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对大规模多输入多输出(multiple input and multiple out,MIMO)多用户双向中继网络的物理层安全性能进行分析。系统模型中假设窃听节点可以获取第一跳用户发送信号和第二跳中继发送信号,分析大规模MIMO中继采用最大比合并和最大比传输信号处理时的系统保密速率,进一步推导出中继天线数趋于无穷时的系统渐近保密速率表达式,并进行仿真验证。理论分析和仿真结果显示,即使在不采用专门的物理层安全技术时,大规模MIMO双向中继系统也能获得可观的保密速率。证明即使当窃听节点具备多用户干扰消除能力时,通过设置合理的用户和中继发送信号功率,大规模MIMO双向中继系统仍然具有较好的物理层安全性能。 相似文献
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在配备有大量天线的多对大规模多输入多输出(MIMO)系统中,研究了多个用户通过双向中继网络交换消息的安全问题.首先,推导出用户的安全容量表达式;然后,通过分析结果,讨论信道容量、天线数和用户对数之间的数学关系,得出系统安全容量的近似表达式.仿真结果表明:当中继的传输功率和用户发射功率远远大于噪声功率时,安全容量与天线数量成正比,与干扰用户对数成反比. 相似文献
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基于无线携能通信(SWIPT)技术,研究分析了去蜂窝(cell-free)大规模多输入多输出(MIMO)系统的安全传输问题。Cell-free大规模MIMO是一种随着5G及6G发展而产生的一种新型网络架构,对实现SWIPT来说具备更为有效的优势,然而也面临更大的电磁波安全问题。首先从硬件设计和理论研究两个方面总结了SWIPT的研究现状,接着对基于SWIPT的Cell-free大规模MIMO网络进行了建模,为同时满足系统能量采集和安全性要求,针对存在主动窃听者的情况,提出了一种基于最大-最小公平算法的迭代功率控制方法,分析得到了可采集能量和可达速率的闭合表达式。数值仿真表明,该方法可以有效提高每个用户的可达速率和采集的能量,并将窃听速率降低到阈值以下。 相似文献
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大规模MIMO信号检测算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
大规模MIMO技术通过增加基站天线数大幅提高系统频谱效率和能量效率,是未来5G移动通信网络的关键技术。文中在大规模MIMO系统模型下,对多种信号检测算法进行仿真,研究其性能,对大规模MIMO技术的实际应用具有一定的指导意义。对仿真结果的分析表明,当基站天线数远远大于用户数时,简单的线性信号检测算法也能达到很好的系统性能。 相似文献
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大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统由于天线数目的急剧增加,其模型与传统多入多出系统有诸多不同,反馈信息对系统性能有较大影响.针对迫零波束成形、有限反馈等条件下,对大规模MIMO系统进行仿真,研究其性能,对其实际应用有一定的指导意义.仿真分析表明,有限反馈下的大规模MIMO系统在反馈比特数目较少时与传统MIMO系统性能相仿,当反馈比特达到一定数目后,系统容量性能将显著提升. 相似文献
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针对配备1bit模数转换器(ADC)的大规模多输入多输出(MIMO)上行信道估计精度差的问题,提出了一种三维信道模型约束下的大规模MIMO信道估计方法。首先,结合所选定的适用于面天线阵的三维空间信道模型,建立了带有信道模型约束的大规模MIMO信道估计优化问题,并在优化目标函数的接收信号误差项中引入随机白噪声扰动,以提升方法的抗噪能力;其次,采用交替迭代式算法对优化问题进行求解,推导了信道模型参数的更新过程;最后,通过采用信道模型空间结构并使用噪声功率来恢复低精度接收信号的振幅,进而实现更准确的信道参数提取。仿真结果表明:与最小二乘估计和基于Bussgang分解的线性最小均方误差估计相比,所提方法可有效降低量化噪声和白噪声的影响,提高信道估计精度;当信噪比为10dB时,采用所提方法估计信道的均方误差比基于Bussgang分解的线性最小均方误差估计方法减小了75%。 相似文献
