跨层优化模型,并给出该跨层优化模型的穷尽搜索算法,最后对比分析了非协作HARQ和协作HARQ协议下的中继系统能耗特性.仿真结果表明,协作HARQ比非协作HARQ更节能,且通过自适应调节星座尺寸b的大小,最多可节省80%的能量.     

多用户MIMO下行系统迭代迫零预编码

针对多用户多入多出(MIMO)下行系统,在用户分配单路数据流情况下,提出了一种低复杂度迭代预编码算法．算法使用迫零准则设计预编码向量,采用最大比合并更新接收向量．在用户分配单流时,该算法与已有的迭代Nu SVD算法相比,不仅在性能上几乎没有损失,而且单次迭代复杂度的数量级下降为原算法的1/K(K为用户数目,K≥2),总复杂度下降超过50%,仿真结果验证了所提算法的性能.     

MU-MIMO下行链路模式自适应有限反馈机会传输

针对多用户多输入多输出（MU-MIMO）下行链路,提出一种基于模式自适应的有限反馈机会
传输策略. 该策略引入门限机制,在每个时隙仅信道质量满足预设门限要求的移动台(MS)选
择适当的传输模式,包括波束成形(BF)和空分复用(SM),并根据传输模式自适应反馈信道信
息. 基站(BS)根据获得的信道信息从候选用户中选择一个进行通信. 最后对所提策略进行理论分析,并通过Monte Carlo仿真证明,该策略能以少量的反馈开销获得高容量,同时保证低的中断概率.     

多用户分布式MIMO系统的低复杂度天线选择算法

相对于集中式系统,多用户分布式MIMO系统的基站端天线数量显著增大,因此基站端天线选择技术成为该系统的关键技术之一,然而采用传统的天线选择算法会因复杂度过高而制约系统的可实现性.为解决上述问题,针对多用户分布式MIMO系统的上行链路,提出一种基于优化参数的低复杂度接收天线选择算法.该算法采用逐减方法,以迭代优化参数的方式代替容量计算,从而达到降低计算复杂度的目的.复杂度分析和性能仿真结果表明,在有效降低运算量的同时,该算法的容量性能仍逼近最优算法.     

多用户MIMO下行链路自适应反馈分布式调度算法

针对多用户MIMO下行链路,提出一种通信方式与反馈开销动态变化的分布式调度算法.采用该方法,各移动用户根据信道状态选择与基站的通信方式,包括波束形成与空分复用,并向基站自适应反馈信道信息;基站根据反馈信息选择用户子集与之通信,并采用预编码方法消除共道干扰.该算法由基站和移动台联合完成用户调度,系统反馈开销由各用户的信道...     

GEVD辅助的MMSE干扰抑制下行多用户MIMO系统

为提高多用户多输入多输出(MIMO)系统中多个用户的预编码增益,提出了一种利用广义特征值分解(GEVD)辅助的最小均方误差(MMSE)干扰抑制算法,抑制干扰和噪声的同时考虑了用户的预编码增益、最大化发射端的信漏噪比和接收端的信干噪比,并给出有信道误差情况下修正的预编码设计方法.理论分析和仿真结果表明,新算法比广义的MMSE信道反转算法具有更好的系统性能.     

MIMO衰落信道的多用户分集性能分析

利用秩统计量和随机矩阵的理论分析了单天线和多天线下的多用户分集增益的性能.结论是多输入多输出( MIMO)系统下的多用户分集随天线数的增加而减少. 另外,通过实例说明了在设计多用户M IM O系统收发机的结构时,除了多天线的空间复用增益是要考虑的因素之外,多用户分集增益也是应该考虑的因素.     

一种低复杂度的多用户MIMO THP排序算法

Tomlinson-Harashima预编码算法是一种有效的多用户多输入多输出下行链路算法,但是它的性能严重依赖于预编码符号的顺序．为了有效地衡量Tomlinson-Harashima预编码排序算法的性能,定义了一种排序增益因子．在此基础上为了最大化排序增益,提出了一种基于近似等对角QR分解的低复杂度Tomlinson-Harashima预编码排序算法．该算法通过对信道矩阵的行向量排序,使信道分解后的三角阵具有近似相等的对角元素值,改善了排序性能．仿真表明,与优化的Tomlinson-Harashima预编码排序算法相比,该算法大大降低了计算复杂度,而误码率性能几乎没有损失．     

有限反馈多用户MIMO-OFDMA下行链路预编码

提出了包括波束成形、功率分配和自适应调制的多用户MIMO-OFDMA系统下行链路预编码方案.利用格拉斯曼空间装箱原理预先构建波束成形矢量的码本,在接收端确定最优波束成形矢量并利用有限个比特反馈其索引到发射端.在发射端利用“贪婪算法”进行功率分配和自适应调制.与现有预编码方案相比能够大大减少反馈数据量.     

MIMO广播有限反馈系统中联合预编码方法

在接收用户为多天线多输入多输出(MIMO)广播有限反馈系统中,信道方向矩阵的量化存在误差,此误差影响预编码设计,从而降低系统容量.针对此问题,通过分析信道方向向量量化误差的统计特性,提出了一种具有鲁棒性的基于最小均方误差(MMSE)的预编码方案.分析和仿真结果表明,所提的预编码方法有效提升了系统容量,降低了误码率(BER),减缓了平顶效应.     

