多用户MIMO系统在有限反馈下结合预编码与调度算法的研究

捅要：研究了多用户多输入多输出（MIMO）系统在有限反馈下的一种结合单位预编码与用户调度算法的方案。在该系统中每一用户都具有多个接收天线,该方案具有较大的多用户分集增益和较小的计算复杂度,从而能够减少系统中的用户间干扰。每个用户独立地决定自己的天线合并矢量,并将最优波束矢量以及对应的估计信干噪比通过有限反馈信道反馈给基站,此时基站获取了相应的用户信道信息和用户间干扰信息。基于接收到的反馈信息,基站从预定义的码本中选取和速率最大的最优子集进行系统预编码,然后依照预编码矩阵调度欧氏距离最小的用户且用户个数不超过发送天线的数目。仿真结果显示该方案有效地改善了系统速率,特别是在用户数目较多或者信道环境较好的情况下。     

利用有向图实现多用户下行多天线系统的用户选择

在多用户下行多天线系统中,基站可利用信道状态信息将独立的数据流同时发送到多个用户以得到更高的信道容量.由于在实际系统中基站很难实时得到各用户的完全信道状态信息,可以基于有限的信道反馈量进行用户选择来提高系统的和速率.提出了一种部分信道状态信息下利用有向图实现多用户下行多天线系统用户选择的算法.该算法将用户选择的问题变成了在有向图中寻找闭合环的问题,可以大幅度降低用户选择的复杂度;克服了常规的随机波束成形算法只有在用户数非常多的时候才能有效工作的弱点,在用户数少或中等的时候能得到比其更好的性能.因此该算法更适合在实际系统中应用.     

一种适用于协作多点联合传输的自适应PMI反馈方法

作为下一代无线通信系统的关键技术,协作多点传输能够有效降低相邻小区之间的干扰,提高小区边缘用户的频谱效率。在频分双工系统中,其性能依赖于各基站获取的基于有线反馈的信道状态信息的准确性。然而,所有协作基站都获得相同精确程度的信道状态信息会导致用户终端的反馈开销随着协作基站数线性增长。本文关注于如何在性能增益和反馈开销之间取得折中,提出一种适用于协作多点联合传输的自适应预编码矩阵索引反馈方法。用户终端根据不同协作基站下行链路的信道质量指示的相对大小,自适应的用不同的比特数表示不同强度链路的预编码矩阵索引,即用较多比特数表示具有较高信道质量指示的预编码矩阵索引,反之亦然。仿真结果表明,与传统反馈方案相比,该方法在几乎不牺牲频谱效率的前提下,大幅降低了反馈开销。      

基于CDMA2000 1x EV-DV的自适应反馈智能天线系统方案

本文提出了一种基于CDMA2000 1x EV-DV的自适应反馈智能天线系统方案，该方案中智能天线在反向链路采用N-LMS算法进行波束成形；移动台根据从前向公共导频信道和前向辅助导频信道获得的智能天线增益信息，经R-CQICH信道反馈到基站，基站根据反馈信息动态地控制波束方向，实现对用户的跟踪。仿真结果表明，该方案能充分利用现有的信道资源，进一步提高系统的Ecllo，改善系统的容量和覆盖。     

面向大规模MIMO信道信息反馈的模型驱动轻量化神经网络

信道状态信息对于大规模多输入多输出（Multi-Input Multi-Output, MIMO）系统获得高信道容量和能量效率是十分重要的。频分双工系统因为上下行信道缺少互易性,所以需要用户将下行信道反馈至基站来进行预编码等处理。因为反馈的信息量和天线数成正比,所以大规模MIMO系统的反馈量是十分巨大的。很多数据驱动的深度学习神经网络使用编码器压缩信道信息,使用解码器恢复信道信息,但是由于数据驱动神经网络的黑盒子特性,不仅需要很高的复杂度来恢复信道信息,而且性能难以得到进一步提升,尤其增加用户设备处模型的复杂度和计算资源来提升性能是不切实际的。本文提出了一种展开迭代阈值收缩算法（Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm, ISTA）的可解释的模型驱动网络。针对信道信息不严格满足压缩感知稀疏性要求而导致恢复性能下降的问题,引入残差网络,设计了一种非线性稀疏变换来提升性能;为了平衡性能和复杂度,在用户处提出了一个可学习的压缩矩阵来保留更多信道信息;进一步地,本文在不改变已有网络框架的基础上将适用范围从单天线用户扩大到多天线用户,提高了神经网络的兼...     

