大规模MIMO系统中动态导频分配

针对大规模多输入多输出(MIMO)系统中存在的导频污染问题,该文提出一种动态导频分配方案。所提方案利用目标小区与干扰小区用户之间的信号干扰强度差将干扰小区分为Uin和Uout两类,并对Uin中的用户进行最优导频分配,Uout中的用户进行随机导频分配来提升系统的平均下行可达和速率。同时,在存在额外正交导频组的情况下对所提方案做了进一步优化。仿真结果表明,所提的动态导频分配方案能够有效地提升大规模MIMO系统的性能。     

大规模MIMO系统导频污染问题研究

Massive MIMO也称为大规模多输入多输出系统,是通过在基站端布置上百根的天线,利用天线数的增多来提升通信效率,进而获得极大的增益。在Massive MIMO系统中,影响系统性能的一个主要问题是导频复用造成的导频污染,文章对Massive MIMO信道模型和导频污染进行分析,深入研究了导频分配技术,并通过仿真验证了其抑制导频污染的可行性。     

大规模MIMO系统中动态迁移导频分配

大规模多输入多输出(MIMO)技术是5G的关键技术之一,由导频资源有限引起的导频污染是制约其发展的主要瓶颈之一,为此必须对宝贵的导频资源进行合理地分配以减小导频污染。已有的导频分配方案大多考虑静态导频分配,无法很好地适应用户位置不断变化的移动通信环境。文章针对大规模MIMO系统中用户移动时的导频分配问题,提出了一种动态迁移导频分配方法。该方法在两个相邻时隙间仅针对移动幅度较大的用户进行额外的导频优化,根据分配方案选择一个用户与之进行导频交换,对于其他的用户不改变原分配导频。复杂度分析及仿真结果表明,该算法相较于传统的导频分配方法可以显著地降低计算复杂度,并且与传统的导频分配方法具有相近的频谱效率,具有较高的实用价值。     

去蜂窝大规模MIMO系统中基于迭代剔除的导频分配

针对去蜂窝大规模多输入多输出系统中导频污染问题,提出了一种基于迭代剔除的导频分配算法。首先利用各用户相对位置信息,为系统中用户建立适当半径的导频许可圈,为导频许圈的用户分配相互正交的导频,然后已经分配过导频的用户会从用户集剔除,不再参与后继导频许可圈中用户挑选和导频分配过程,最后利用贪婪导频分配算法为速率最低的用户更新导频。实验结果表明,基于迭代剔除的导频分配算法在合适的半径下可有效降低导频污染,实现去蜂窝大规模MIMO系统的网络吞吐量提升。     

无小区大规模MIMO系统中结合贪婪导频分配的导频功率控制的算法

无小区大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统具有广阔的频谱,但是导频训练阶段的导频污染严重影响了系统的性能,因此减少导频污染成为必要.为了减少导频污染,文中提出了一种结合贪婪导频分配的导频功率控制的算法.首先进行贪婪导频分配,此阶段提高了较低性能用户的有限性能....     

大规模MIMO系统中基于用户分类的动态导频分配

针对大规模MIMO系统导频污染问题,提出一种基于用户分类的动态导频分配策略.根据目标小区用户信号强度的方差设置合理的用户信号强度临界值,将目标小区用户分为中心用户和边缘用户.中心用户采用最大载干比算法分配导频,以最大化中心用户总信道容量.边缘用户采用贪婪算法分配导频,以提高每个边缘用户的信干噪比.仿真结果表明,所提策略在提高边缘用户信干噪比的同时能够有效提高系统的信道容量.     

大规模MIMO系统中基于谱分离的导频去污染

为了克服大规模MIMO的技术瓶颈——上行链路导频污染,与现有盲导频去污染中系统参数同时设计的方法不同,提出了系统参数的分层设计方法,指出不同的系统参数对最终接收信号样本协方差矩阵谱精确分离的作用是不同的,即具有不同的优先级。然后,发现要实现谱分离,期望信号的功率并不一定要高于干扰功率,两者之间的差异才是决定因素。更进一步地,在导频序列长度小于基站接收天线数这种更实际的场景下,首次给出了一种数值算法同样能实现上述的精确谱分离。实验仿真证明,由于分层的参数设计保证了渐近谱的精确分离,所提方案比现有的盲导频去污染方案更适合实际应用。     