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针对毫米波通信中混合波束赋形技术,描述了毫米波传输特性及信道模型,概述了大规模毫米波 MIMO混合波束赋形系统及其数学模型,并在此基础上综述了混合波束赋形传输方案,介绍了毫米波波束对齐的2种可行方案,最后展望并预测了毫米波通信与其他技术融合的几种典型应用场景及未来的研究热点. 相似文献
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针对基于中继辅助传输的认知无线电-非正交多址(CR-NOMA)系统中,频谱利用率低及安全性较差的缺点,提出将大规模多输入多输出(MIMO)技术应用到基于双向中继的CR-NOMA网络中,使两组认知非正交多址(NOMA)用户在双向中继的协助下交换信息.在不完全信道状态信息的约束下,推导出受发射功率、信道估计误差和天线数量影响的安全中断概率的闭合表达式.仿真结果表明,随着中继天线数量的增加,安全中断概率收敛到特定数值,同时可得到复杂度较低且安全性能最优天线数量. 相似文献
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随着量子计算机等计算设备的飞速发展,传统的加密技术正面临着挑战;由于物理层安全充分利用了无线信道的特性,其被认为是一种有效的解决方案.为此,提出了一种安全的混合网络模型,其中,端到端(device-to-de-vice,D2D)网络覆盖于大规模多入多出(multiple-input multiple-output,MIMO)宏蜂窝之上,被动的恶意窃听者(eavesdropper,Eve)能够窃听所有的无线信道;同时,为了提高能量效率,D2D发射机不仅可以从专用的PB(powerbeacon)收集能量,还可以从附近的射频干扰信号中收集能量.对此混合网络模型,假设所有网络元素的位置都服从独立泊松点过程,利用随机几何,得到了任一D2D发射机采集足够能量的概率;基于此概率,获得了蜂窝网用户和D2D用户的各态历经速率和安全中断概率.结果表明,由于D2D发射机可以从周围的射频干扰信号中采集能量,系统的能量效率得到显著提升,同时将专用PB的信号视作一种人工噪声,有效地提高了网络的安全性能. 相似文献
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针对多输入多输出(MIMO)信道矩阵严重的秩亏问题,使用基于放大转发协议的协同双向中继,形成富散射环境,从而有效提高信道矩阵的秩.由于在两个节点之间双向同时传输数据,提高了频谱利用率.理论分析和仿真表明,与不使用中继辅助的MIMO信道相比,所提出方案在视距环境中能够有效提高秩亏MIMO信道的容量;同时,由于使用双向中继,利用自干扰消除的检测方法,使得其所需的时隙仅为传统放大转发中继的一半.信道增益矩阵的选取在传统放大转发协议的基础上增加了门限约束,进一步提高信道容量. 相似文献
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随着移动用户数与高速数据业务应用的快速增长,满足下一代网络更高频效和能效需求的大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)技术成为5G的研究热点。天线数目的增加,导致大规模MIMO系统的能耗也将急剧增加。优化大规模MIMO系统能效以实现绿色通信成为5G资源管理的一项重要研究课题。针对该问题,对大规模MIMO能效优化算法进行了综述与展望。介绍了大规模MIMO系统能效模型,综述了大规模MIMO系统能效优化算法研究现状,包括基于天线选择的能效优化、基于功率分配的能效优化、频效和能效的折中和多参数联合优化能效;探讨了学术界在大规模MIMO系统能效优化算法上的重要研究成果;总结了当前研究中存在的主要问题,展望了大规模MIMO系统能效优化未来的研究趋势。 相似文献
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针对多用户下行大规模多输入多输出(multiple input multiple output ,MIMO)无线通信系统,提出一种基于能效的联合优化方案。该方案在采用同时考虑发射功耗和电路功耗的功耗模型以及迫零(zero forcing ,ZF)预编码的情况下,推导出天线数、天线子集以及发射功率与系统能效之间的关系式,从而建立联合优化天线数,天线子集和发射功率的能效优化模型,并提出一种新的迭代搜索算法来求解此模型。该迭代算法首先对天线数进行遍历,当天线数确定后,采用基于信道矩阵范数的天线选择算法进行天线子集的选取,随后利用凸优化理论来调整发射功率,不仅提高了系统能效而且降低了算法复杂度。仿真结果表明,与使用全部天线和只考虑天线数的方案相比,所提联合优化方案的能效有明显的提高。 相似文献
13.
