多用户MIMO系统预编码技术的研究

在多输入多输出(MIMO)多用户通信系统下行链路中,当发射端知道信道状态特性(CSI)时,即对发射端进行预编码设计,使接收与发射联合处理可获得较好的通信性能.本文着重分析目前MIMO多用户系统下行链路的三种预编码技术,印直接信道求逆的迫零预编码、规范的信道求逆预编码和基于THP预编码.分析了迫零预编码性能不好的主要原因,可以由规范的信道求逆预编码进行改进,并得出非线形预编码THP预编码性能优于前面两种线形预编码.MATLAB仿真结果证明了以上分析.     

MIMO单用户系统的线性预编码及应用分析

多输入多输出(MIMO:Multi-input Multi-output)技术是下一代移动通信系统的关键技术,其预编码(Precoding)技术是MIMO技术的重要组成部分。文章分析了MIMO系统中基于最小均方误差准则(MMSE)的预编码技术,将MIMO信道对角化为特征子信道,并给出一套加权值,根据不同的加权值设计各种不同的预编码方案应用分析,实验仿真证明了该准则下预编码各种方案情况下的应用分析正确性。     

MIMO快时变信道中的正交空时块码及其检测

针对MIMO(Multiple Input and Multiple Output)系统中传统的正交空时块码(O-STBC:Orthogonal Space-Time Block Codes),方案在时问选择性衰落信道中出现误差平台,提出了在四发射天线下有效而简单的解决方案,在接收端得到一个简单的迫笨译码器,该方案可以推广到任意的多天线系统中.性能分析和Matlab仿真进一步证实了这一策略的有效性.     

天线选择算法在高速铁路中的应用

文章通过对高速铁路特性的分析,介绍了一种基于MIMO系统无线信道相关性比较的天线选择算法。该算法与传统的选择算法相比,能够更快地选择出对信道容量贡献最大的接收端和发送端天线,并能够有效对抗列车高速运行时产生的多普勒频移等影响因素,降低高速移动条件下通信的误码率。     

MIMO在无线通信技术中的应用

论文首先介绍了MIMO即多输入多输出的相关原理,指出MIMO技术可以成倍地提高无线信道容量。然后介绍了信道编码和MIMO技术相结合的空时编码技术,重点阐述了V-BLAST系统。最后讨论了智能天线的相关概念以及它在无线通信中的应用。     

基于复正交序列的MIM0雷达

多输入多输出雷达使用多个发射天线发射独立的信号,使用多个天线接收回波信号,对回波信号进行分离,相当于形成一个大的虚拟阵列。Walsh编码与伪随机编码构造方法简单,但具有较高的互相关和自相关旁瓣。复正交互补编码序列有着良好的相关特性,其距离旁瓣较低,可以降低旁瓣干扰影响,可用于对目标成像。     

毫米波MIMO系统中基于射频链路选择的高能效混合预编码设计

为减少射频链路开销的同时满足系统高容量需求,提出使用有限射频链路的毫米波混合数模预编码,以实现硬件成本和系统性能的折中。在多用户毫米波MIMO系统下,首次提出基于射频链路选择的高能效混合预编码算法。首先利用预设的模拟预编码码本将原三元耦合变量联合优化问题转变为稀疏数字预编码优化问题。由于问题非凸非线性,接着利用顺序凸近似与分数规划理论,设计一种迭代求解算法。仿真结果表明所提算法在能效上十分逼近于穷举法并显著优于其他算法。     

面向三维信道幅值预测的自适应神经网络

针对在采用massive MIMO(multiple-input multiple-output)系统的5G网络规划中,使用传统的系统级仿真方法获得信道幅值的计算量和时间开销非常大的问题,提出一种基于BP(back propagation)神经网络的自适应神经网络来预测massive MIMO系统的信道幅值.自适应神经...     

MIMO多向中继信道在完整数据交换模型下的自由度

多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）多向中继信道（multiway relay channel,mRC）的自由度（degree of freedom,DoF）分析是近几年的研究热点。研究半双工通信下两个用户集群,每个用户集群中K个用户的MIMO mRC可达到的DoF。其中,考虑完整数据交换模型,即用户集群中每个用户希望与此集群中其他所有用户交换信息。结合物理层网络编码,并利用信号对齐技术设计用户端和中继端的处理矩阵,优化系统可达到的DoF。通过对上行和下行链路分别设计信号对齐,并优化时隙分配,得到半双工通信下系统可达到的DoF。另外,当上行和下行时隙相等时,将结果推广到全双工通信,并验证了该信号对齐方案可以达到全双工通信目前最优的结果。     

基于相空间重构方法的三维MIMO无线信道预测

第五代(5G)无线通信网络采用的大规模多输入多输出(MIMO)技术需要大量空口资源估计和反馈MIMO信道。除优化导频、估计和反馈设计外,对信道衰落的预测也是节约空口资源的有效途径。运用相空间重构方法研究三维信道模型相关的相空间重构参数,提出一种基于经验知识的小样本在线学习方法,对MIMO信道系数和信道容量进行预测。研究发现无线信道数据具有混沌性,相空间延迟时间和嵌入维数服从一定分布,因此可以作为实时预测的先验参数进行设定。实验结果表明,该方法预测效率比传统ARMA方法提升6倍左右,信道容量的平均误差最小为5.91%。最后,采用某市区的实测数据验证相空间重构方法的有效性,信道容量的预测平均误差最小为0.91%。