宽带MIMO系统天线选择技术的研究

多入多出(MIMO)技术非常适合在未来无线通信系统中应用.同时,天线选择技术因其能有效地降低MIMO系统的实现成本而受到业界的广泛关注.本文首先阐述了天线选择技术的基本原理,然后分析了该技术在3G长期演进(LTE)系统中工程应用时需要解决的一些问题,最后展望了该技术未来的研究方向和应用前景.     

基于天线选择的低秩信道MIMO系统容量研究

最近的研究表明,在衰落信道多天线MIMO系统的容量随发射天线数线性增加.而对于低散射环境,即使信号经历独立的衰落,信道秩的降低也会严重影响系统容量的增加.对于这种低秩环境,选择天线发射或接收可以有效地降低系统的成本.本文研究了天线选择对低秩信道MIMO系统容量的影响.仿真结果表明,对不同的信道条件,适当选择天线发射不仅可以增加信道容量,而且可以降低系统的复杂度和射频成本.适当选择天线接收,在不严重降低系统容量的前提下,也达到了降低系统成本的目的.     

一种用于MIMO系统的快速天线选择算法

在多径衰落环境中, MIMO系统的信道容量随天线数的增加呈线性增加,发射/接收天线选择方法能以很小的性能损失换取射频成本的大幅度降低,使MIMO系统不完全受射频成本的限制。为快速选择出使系统容量最优的发射/接收天线子集,该文提出一种快速天线选择算法的改进算法。该算法通过实时更新优化参数,大大降低计算复杂度。仿真结果表明,该算法在不影响系统容量的情况下大大减少了计算时间。     

无线MIMO系统中天线选择技术的算法

针对多天线需要多射频链路带来的高硬件成本,分析了低复杂度的MIMO天线选择的必要性,介绍了递增天线选择算法、递减天线选择算法和改进的递增递减天线选择算法.链路仿真结果表明:递增递减算法可以快速选择出使系统容量最大的天线子集,该算法简单易于实现,计算速度快,获得的结果非常接近穷尽搜索方法得到的结果.     

天线选择对MIMO信道容量的影响

该文首先分析了多天线系统的信道容量,然后研究了当信道矩阵非满秩时,选择发射和接收天线对信道容量的影响。仿真试验结果表明,发射天线选择能提高系统容量,同时选择发射和接收天线虽然减小了复杂度和硬件成本,但对系统容量的增加低于单独进行发射天线选择时的情况。     

信息选择天线技术提高多天线系统信道容量的研究

在多天线系统中,将一部分信源信息映射于发射天线的选择,可以有效提高系统的传输效率.本文介绍了这种以信息选择发射天线的传输模式,并从信息理论的角度对其信道容量进行了分析、得到了解析表达式.理论分析的数值结果表明,与相同天线结构的随机选择发射天线系统相比,信息选择发射天线系统能够达到更高的信道容量.     

MIMO系统中最大化信道容量的联合发射与接收天线选择算法

基于对信道容量公式的分析,得到了增加一对发射与接收天线时信道容量增量的表达式,通过对该表达式的分析简化提出了当发射端与接收端射频链路数相同时的低复杂度联合发射与接收天线选择(JTRAS)算法.仿真结果表明新算法在计算复杂度较低的条件下性能优于目前存在的其他算法,与最优算法接近.     

分布式MIMO系统发送天线选择与预编码联合设计

为了抑制多用户分布式多入多出(MIMO)系统中的同道干扰(CCI),使系统同时服务于更多用户,提出一种发送天线选择与预编码的联合设计方法。该方法立足于分布式MIMO系统基站端天线较多的特点,将下行发送天线选择与信漏噪比(SLNR)预编码相结合,通过为用户选择不同天线,从根本上减少CCI;在为每个用户选择天线时,先以信道子矩阵的迹为依据进行端口选择,再采用逐减的方法选择使SLNR损失值最小的天线,以保证每个用户对其他用户的干扰尽量小,从而达到进一步抑制CCI的目的。复杂度分析和仿真结果表明,该方法在具有较低复杂度同时,其容量性能仍可逼近最优算法;较之单纯的SLNR预编码,在相同的容量性能约束下,其能够有效增加系统同时服务的用户数。     

接近最优的编码MIMO系统的发送天线子集选择算法

多天线无线系统可提供更大的信道容量和更好的抗衰落能力,发送端利用反馈的部分信道状态信息进行发送天线子集选择能够进一步提高信道容量。该文提出了一种MIMO系统的快速的、动态的天线子集选择算法,其提供的信道容量高于已有的静态算法,且接近于最优天线选择算法,而无需计算所有可能的天线子集组合的信道容量,因而具有更低的复杂度。将本文算法与比特交织编码调制(BICM)技术相结合,对各天线速率进行适配,提出了空时自适应比特交织编码调制(ST-ABICM)方案。仿真结果证实了该方案性能的优越性。     

安全速率下的多入多出中继系统天线选择算法

考虑多入多出(MIMO)中继系统安全速率的问题,提出了一种低复杂度的最大化安全速率的天线选择算法。该算法考虑了较为实际的中继节点接收和发送天线可以不同的情况,根据最大化安全速率的闭式表达式,推导了一种低复杂度的简化表达式,并在中继节点逐步选取使得系统安全速率最大的接收—发送天线对。仿真结果表明,该算法的系统安全速率性能接近穷举算法。     