基于BER性能约束的MIMO系统码本设计优化算法

提出了一种基于误码率（BER）性能约束的码本优化设计算法。在提出的算法中,采用了联合预编码和功率控制的发射方案,并基于容量准则进行码本设计。仿真结果表明,与已有的码本设计算法相比,所提出的码本设计算法可以达到更高的容量,并能保证期望的BER性能。     

基于统一信道分解的自适应MIMO技术研究

由于空间相关特性的影响，限制了多人多出（MIMO）通信系统的应用．参考统一信道分解（UCD）的信道参数反馈方法，提出了一种自适应MIMO系统．这种系统能适用于各种空间相特性、通过仿真验证了基于UCD的MIMO系统在各种空间相关特性下的性能，并讨论了反馈误差对系统性能的影响．     

基于统一信道分解的自适应MIMO技术研究

由于空间相关特性的影响,限制了多入多出(MIMO)通信系统的应用.参考统一信道分解(UCD)的信道参数反馈方法,提出了一种自适应MIMO系统.这种系统能适用于各种空间相特性.通过仿真验证了基于UCD的MIMO系统在各种空间相关特性下的性能,并讨论了反馈误差对系统性能的影响.     

MIMO系统自适应均衡算法研究

MIMO信道为频率选择性信道,由于时延扩展而存在色散,因此研究MIMO系统的自适应均衡技术显得尤为重要.通过对自适应均衡技术的两种主要的算法最小均方(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法的研究可以看出,在不同的步长因子及遗忘因子等参数变化情况下,LMS算法的收敛速度较慢,但均衡简单易实现,RLS算法收敛速度较快,但迭代运算较复杂.结合二者的特点提出了在MIMO系统中引入改进的最小均方算法,即归一化最小均方(NLMS)算法.仿真实验对比表明NLMS算法的计算量与LMS相当,但收敛条件简单,易实现,收敛速度较快,有很实际的应用价值.     

适用于GEO卫星通信的单层重传机制

基于GEO卫星通信信道特性,分析现有LTE重传机制适应性改造所面临的问题,提出一种单层重传机制。该机制结合卫星链路时延大、信道质量较好的特点,去掉RLC层ARQ机制设计,并利用单层重传机制的通道数与RTD的相关性,通过扩展通道数及减少最大传输次数,提高现有重传机制对GEO卫星大时延信道特性的适应性。仿真结果表明,该重传机制能确保数据可靠性传输,缓解反馈信息带来的时延问题,提高系统吞吐量。     

基于区域用户密度的毫米波MU-MISO自适应调度方案

为了解决毫米波信道条件下有限区域内多用户调度问题,提出了一种基于毫米波多用户多输入单输出（MU-MISO）下行链路信道的自适应多用户调度方案.首先,根据各个用户反馈的区域位置信息,基站对用户进行分组,并根据区域的用户密度为每个区域分配适当的射频链资源;然后,基于获取到的各个区域角度范围信息和各区域所分配的射频链数,为每个区域设计通信波束;最后,在综合考虑组内和组间波束干扰的情况下,在用户端为每个满足匹配约束条件的用户确定最佳通信波束,并将该波束的信噪比值和信道质量信息反馈给基站,在基站端,根据用户反馈的信息,为每个区域的通信波束依次选择最佳用户.仿真结果表明,该方案能获得较好的和速率性能,尽管与SUS-ZFBF算法相比有一定的差距,但降低了反馈信息量,而且射频资源的分配方式在一定程度上更能保证用户通信的公平性.     

下行多用户MIMO系统中低复杂度块对角化预编码算法

为在保证误码性能的情况下降低块对角化预编码算法计算复杂度,提出一种基于矩阵伪逆与LDL“分解的多用户多输人多输出（MIMO）系统块对角化（BD）预编码改进算法LDLHBD（QR）。算法通过全局信道矩阵伪逆与块QR分解进行零空间计算,避免复杂的矩阵奇异值分解（SVD）,快速实现信道块对角化。并采用能提供均匀子信道增益的LDL“方式对等效信道进行优化分解,实现预编码矩阵设计。仿真结果表明该算法计算复杂度明显降低,并获得了与传统块对角化算法相近的误码率性能。     

非理想CSI下基于OSTBC的MIMO-OFDM系统中自适应资源分配算法研究

对于MIMO—OFDM系统,自适应资源分配可以有效利用时间、效率、空间等资源,进一步提高系统性能,其设计依赖于信道状态信息（CSI）的质量。但在实际系统中,信道估计本身可能存在误差,信道信息需要进行量化才能进行反馈,反馈信道可能经历衰落,存在时延,这些都会导致CSI的非理想,从而降低自适应资源分配所带来的性能提高,甚至消失。为了解决这个问题,文章给出了一种可使MIMO—OF、DM系统在自适应传输模式（AT）及非自适应传输模式（Non—AT）这两种模式问进行切换的算法,即STM算法。仿真结果表明,根据给定CSI非理想反馈参数的不同,最优传输模式视情况而定。