基于信道相关统计及有限反馈的多基站协作波束成型

为减少多基站协作波束成形系统中基站间的信息交换量和用户信道信息反馈量,提出一种基站联合利用有限反馈信道参数和信道空间相关矩阵估计信道矢量函数的方法;基于所估计的信道矢量函数,提出一种多基站协作扩展迫零波束成形算法。相比已有的多基站协作波束成形方案,所提算法能在反馈/回程开销和系统性能之间取得更合理的折中,计算仿真验证了所提算法的有效性。     

基于Khatri-Rao积的3D MU-MIMO预编码方法

为了解决下行三维(3D)多用户(Multi-User,MU)多输入多输出(MIMO)系统中的共信道干扰问题,提出了一种基于Khatri-Rao积的3D预编码方法。该方法首先产生离线码本,然后各用户分别选择与水平维和垂直维信道最匹配的的码字并将其反馈给基站端,最后,根据提出的KhatriRao积基站端构造3D预编码矩阵,对不同用户数据进行处理。理论分析和仿真结果表明,该方法可有效地匹配真实信道状态信息(CSI),而且可有效地抑制共信道干扰,提升系统误码性能,对系统的性能优化有一定的参考价值。     

LTE系统中基于压缩感知的信道反馈方案研究

针对基于完全信道状态信息预编码的长期演进(LTE)多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统面临反馈开销很大的问题,提出了基于压缩感知的反馈方案,该方案利用压缩感知技术在接收端对信道估计得到的信道信息进行观测,并将观测值反馈到发送端,在发送端通过梯度投影算法重构信道状态信息。通过仿真证明,该反馈方案在大幅减小反馈开销的同时达到了与完全信道状态信息反馈时非常接近的性能。     

基于信道质量干扰比量化准则的有限反馈波束形成

波束形成技术是MIMO无线通信系统的关键技术之一,它能够使系统有效性与可靠性都得到显著地提高,但它需要系统所有在线用户反馈其全部瞬时变化的信道状态信息,这将使拥挤的无线频谱资源更加紧张.为了降低系统所需的反馈量,本文结合LTE系统MIMO下行链路环境,将采用DFT基码本对信道状态信息进行量化,仅需要用户给基站反馈其最优码本索引;同时本文也首次提出基于信道质量干扰比为量化准则的一种新波束形成方案,并给出了质量干扰比的详细计算公式.此量化准则能够兼顾到量化信道的质量信息和子信道之间的互干扰信息,比传统的量化准则更具优良的性能.仿真结果表明,本文提出方案不仅可以明显降低系统反馈量,而且其性能超过随机波束形成,尤其在低信噪比场景下甚至优于特征波束形成的系统性能.理论分析和仿真验证表明本文方案是一种比较好的波束形成方案.     

基于位置-信道状态信息数据库的多用户MIMO下行调度算法

对于多用户多输入多输出系统,下行调度需要移动终端反馈大量的信道状态信息,随着用户数的增多,所需的反馈信息也剧增。由于信道状态信息与移动终端所处的位置相关,提出了基于“位置一信道状态信息数据库”的多用户调度算法,同时分析了该调度方法所需的反馈开销。理论和仿真结果表明：提出的调度方法无需反馈开销,且可以取得与基于无误差反馈的多用户调度方法相近的吞吐量性能。