MIMO通信系统的信道容量分析及MATLAB仿真实现

在多入多出（MIMO）系统原理和模型的基础上,分析了基于单入单出（SISO）、单入多出（SIMO）、多入单出（MISO）以及MIMO系统的信道容量．利用MATLAB语言,基于瑞利衰落信道,分别仿真了以上四系统的信道容量,并比较了不同天线数目的MIMO系统的信道容量．通过搭建MATLAB仿真平台,说明了MIMO系统可以大幅增加信道容量．MIMO通信系统能满足无线通信系统高质量、高速率要求．     

基于MIMO天线多载波系统的最大容量及最优信道选择算法

为了实现多输入多输出（MIMO）系统的最优传输,在加性高斯白噪声信道下分析了MIMO天线的信道容量增益,选而提出在MIMO多载波系统中,对信道进行时-频-空三维划分的理论,并给出了时-频-空三维能量密度谱的概念,从而对能量和时-频资源进行约泉．在此基础上推导并得出了MIMO多载波系统在加性噪声下的最优能量分配准则和MIMO多载波系统的容量上限在最优能量注水解的指导下,对基于MIMO天线的正交频分复用（OFDM）系统进行最优信道选择,并与未经信道选择算法的系统在相同资源约束和信道环境下进行性能比较仿真结果表明,经过信道选择的系统能更有效地保证符号可靠传输,并且系统容量逼近提出的容量上限．     

非线性有限冲激响应Volterra信道的盲辨识

提出了单输入多输出有限冲激响应（ＳＩＭＯ ＦＩＲ）Ｖolterra系统的盲辨识及盲均衡的子空间方法,首先描述了ＳＩＭＯ非线性Ｖolterra信道模型,并将此模型转化为多输入多输出（ＭＩＭＯ）信道 模型;接着讨论了ＦＩＲＶolterra系统盲可辨识条件,并给出了ＳＩＭＯＶolterra系统的盲辨子空间算法;进一步讨论了ＶolterraＦＩＲ非线性信道的确定性盲均衡问题;最后用仿真实例验证了此算法的有效性,所提方法与确定性的线性多信道方法相比,它的最大优点就在于所需约束条件少,此方仅需要输入信号的相关矩在奇异,且在低信噪比情况下（ＳＮＲ为５dB)也有效。     

Channel Capacity Estimation in TDMS-Based MIMO Measurements

Time-division multiplexed switching (TDMS)-based multiple-input multiple-output (MIMO) channel sounders are widely used for wireless channel measurements due to their effective costs. However, measurement noise such as phase noise in the local oscillators as well as additive white Gaussian noise (AWGN) can result in significant errors in channel capacity estimates. This study analyzes the impact of phase noise and AWGN on channel capacity in TDMS-based MIMO measurements, with a channel capacity estimator presented that reduces the impact of noise on both the spatial multiplexing gain and on the power gain. Simulations demonstrate that the estimator consistently obtains the true capacity for various MIMO channel scenarios, even if only a limited number of observations are available.     

结合空时分组码和机会调度的多用户MIMO系统容量分析

为了充分利用多用户多输入多输出系统(MU-MIMO)中固有的多用户分集,采用机会调度方案,同时为了有效利用空间分集增益和编码增益,应用空时编码理论抵抗多径衰落和提高系统的性能.在瑞利信道下给出了一种结合空时分组码和机会调度的方案并对其进行了容量分析.基于多项式展开的方法,推导了理想和非理想信道估计时的信道容量的封闭表达式、上界值以及高信噪比和低信噪比时的渐近表达式,并分析了不同信道估计时的容量比.此外,分析了基于空间和多用户分集的遍历容量改善.通过相应的数值计算和蒙塔卡罗仿真很好地验证了理论分析的正确性,并表明：多用户分集提高了该方案的性能,而信道估计误差的存在却引起了信道容量的损失;在不同信噪比区域,遍历容量可用相应的渐近表达式来近似.     

