检索结果-南通市图书馆

信息技术与网络安全 2018年第6期37卷 99-103页

作者：贾亚平耿烜上海海事大学上海200000

研究了在多小区多用户多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)干扰信道下,基于THP(Tomlinson-Harashima Precoding)非线性收发机的设计。考虑信道状态信息(Channel State Information,csi)误差,提出了在每用户功率约束条件下,最小化最大用户均方误差(Mean Square Error,MSE)的方案。由于目标函数不是联合凸优化问题,因此采用了一种迭代的方法,首先用最小均方误差准则优化接收矩阵,然后将发射矩阵和反馈矩阵的优化问题转换为二次锥规划问题(Second Order Cone Programming,SOCP),最后利用这些结果,迭代地更新三个矩阵直到满足收敛条件。仿真结果表明,THP收发机的性能优于线性收发机,特别是对csi性能较差的情况。

关键词： MIMO THP 干扰广播信道 csi误差

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多用户MIMO智能天线联合选择性能分析及算法研究

多用户MIMO智能天线联合选择性能分析及算法研究

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作者：周杰华中科技大学

学位级别：硕士

随着人们对无线通信传输速度和质量的要求越来越高,如何有效提高无线通信系统的频谱效率成为了学术界和工业界共同关注的焦点问题。多用户MIMO(MultiuserMIMO,MU-MIMO)是当前无线通信提高频谱效率的关键技术,其在单用户MIMO的基础上利... 详细信息

随着人们对无线通信传输速度和质量的要求越来越高,如何有效提高无线通信系统的频谱效率成为了学术界和工业界共同关注的焦点问题。多用户MIMO(MultiuserMIMO,MU-MIMO)是当前无线通信提高频谱效率的关键技术,其在单用户MIMO的基础上利用空分复用大幅度提高了系统的频谱效率,目前MU-MIMO技术已应用到诸如Wi Fi、LTE等多类无线通信系统之中。制约MU-MIMO空间复用传输的一个核心因素是信道矩阵的条件数,而以波束切换的智能天线具有改善信道条件数的潜力,因此,MU-MIMO系统结合智能天线进行联合选择能够改善信道矩阵的条件数,提升系统的频谱效率,但目前关于MU-MIMO智能天线的联合选择理论研究较少并且现有算法性能距离理想性能仍有较大差距。为了提供MU-MIMO智能天线的联合选择方面的理论支撑以及优化联合选择算法的性能,本文研究了理想信道状态信息(Channel State Information,csi)下基于条件数最小的联合选择策略的相关理论,而后分析了csi误差对MU-MIMO系统联合选择策略的影响并针对性的提出一种联合选择算法,具体如下:利用随机矩阵理论推导了基于条件数最小的联合选择策略下所选信道矩阵条件数的累积分布函数,并定量研究了MU-MIMO系统中基站天线数、信噪比以及空间相关性这三个核心因素对联合选择性能的影响,推导了拟合分析模型,通过该模型能够快速确定相应参数下联合选择性能增益区间,为MU-MIMO场景下应用基于条件数最小的联合选择策略提供了理论支持及工程实践指导。建模了csi误差中信道估计误差以及过时误差,针对csi估计误差下的联合选择策略,提出了均值滤波预处理结合非奇异度联合选择算法的方式,通过预处理有效的改善了csiT的准确性,通过提出的非奇异度新定义优化了联合选择算法,最后通过仿真验证了在系统存在csi估计误差时,均值滤波预处理结合非奇异度联合选择算法的性能优势。本文的研究从理论上证明了MU-MIMO系统中联合选择策略的性能潜力并提出了相应的实现算法,对提高MU-MIMO系统的频谱效率具有重要意义。

关键词： MU-MIMO 智能天线理论分析 csi误差联合选择算法

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大规模MU-MIMO系统中高性能波束赋形技术研究

大规模MU-MIMO系统中高性能波束赋形技术研究

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作者：卫宇航内蒙古大学

学位级别：硕士

第五代无线通信系统中的多用户大规模多输入输出(Multiple input multiple output with multi-users,MU-MIMO)技术被广泛认为是提高系统容量的有效手段,基站通过部署大规模天线阵列获得的大量空间自由度可用于提高系统性能。然而,大规模... 详细信息