大规模MIMO相关信道下的联合天线分组和天线选择

在大规模多输入多输出系统中,针对密集部署的大型天线阵列之间的强相关性会抑制天线选择增益效果的问题。在系统下行链路场景下建立空间相关信道模型,提出了基于天线分组的天线选择算法。根据瞬时信道相关矩阵将天线阵列划分为若干组,保证各组内天线之间相关性较强。在完成天线分组的基础上,基于信道矩阵列范数准则在各组发射天线与接收天线之间构成的子信道矩阵中选择天线,进而构造有效发射天线与接收天线之间的信道矩阵。仿真分析了所提天线选择算法对系统遍历和速率的影响,结果表明,在基站天线数为32、接收天线数为2、选择天线数为2、天线相关因子为0.9的假设下,当信噪比为10 dB时,与基于相邻天线分组的天线选择算法相比,所提算法使系统和速率约提高了27.5%,且所提算法若要与最优天线选择算法达到相同的和速率,仅需将其信噪比提升1～2 dB即可。     

Analysis of cooperative MIMO transmission system with transmit antenna selection and selection combining

Error performance of a cooperative system can be enhanced by using transmit and receive diversity techniques at transmission links. The number of transmit/receive RF chain pairs required to achieve full diversity can be decreased to one for each link by using transmit antenna selection (TAS) method at the transmitter and selection combining (SC) method at the receiver. Thus, hardware complexity of a multiple input multiple output (MIMO) cooperative scheme can be significantly reduced when compared to systems that use TAS and maximum ratio combining (MRC). In this paper, we investigate the performance of an amplify‐and‐forward cooperative system where TAS/SC is utilized. We derive the probability density function (pdf) of end‐to‐end SNR of the system for Rayleigh fading channels. By using this pdf, we obtain the exact symbol error rate expressions for M‐PSK and M‐QAM modulations and the exact outage probability expression. We also obtain the asymptotical diversity order using upper and lower bounds of the outage probability expression and show that our system provides the same diversity order as the cooperative system where TAS/MRC is utilized. We verify our results via computer simulations. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

分布式天线系统MIMO信道容量分析

结合了分布式天线系统和MIMO信道特点的分布式MIMO系统可以改善覆盖特性,提高系统容量。提出了包含路径损耗、快衰落和阴影衰落的两层分集分布式MIMO系统。对MIMO信道容量的分析表明,分布式MIMO系统具有良好的信道容量均匀覆盖特性。与传统集中式天线系统相比,分布式MIMO系统可以获得更好的小区平均信道容量。对下行信道容量的数值分析表明,由于“充水”方式功率分配可以充分利用MIMO信道信息,此时的分布式MIMO系统可以比等功率分配条件下的分布式天线系统多获得0.25bit/(s·Hz)每发送天线的信道容量增量。     

大规模MIMO系统中收发联合阈值天线选择算法

在大规模多输入多输出(massive MIMO)系统中使用天线选择算法可提高能效和系统吞吐量,然而适用于传统MIMO系统的天线选择算法具有高复杂度,很难用于massive MIMO系统。为优化天线选择算法,以算法复杂度和系统容量为优化目标,提出了收发联合阈值天线选择算法。该算法在发射端使用最大范数双向天线选择算法进行天线选择,在接收端使用分组maxvol算法并通过仿真实验结果的预设阈值进行天线选择。仿真实验表明,收发联合阈值天线选择算法在降低复杂度的同时可以提高系统容量,与递增天线选择算法相比,系统容量最多可提高52.2 bit/s/Hz。提出的天线选择算法可以满足不同天线相关度和信噪比的传输环境。     

一种改进的麻雀搜索天线选择算法

为解决麻雀搜索算法在多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统中进行天线选择时,存在过早收敛导致系统容量非最优的问题,提出了一种改进的麻雀搜索天线选择算法。该算法首先结合0-1规划推导出信道容量函数,将其作为适应度函数。在天线选择子集寻优过程中,通过引入自适应变异,有效增加了个体变化的多样性。最后将禁忌搜索算法融入到算法中,并加速算法收敛。仿真结果表明,改进的麻雀搜索天线选择算法能够有效降低MIMO系统进行天线选择时的运算复杂度,在保证收敛速度的同时,最终得到的系统信道容量趋近于最优算法。     

MIMO系统中天线选择的关键技术及其应用

多天线MIMO系统利用多个收、发天线有效地改善无线通信系统性能,提高系统容量,增强系统可靠性.然而使用多个射频的MIMO系统增加了天线的体积、功率和硬件,从而增加了成本.天线选择是一种低成本、低复杂度的有效方法,可以利用多天线系统的多数优点.使用天线选择技术可以降低系统成本和复杂度,同时保留MIMO系统的优越性能.文中考虑了天线选择系统的一些实际应用问题,RF预处理,训练序列等的实际应用.最后,给出了一些天线选择的结论.     

二进制猫群算法在大规模MIMO天线选择中的应用

在多输入多输出(MIMO)系统中,天线选择技术平衡了系统的性能和硬件开销,但大规模MI-MO系统收发端天线选择复杂度问题一直没有得到很好的解决.基于信道容量最大化的准则,采用两个二进制编码字符串分别表示发射端和接收端天线被选择的状态,提出将二进制猫群算法(BCSO)应用于多天线选择中,以MIMO系统信道容量公式作为猫群的适应度函数,将收发端天线选择问题转化为猫群的位置寻优过程.建立了基于BCSO的天线选择模型,给出了算法的实现步骤.仿真结果表明所提算法较之于基于矩阵简化的方法、粒子优化算法具有更好的收敛性和较低的计算复杂度,选择后的系统信道容量接近于最优算法,非常适用于联合收发端天线选择的大规模MIMO系统中.