基于电路网络参数的宽带MIMO系统模型

该文提出了一种基于电路网络参数的宽带多输入多输出(MIMO)系统分析模型,该模型考虑了天线阵列的互耦和阻抗畸变、匹配网络、接收机噪声和外部干扰噪声的影响,以及传播信道的特性,可以准确地分析和比较不同MI-MO系统的性能。利用该模型对MIMO系统的传输链路进行建模,说明了如何在分析模型中使用标准的基于多径的传播信道模型,并且比较了使用不同天线阵列的宽带MIMO系统的性能,分析了匹配网络和不同系统噪声对于系统性能的影响。结果表明,阵列的尺寸对宽带MIMO系统的性能有重要的影响,匹配网络只能有限地提高物理尺寸受限的MIMO系统的性能。     

空间相关特性对矿井MIMO系统性能的影响

多输入多输出(MIMO)技术可有效地抵抗矿井巷道中无线传输多径衰落现象,文章分析了矿井MI-MO信道容量所受影响因素,研究了MIMO系统的具体散射环境和天线阵列的相关性,建立了矿井MIMO相关信道模型,并对不同的相关系数进行了数值分析;结果表明,MIMO系统性能受矿井巷道的空间相关性影响非常大。     

容量无损满分集度空时分组码

给出了线性空时码同时能达到最大分集度和信道容量的符号传输率必须满足的条件.提出了一种新的空时分组码设计方法,由该方法设计得到的空时分组码为容量无损满分集度空时码,即它能提供满发送分集度,且含空时码等价信道容量达到MIMO系统容量.证明了许多已发现的容量无损满分集度空时分组码均为该方法的特例.对新得到的分组码的性能进行了仿真,并与其他空时分组码就平均误比特率做了比较,证实了其性能的优越性.     

基于多用户分集的信道容量分析

为了研究多输入多输出系统(M IMO)中多用户分集的信道容量,在统一的系统容量模型下,使用理论推导和数值仿真,详细推导了多用户分集信道容量模型及其增益的来源,分析了在归一化最大调度下的信道容量的上下界,阐述了资源调度和功率分配对信道容量的影响,指出了空间分集与多用户分集的联合对系统容量的影响。结果表明,用户个数、发送天线的个数、接收天线的个数、资源调度方法、功率分配方案、空间分集和多用户分集的联合方式等,都对多用户分集系统的容量有着不同程度的影响。只有综合考虑各种因素,才能最大限度地获得多用户分集增益,否则可能得到相反的效果。     

有限反馈的MIMO系统容量分析

容量是移动通信系统设计中的一个重要因素,该文研究了有限反馈下的MIMO系统容量,给出了确保系统获得正容量增益时所需的最小反馈比特数的表示式.数值计算对比了采用RVQ方法和LBG码本生成方法下的系统容量,并且分别列出了若干天线对和信噪比下所需的最小反馈比特数.结果表明:当反馈比特数大于等于某个门限值,系统将会产生正容量增益,反之相反;整体上来看,RVQ方法优于LBG方法.     

矿井MIMO-OFDM通信系统的信道建模与仿真

在已有矿井MIMO信道模型的基础上,提出了一种基于Nakagami衰落的矿井MIMO空间相关信道模型建模方法。基于Nakagami衰落的非相关MIMO信道,通过计算收发天线间的空间相关性生成MIMO空间相关信道。对所建信道模型的空间相关性及信道容量进行仿真分析。仿真结果证明:MIMO信道的空间相关性随收发端天线单元间距的增大而减小;MIMO信道容量与信道空间相关性以及收发端天线数目有关;减小信道的空间相关性或者增加天线数目,可增加MIMO信道容量。基于Nakagami衰落的矿井MIMO空间相关信道模型适用于矿井无线通信系统。     

分布式MIMO系统多普勒信道的容量自相关特性研究

采用多天线的分布式MIMO系统保持了分布式天线系统和点对点MIMO系统的优点,在分布式MIMO系统中的TDD模态采用仅仅反映系统容量使用信息的简化反馈方式,可以降低系统复杂性,本文研究了分布式MIMO系统多普勒效应下系统容量的自相关特性,研究发现：系统容量的自相关可以由信道的自相关特性来预测,从而可以大大简化系统的反馈,提高系统性能。     

基于虚拟MIMO技术的无线传感网协议设计

随无线传感器网络的广泛应用,网络传输协议设计也多种多样.但是,延长传感器网络的寿命,即寻找具有能效的设计一直是非常重要的问题.因为多输入多输出(MIMO)技术具有增加网络容量,减少衰落信道中能量消耗的能力,所以虚拟MIMO技术已经成为无线传感器网络中有效的节能解决方案之一.以三个典型的协议为例来介绍虚拟MIMO与无线传感器网络相结合的协议设计,并且讨论设计中的关键技术与注意事项,最后提出该项技术未来的研究方向.     

