基于MU-MIMO传输的无线移动自组网性能研究

为降低节点间干扰和随机波束间干扰,研究无线移动自组网MU-MIMO（多用户多输入多输出）传输的中断概率性能。分类MU-MIMO传输系统内的节点的随机行为,推导获得每类行为发生的概率。考虑节点间干扰和随机波束间干扰的限制,推导得到MU-MIMO瞬时传输的中断概率闭式表达式,通过加权计算得到期望中断概率。从而调整随机的波束间干扰,减少MU-MIMO传输阶段的时间间隔。     

基于中继协作的多用户MIMO技术

介绍了多用户MIMO系统方案,给出了多中继协作的多用户MIMO系统的模型,对一种简单的中继协作的多用户MIMO系统的性能进行了仿真,并分析了仿真结果。     

TD-HSPA＋MU-MIMO双极化天线性能研究

双极化天线能够明显减小设备体积,适合使用在TD-HSPA＋多天线商用设备中,而MU-MIMO天线配置提供了多用户分集增益,在增加用户天线数目的前提下,能够明显提升系统吞吐量,引起TD-HSPA＋厂商越来越多的关注。文章对比了TD-HSPA＋MU-MIMO块对角化与正则块对角化预编码方案,通过搭建链路级仿真平台,评估了双极化天线场景下,TD-HSPA＋MU-MIMO的传输正确率与基站平均吞吐量。     

基于MIMO系统的联合传输(JT)技术

近年来,诸多学者提出并研究了一种新的下行链路传输技术——联合传输(JT)技术。这里着重研究了MIMO系统下的JT技术,给出了该系统下的系统数据模型,并研究了用户终端调制矩阵M的求解方式。     

面向人体呼吸心跳同时监测的雷达信号处理方法综述

利用雷达同时监测人体呼吸和心跳具有非接触、高隐私等优势,已成为当前国内外研究的热点之一。面向人体呼吸心跳同时监测场景,分析了不同类型的雷达系统工作原理,总结了在人体信号检测中的雷达数据预处理、呼吸和心跳信号分离以及呼吸率和心率估计的信号处理方法,指出了相关研究发展趋势。     

基于距离辅助的超宽带MIMO雷达图像人体姿态重构网络

超宽带多输入多输出（Multiple-input Multiple-output, MIMO）雷达可以获取目标的多维信息,在目标探测和人体动作分类等方面有很大的优势。然而,在实际应用中,超宽带MIMO雷达获取的人体目标成像结果通常分辨率较低,抽象难懂,且目标距离越远雷达图像分辨率越低。针对以上问题,本文提出了一种基于距离辅助的超宽带MIMO雷达图像人体姿态重构网络,首先使用卷积神经网络提取人体目标成像的信号强度和空间位置特征,然后使用反卷积模块重构出人体目标的各个关节点位置。同时,考虑雷达成像结果随着距离的变远而恶化,本文将目标的距离作为辅助信息来选择合适的网络模型参数,进而提高姿态重构的精度。实验结果表明,本方法可以将抽象的人体目标雷达图像转化为易于理解的人体关节姿态,且有较好的姿态重构性能,极大增强了传统雷达图像的可视化性能。同时,距离信息的引入提高了姿态重构精度,有效克服了距离增大带来的影响。      

多用户MIMO网络下基于分簇的非迭代干扰对齐算法

针对多用户多输入多输出(MIMO)干扰网络条件下,干扰对齐算法性能受限的问题,提出一种多用户MIMO网络下基于分簇的非迭代干扰对齐算法。通过一种分层的干扰处理设计,首先在上层依据干信链路耗损比,将来自不同发送端的干扰分为簇内有效干扰和簇间无效干扰;然后在下层利用联合最大化信漏噪比(SLNR)算法与迫零(ZF)算法消除干扰,提升了算法的适用性。仿真结果表明,当用户数量较多时,所提算法与现有算法相比,在高信噪比(SNR)条件下具有更高的系统容量与更低的系统复杂度。     

基于WiFi技术的临床体温监测系统设计与实现

为了大规模实时监测临床患者的体温数据,及时发现体温异常,设计基于Wi Fi技术的体温监测系统。系统由数据采集单元和监控中心组成,数据采集单元包含温度传感器、低功耗Wi Fi芯片ESP8266和控制芯片STC15等,实现数据的采集和发送功能。监控中心通过无线接入点接收数据并转存入服务器数据库,实时分析、显示体温数据。实验结果表明,该系统性能可靠,可以完成体温数据的实时采集、快速分析和显示工作,具有应用价值。     