CF-mMIMO系统中一种基于用户极坐标的低复杂度导频分配算法

为了减小去蜂窝大规模MIMO系统上行链路的导频污染,提出了一种基于用户极坐标的低复杂度导频分配算法。首先,提出了一种基于高斯加权的密度算法,在系统覆盖区域内寻找一个质心作为极坐标中心点,按每个用户的极坐标角度信息进行导频的预分配,使复用同一导频的用户有较大的概率具有较远的距离。其次,提出一种低复杂度的距离检测算法,以保证任意两个复用同一导频的用户间距大于所设定的阈值。仿真结果表明,所提导频分配算法有效减小了导频污染,提升了系统95%用户的上行吞吐量,并且能够在性能与复杂度之间获得较好的折中。     

无小区大规模MIMO系统中基于叠加导频的上行频谱效率理论上限分析

无小区大规模多输入多输出(Cell-Free Massive MIMO)突破传统蜂窝小区的概念,被认为是未来移动通信中十分富有潜力的技术.该技术通过部署大量的分布式接入点(Access Point,AP)以获得充分的宏分集增益,以提高用户服务质量.受信道相干时间的限制,系统中可供用户分配的正交导频资源非常有限,部分用户...     

MIMO Ad Hoc网络中基于正交阵列的拓扑未知多址接入协议

针对支持MIMO(Multiple Input Multiple Output)的Ad Hoc网络,提出了基于正交阵列的拓扑未知多址接入协议MIMO_O_TTMA(MIMO Supported Orthogonal Array Based Topology Transparent Multiple Access).协议利用正交阵列为节点分配若干时隙,在每个分配时隙中,节点通过与目的节点交互RTS/CTS(Request To Send/Clear To Send)分组来确定发送的数据流数,以机会地利用MIMO的空间复接来提升网络性能.MIMO_O_TTMA在保证节点在一帧内至少有一个时隙能够无干扰地传输的基础上,允许协议的帧长能在一定的范围内进行灵活选择,从而为协议性能的优化提供了更为有利的条件.为评估MIMO_O_TTMA的性能,利用概率方法分析了协议的吞吐量性能,数值结果表明,与已有拓扑未知MAC(Media Access Control)相比,MIMO_O_TTMA有效提升了网络吞吐量.     

支持MIMO链路的Ad hoc网络中的链路激活型拓扑未知MAC协议

该文提出了支持多输入多输出(MIMO)链路的Ad hoc网络的链路激活型拓扑未知多址接入协议。该协议利用正交拉丁方来为网络链路分配传输时隙,保证每个链路在1帧中至少有1个时隙可以成功传输。推导了该协议的平均吞吐量,并以最大化平均吞吐量为准则给出了选择协议参数的方法。数值结果表明,与已有链路激活型和节点激活型拓扑未知协议相比,本文的协议可以提高网络节点的吞吐量。     

垂直分层空时码的MAP检测器及其神经网络实现

该文基于最大后验概率准则,给出了垂直分层空时码的最佳检测箅法。算法对接收到的符号矢量的符号分量进行逐个地判决以使误符号率最小。同时还详细说明了径向基函数神经网络可以完全等价于最大后验概率检测算法,由于神经网络的硬件可实现性,本文提出的算法是可能在实际中应用的。     

一种基于改进暂态混沌神经网络的信道分配算法

该文针对暂态混沌神经网络(TCNN)求解信道分配问题(CAP),分析混沌神经网络模型及其混沌性态,依据其按自反馈连接权值的减小,由混沌态通过逆分岔而收敛到稳定状态的特性,提出了一种对暂态混沌神经网络进行分段退火的策略,即依据混沌神经网络运行过程中,对应Lyaponov指数的变化特性而确定分段点,使网络能有效地利用混沌态进行全局搜索和加快收敛;在7小区的信道分配中,网络收敛速度提升了30%左右,在25小区的Kunz基准测试程序的仿真中,收敛速度也提升了近15%;仿真结果表明其有效减少了网络运算的迭代步数,提高了网络的搜索效率;通过相应理论和仿真结果的分析,对网络的搜索性能、参数的选择与设置进行了进一步的讨论。     