无线随机多输入多输出系统的掉线容量仿真

通过分析概率分布函数、累积分布补函数以及随机信道的信道容量的随机统计特性,仿真分析了无线随机多输入多输出系统的信道容量的累积分布补函数,并由此可以得到某个掉线概率条件下的掉线容量.     

离散MIMO衰落信道容量的研究

 研究了发送端未知、接收端已知信道信息条件下,离散调制信号输入时MIMO衰落信道容量。提出了一种有效的信道容量估计方法,仿真结果表明,该估计方法降低计算的复杂度同时获得了很好的近似结果。通过该估计方法比较了接收天线不同时,PSK输入与高斯输入时的信道容量。低信噪比时,PSK输入可获得与高斯输入相同的传输速率,而且在天线数一定的情况下,应尽量增加接收端天线数来增加系统传输速率。     

SIMO信道组合优化递推序列检测算法

传统的盲均衡算法主要基于高阶统计量(HOS)法或信道输出过采样的二阶统计量 (SOS)算法,而这些算法不能实际应用于时变环境。与现有的自适应均衡LMS算法、RLS算法不同,提出了一种基于有限字符集信息的组合递推算法,实现单输入多输出 (SIMO)信道盲序列检测。仿真表明:该算法具有较快的收敛速度和较低的稳态误码。     

用椭圆模型分析微小区MIMO信道容量

介绍了一种新的适于微小区无线衰落环境的M IMO(多输入多输出)空时相关信道模型即椭圆模型。利用模型并结合Monte Carlo法,对实际微小区环境下M IMO系统的信道容量作了仿真研究,探讨了收发天线阵列的间距、收发天线数、平均信噪比等因素对M IMO信道容量的影响。所得到的结论对M IMO系统的分析和设计有一定参考价值。     

室内信道中多极化MIMO系统的容量

针对室内多径信道,提出一种研究系统信道容量的方法,利用结合信道特征设计的三维多极化测量系统测量信道中多径入射信号的三维空间分布,代入天线方向图与入射信号进行空间积分计算出系统容量。利用该方法和系统对典型室内环境进行了测量,研究了真实的三极化天线组成的MIMO(multiple-input-multiple-output)系统的容量和摆放方向对多极化天线系统容量的影响。结果表明:三极化系统具有比单极化系统更优越的性能,可以利用该特性对室内环境中多极化MIMO系统的设计和布局进行优化以实现更高的系统容量。     

多输入多输出系统发射天线选择对系统信道容量的影响

针对多输入多输出(MIMO)系统信道矩阵秩亏引起信道容量下降的问题,基于信道容量上限提出了一种发射天线选择方法.该方法利用信道矩阵与发射空间相关矩阵秩相同的特点,重新构建了蕴含模型物理参数的信道模型.在对空间相关矩阵QR分解的基础上,采用随机矩阵理论推导了迫零接收机信噪比的概率密度函数,从而得到了MIMO系统信道容量的上限.该方法不需要已知信道的瞬时状态信息,只取决于衰落的空间相关,计算的复杂度较低,易于实现.仿真结果表明:在低散射环境中,适当地选择发射天线可以使系统的信道容量增加约1 b/s;当接收信噪比大于6.5 dB时,发射端采用均匀圆阵系统的性能要优于采用均匀线阵系统的性能.     

准静态Rician衰落信道中MIMO信道容量分析

为明确在Rician衰落环境中MIMO系统的信道容量特性,针对准静态Rician衰落信道在收端己知信道状态信息的条件下,对MIMO系统的信道容量进行了分析.分析表明,MIMO信道容量与收发天线间信道矩阵的相关阵的特征值分布有关.推导了准静态Rician衰落信道中该相关阵任一特征值的概率密度函数,得到了秩不大于2的独立同分布MIMO信道的容量表达式,且具有相对较低的计算复杂度.