基于自适应空分复用的分组多用户分集方案

在采用空分复用技术的多用户多输入多输出下行链路中,有限的空域信道资源限制了系统容量.针对这一问题,提出了一种新的基于自适应空分复用的分组多用户分集方案.针对空分复用算法的特点,该方案首先以信道响应矩阵主右奇异向量的互相关大小为度量,将全部用户分为互相关最小的若干组;然后采用一种新的自适应空分复用算法,求出每一组用户传输时所能获得的系统容量,并将信道分配给容量最大的那一组用户.仿真结果表明,所提出的方案不仅能保证信道资源调度的公平性,而且通过引入多用户分集和自适应空域信道分配,显著地提升了系统容量.     

一种基于空间预滤波的多点分布式协作传输模式

针对多天线无线MIMO系统性能往往严重受限于邻近小区其他用户干扰的问题,提出了一种源于分布在不同地理位置且与中心控制单元相连的多个射频接入点(或基站)通过网络协作向用户发送信息信号的下行传输结构,并给出了相应的信号传输模型,同时基于脏纸码和迫零联合处理策略研究了空间预滤波优化设计方法。通过性能分析可看出,该多点协作模式能有效地抑制邻近小区的同频干扰,获得的系统性能接近于理想单小区无干扰用户,与此同时,若增加收发天线数目则能明显改善系统频谱效率。     

基于最大化信干噪比的多用户MIMO下行预编码

研究多用户MIMO系统下行链路的容量，以及如何达到该容量是最近几年研究的热点．基于各用户之间干扰为零的BD（Block Diagona Jjzation）算法，由于各用户信道空间的交叠，会造成多用户MIMO系统容量较大的损失，同时BD算法要求接入点的发射天线数不能小于空间复用用户的接收天线数之和．本文提出了基于最大化信干噪比准则下的线性预编码，和减少容量损失的次优线性预编码两种方案，避免了上述两个缺点，推导出基于最大化邬恹准则的线性预编码就是各用户采用单数据流传输的方案，同时通过容量分析和误码率仿真证明，这两种算法都优于传统的BD算法。     

基于红外热成像的在体呼吸监测方法

人体红外辐射及温度特性与呼吸等生理活动密切相关。针对远程监测需要,提出了一种基于面部红外图像分析的在体呼吸监测方法。为了提高红外热成像中鼻孔区域识别及跟踪精度,研究了基于Harris角点法的提取方法,及基于光流场方法的特征跟踪识别方法;分析对比了不同环境中在体呼吸信号时频特征及统计参数。实验结果表明,本文提出的方法可以准确监测在体呼吸信号,分析呼吸模式变化,为红外热成像方法在临床医学的应用提供了参考。     

人工噪声辅助的多用户安全传输方法

针对传统人工噪声辅助的安全传输方法无法适用于发射天线数等于接收天线数的多用户(Multiuser, MU)多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统的问题,提出了一种人工噪声辅助的多用户安全传输新方法。通过合理设计人工噪声与预编码矩阵,该方法可在同时满足所有用户传输需求的基础上,显著提升发射天线数等于接收天线数的MU-MIMO系统的安全性。同时,针对提出的方法进行了检测算法与平均保密速率的推导与分析。理论分析与仿真结果表明,所提方法可有效提升无线通信系统的安全性,在信噪比为20 dB时,该方法较传统方法的平均保密速率提升达到120%。     

MIMO广播系统中基于有限反馈的多用户选择新算法

在基于有限反馈多输入多输出(MIMO)广播系统的多用户选择研究中,目前已有的用户信噪干扰比(SINR)估计存在较大误差,这使得整个系统的性能受到制约。该文利用推导出的上下界来联合估计用户接收到的有用信号功率,得到了一种误差较小的SINR估计式,并基于该式给出了一种用户选择新算法。仿真结果表明,新的用户选择算法可以在低信噪比和高信噪比下同时达到较优性能,且复杂度较低。     