信息本质上以能量和熵的形式在通信系统中流动,类似于传统热机中的能量流动过程。结合热力学卡诺机模型和经典香农信息论理论,建立了一个广义的热力学(multiple input multiple output, MIMO)通信系统模型,对大规模天线通信场景下使用前向纠错码的信道容量进行分析。利用通信系统中存在的自由度和熵的概念,推导了热力学模型下的广义信道容量,并对信道容量与噪声自由度及编码开销的关系进行验证仿真。仿真结果表明,所提出的热力学信道容量与香农信道容量是一致的。 相似文献
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针对传统的信道状态信息(channel state information,CSI)反馈方法并不适用于大规模MIMO频分双工(frequency-division duplexing,FDD)系统的问题,提出一种基于导频设计的压缩反馈算法.基站通过对发送相关矩阵的平方根进行特征值分解(eigenvalue decomposition,EVD)得到稀疏基;根据最小二乘法(least squares,LS)设计出导频矩阵;根据该导频矩阵提出了一种基于导频设计的压缩反馈算法.理论分析与仿真结果表明,该算法能够以较低的反馈量获取较高的CSI反馈精度. 相似文献
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针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统存在的信号检测计算复杂度高、检测精度不足等问题,参考OAMP-Net算法思想,引入残差结构,提出了一种新的智能信号检测网络模型ROAMP-Net。将正交近似消息传递(orthogonal approximate message passing,OAMP)估算信号的迭代过程展开为深度学习网络,同时引入残差结构,分别对各网络层的线性和非线性估计值进行逐层修正,有效防止估计误差的前向传播和过程积累,避免网络模型随着网络层数增加而发生性能退化,从而提高最终信号检测的准确度。针对不同调制方式和不同天线阵列的系列仿真实验结果表明,不同调制方式和天线阵列下ROAMP-Net在检测准确度上均有不错的性能表现。 相似文献
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莱斯信道下大规模MIMO系统上行资源分配研究 总被引:2,自引:0,他引:2
考虑了莱斯信道下单个小区上行多用户大规模MIMO系统,对上行链路的资源分配进行了研究.假设基站通过上行训练序列来估计信道,分别采用最大比合并接收和迫零接收来对信号进行接收.通过联合选择训练序列长度、训练序列功率和发送的数据功率来优化小区在相干时间内固定能耗下的频谱效率.仿真结果表明:经过优化系统的频谱效率有所提高,莱斯因子K越小,优化效果越明显,导频的功率越大;反之优化效果不明显,导频的功率越小. 相似文献
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在大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统信道估计过程中,基站向用户端发送导频信号.由于导频数量与基站发射天线的数量成正比,传统信道估计过程会产生巨大的导频开销,尤其是对于采用频分双工通信方式的(frequency-division duplexing,FDD)大规模MIMO系统.为了解决这一问题,通过利用无线MIMO信道的空间公共稀疏性和时间相关性,提出一种基于压缩感知(compressed sensing,CS)技术的导频开销减小算法,其中,空时相关性用来提高信道估计精度.该算法能够在未知大规模MIMO系统信道稀疏度的情况下,自适应地获取精确的信道状态信息.分析和仿真结果表明提出的算法在减少导频开销方面优于局部公共支撑算法,同时能够维持良好的信道估计性能. 相似文献