第五代无线通信系统中的多用户大规模多输入输出(Multiple input multiple output with multi-users,MU-MIMO)技术被广泛认为是提高系统容量的有效手段,基站通过部署大规模天线阵列获得的大量空间自由度可用于提高系统性能。然而,大规模MU-MIMO系统中小区间的干扰问题愈加严重,已成为抑制系统性能的主要原因之一。针对上述问题,本文中提出了一种基于动态区域划分的协作波束赋型(Dynamic Division of Areas Cooperative Beamforming,DDA-CoBF)算法,通过协作波束赋形(Cooperative Beamforming,CoBF)抑制本小区对小区外边缘用户的干扰。在小区外协作边缘用户的选择问题上,本文提出了方形和圆形两种协作区域划分DDA-CoBF算法,并根据协作区域的划分范围选出能效最优的DDA-CoBF算法。与传统CoMP算法进行理论分析与仿真对比,采用DDA-CoBF算法的系统在保证系统高效覆盖的同时,系统性能在能效和吞吐量两方面均有较为明显的提升。最后,考虑大规模MU-MIMO系统信道状态信息(Channel State Information,csi)获取困难及导频频段资源紧缺的实际情况,通过仿真分析了csi误差和导频污染对DDA-CoBF算法下系统性能的影响。针对DDA-CoBF算法对估计误差干扰低鲁棒性的问题,本文提出了估计误差预测(Estimation Error Prediction,EEP)算法,算法通过降低发送端与接收端矩阵间的均方误差优化预编码向量。根据仿真结果可以得知,采用EEP算法的强鲁棒DDA-CoBF算法能够有效降低用户端误码率,尤其在低信干噪比时有效的提升DDA-CoBF算法性能,提高了算法的鲁棒性。

关键词：大规模MIMO 能效吞吐量 csi误差鲁棒性

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MU-MIMO鲁棒信号处理研究

MU-MIMO鲁棒信号处理研究

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作者：余宏博华中科技大学

学位级别：硕士

MU-MIMO(多用户MIMO)是现代无线通信系统的核心技术,它对于提高系统频谱效率有举足轻重的作用。MU-MIMO的一个重要特点是对信道状态信息(csi)的质量非常敏感,即使较小的csi误差也可能造成严重的性能损失,其核心原因是csi误差会导致数据... 详细信息

MU-MIMO(多用户MIMO)是现代无线通信系统的核心技术,它对于提高系统频谱效率有举足轻重的作用。MU-MIMO的一个重要特点是对信道状态信息(csi)的质量非常敏感,即使较小的csi误差也可能造成严重的性能损失,其核心原因是csi误差会导致数据流之间存在残留干扰,数据流数目越多,残留干扰越大,继而性能损失越大。而在实际系统中,csi误差又是难以避免的,其来源包括信道估计误差、过时误差等多种。为了尽可能减弱csi误差对MU-MIMO传输的影响,研究相应的鲁棒信号处理显然十分重要。本文围绕下行MU-MIMO系统,研究非完美csi场景下的鲁棒预编码和天线选择算法设计,以改善非完美csi对MU-MIMO系统的不利影响。论文主要从以下两个方面展开研究:1)鲁棒预编码:充分利用信道误差的统计信息进行贝叶斯信号处理,从而获得MSE最小的线性预编码器,具体地,从正交性原理出发,利用csi误差的统计信息,设计了鲁棒MMSE预编码器,仿真结果证实了其性能的优越性。2)鲁棒天线选择:天线选择是一种改善MU-MIMO传输质量的重要方法,但经典的天线选择算法在csi不准确的情形下会存在一定的性能损失。为了提高其鲁棒性,本文提出基于列表选择(list selection)的鲁棒天线选择算法,即在贪心选择算法中略微扩张备选集并在最终的备选集中寻找最优天线组合,核心是借鉴编码理论中的列表译码(list decoding)思想,使得天线选择的真实最优解有更大概率出现在最终的备选集中,从而获得算法性能的提升。仿真结果表明,上述鲁棒天线选择算法较经典贪心选择算法有一定的性能改善。

关键词： MU-MIMO csi误差预编码天线选择

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