基于切比雪夫-迹迭代的大规模MIMO系统软输出信号检测

在多用户大规模多输入多输出(MIMO)系统信号检测算法中,最小均方误差(MMSE)算法可取得近似最优性能,但MMSE算法中高维矩阵求逆的复杂度过高,导致在实际应用中难以快速有效地实现。同时,对于高阶正交幅度调制(HQAM),如果符号向比特的解映射采用硬判决,将会导致后续信道译码的性能明显下降。因此,该文针对采用格雷编码的HQAM的多用户大规模MIMO系统,提出一种基于切比雪夫-迹迭代(CTI)的低复杂度软输出信号检测算法。该算法不但有效地规避了信号检测所需的高维矩阵求逆,同时,利用格雷编码的调制信号的比特翻转特性和二叉树结构,给出了一种融合三叉链表搜索的比特对数似然比(LLR)简化计算方法。仿真结果表明,该文所提的软输出信号检测算法最多需要3次迭代就能收敛并可取得接近MMSE算法的性能,在复杂度和性能之间取得了很好的折中。

     

MIMO异构网络中一种基于人工噪声的抗主动窃听者的鲁棒安全传输方案

为保证MIMO异构网络面临多天线主动窃听时的安全性,该文提出一种基于人工噪声的抗主动窃听者的鲁棒安全传输方案。首先,考虑窃听者发送上行导频干扰的情形,研究了其发送的上行导频干扰对合法用户信道估计的影响。随后,基于信道估计结果对宏基站、微基站的下行数据与噪声信号的预编码矩阵进行设计,并推导了此种情形下系统安全速率的表达式。然后,以系统安全速率最大化为目标对基站的下行数据与噪声信号的发送功率进行优化设计,并提出一种基于1维线性搜索的求解方法。进一步地,考虑窃听者在发送上行导频干扰后,继而发送噪声干扰用户下行通信的情形,提出一种基于离散零和博弈方法来获取最优的发送功率设计。仿真结果验证了所提方案的安全性和鲁棒性。     

基于混沌神经网络的移动通信信道分配方法研究

该文应用混沌神经网络求解信道分配问题,给出了信道分配的能量函数表达式和混沌神经网络模型,研究了判别混沌神经网络混沌特性的Lyapunov指数法,讨论了网络模型参数对网络混沌特性的影响,提出了基于混沌神经网络的信道分配算法.仿真结果表明,混沌神经网络具有复杂的瞬态混沌特性,它比Hopfield网络具有更强的搜索全局最优解的能力,和更快的收敛速度.     

基于神经网络混沌扩频序列的研究

应用神经网络的强大学习能力和具有全局最优的BP改进算法,提出了通过训练学习建立的具 有混沌性态的优化神经网络模型;利用网络权值调整的灵活性来产生混沌序列,该模型序列更换容易并且数 量巨大。实验与分析结果表明该模型产生的混沌扩频序列具有良好的相关特性、平衡特性以及理想的线性复 杂度,是最优加密密钥及扩频码的优选码型之一。     

太赫兹MIMO弧形阵列方位向成像算法研究

该文提出一种新的在太赫兹频段下基于MIMO弧形阵列的方位向成像算法,通过将MIMO弧形阵列等效转换为MIMO线阵,基于等效MIMO线阵引入RMA算法思路对弧形阵列方位向图像进行重建。该文详细介绍了MIMO弧形阵列与普通MIMO线阵的等效转换,建立了相应的成像信号模型,设计了MIMO弧形阵列太赫兹单频方位向成像算法,并通过计算机仿真验证了该算法的可行性与有效性。     

基于ICA和特征提取的MIMO信号调制识别算法

针对非协作通信中多输入多输出(MIMO)信号的盲调制识别,该文提出一种基于独立分量分析(ICA)和特征提取的调制识别算法。根据空分复用MIMO系统各发送天线上信号的独立性,利用ICA算法从接收的混合信号中分离出发射信号。为实现全盲条件下的调制识别,在进行ICA分离前,利用最小描述长度(MDL)准则估计发射天线数。在得到发射信号之后,首先利用6阶累积量、循环谱和4次方谱算法构造4个特征参数,然后利用分层结构的神经网络分类器识别信号的调制类型。仿真结果表明,所提方法可在较低信噪比下对{2PSK, 2ASK, 2FSK, 4PSK, 4ASK, MSK, 8PSK, 16QAM}8种MIMO信号进行有效识别,当发送天线数为2、接收天线数为5、信噪比为2 dB时,识别率可达到98%以上。