基于非理想CSI的下行MU-MIMO鲁棒波束成形

在下行多用户多入多出（MU-MIMO）系统中,基站（BS）所获得的非理想信道状态信息（CSI）会导致频分双工（FDD）系统预编码性能变差.现有的MU-MIMO鲁棒预编码算法虽然可以对抗非理想CSI所导致的系统性能损失,但其只考虑其中一种或两种信道误差的鲁棒性,因此系统性能提升有限.本文通过建立包含信道估计误差、量化误差和延时误差的联合信道误差模型,推导出具有集中式特性的基于最小均方误差（MMSE）的鲁棒波束成形矩阵的闭式解;随后将这种信道条件应用到分布式通信系统,并推导出具有分布式特性的基于信号泄露的MMSE的鲁棒波束成形矩阵的闭式解.数值分析表明,本文所提的集中式和分布式MU-MIMO波束成形算法,与只考虑量化误差的鲁棒MMSE算法相比,具有更优的系统和速率与误码率,补偿了上述三种信道误差所导致的预编码性能损失.     

去蜂窝大规模多输入多输出非正交多址系统中基于量子菌群优化的接入点选择方案

去蜂窝大规模多输入多输出非正交多址(MIMO-NOMA)系统的接入点(AP)选择,对有效降低系统的回程链路开销、提高用户的下行可达速率影响较大。该文针对AP选择的去蜂窝大规模MIMO-NOMA系统下行链路建立了用户平均速率的表达式;在此基础上,提出了基于量子菌群优化(QBFO)的AP选择方案,将AP与用户的连接关系以量子比特的形式编码,利用自适应量子旋转门模拟细菌趋化,实现细菌位置更新,通过对量子细菌种群进行测量,获得AP与用户的选择解集,并引入驱散操作避免算法陷入局部最优。实验结果表明,所提方案能够在降低回程链路开销的同时显著提高用户的下行平均速率,相较于基于接收功率和基于信道估计均方误差的AP选择方案,该文所提方案在降低用户间干扰、提高系统总吞吐量方面表现更优。     

基于MSINR的上行多用户MIMO多址干扰抑制算法

针对多用户多输入多输出技术上行传输系统,以最大信干噪比作为多址干扰(MAI)抑制的准则提出了一种新算法。该算法充分利用基站接收端所能获知的信道状态信息构造滤波矩阵,以抑制 MAI以及噪声带来的影响。与广泛关注的块对角化 MAI抑制算法相比,该算法考虑了噪声的影响,性能有较大提升。针对非理想信道环境,给出了本文算法的改进,仿真结果表明该算法具有优异的性能。     

移动网络中多用户下行非相干MIMO通信

非相干多输入多输出(Multiple Inputs Multiple Outputs,MIMO)检测不仅具有抗随机相位干扰,对多普勒频偏不敏感的特点,还可以获得空分复用增益.针对多用户下行非相干MIMO系统中的共信道干扰问题,通过理论推导及仿真验证了预编码算法能够有效解决移动网络中多用户下行随相处理系统的干扰问题.通过...     

UWB MIMO生物雷达多静止人体目标成像方法研究

由于临近多静止人体目标之间存在较强的相互干扰,仅利用单通道生物雷达的距离像难以区分多个静止人体目标。为解决上述问题,该文利用超宽带多输入多输出（UWB MIMO）生物雷达获取多静止人体目标的2维高分辨图像,从空间上更好地分隔多静止人体目标,然后基于UWB MIMO图像的慢时间序列对人体生理信号进行增强,有效抑制人体目标间的相互干扰。实测数据结果证明该文所提方法能够获得相互靠近的多静止人体目标的高分辨图像,使后续的多静止人体目标高性能检测与定位成为可能。      

基于信道反馈的MIMO-OFDM系统多用户分集研究

利用包含信道质量的反馈信息,多用户分集能显著提高无线通信系统的性能。然而,在多载波多天线(MIMO-OFDM)的架构下, 反馈所有用户的所有信道质量信息(CQI)将占据大量的无线资源,从而降低了频谱效率,因此各种有限信道反馈算法被提出来减少系统的反馈开销。该文主要研究了基于两种典型的有限信道反馈的多用户分集增益,并与理想反馈进行了对比。系统平均频谱效率数学表达式的推导考虑了可选调制方式有限的特性,更符合实际。仿真用于评估各种反馈算法下的多用户分集性能,其结果与理论分析相当匹配。并且只要恰当地选取反馈参数,有限信道反馈算法可以在不损失多用户分集增益的前提下,极大的降低反馈开销,这为设计实际系统的信道反馈提供了参考。