TDD-MIMO下行链路预编码

针对TDD系统中移动端采用单天线发射,提出2种有效利用精确部分信道信息与统计信息的预编码方法.在无反馈信息的情况下,最大限度地利用精确的信道信息,同时在统计意义上保证其他数据流的速率;在有限反馈情况下,首先利用约束最大似然估计对移动端第2根天线对应信道矢量的方向进行估计,然后利用估计出的信道作SVD分解以确定发射预编码矩阵.仿真验证了所提方法的有效性.     

基于有限反馈的数据流数自适应SDMA

针对目前绝大部分有限反馈自适应SDMA由于使用固定满波束发送策略而导致在稀疏网络中严重的用户间干扰的问题,该文提出了一种基于有限反馈的数据流数自适应SDMA,该方案能通过自适应地选择并行发送波束的数目来达到有效控制用户间干扰的目的。具体实现如下:通过用户的有限反馈信息,以及信道的二阶统计信息,基站端使用约束最大似然估计的方法估计出使用不同数目发送波束的发送模式所支持的最大和吞吐量,从而自适应地选择最优的发送模式。仿真结果表明:该文提出的方案能在增加很少反馈量的前提下显著改善现有SDMA方案的性能。     

叠加信息序列的下行信道信息直接反馈方法

提出一种低代价下行信道信息实时反馈方法,它将上行的信息序列与下行的信道信息叠加后上传,而不必为下行信道信息分配单独的系统资源.在保证信息序列误码性能及下行信道信息估计精度的前提下,牺牲一部分上行信息序列的误码性能以换取高的频谱利用率.由于对下行信道信息进行了扩频处理,故即使分配较低的能量也能在基站侧进行可靠地恢复.仿真实验证明了这种方法的有效性.     

OFDM空时发射分集系统信道盲估计

本文研究了OFDM空时发射分集系统的子空间信道盲估计方法。该方法仅利用空时编码及OFDM调制引入的冗余,在接收天线小于发射天线时,也可以对信道进行盲估计。对盲估计方法所共有的估计模糊性问题进行了详细的论述,证明估计仅存在两个标量不确定因子。这种方法不需要对信号进行冗余预编码,系统将有更高的速率;同时也不需要对系统输出进行过采样或采用多天线接收。由于不需要确切知道信道的阶数,算法对信道阶数过估计有较好的鲁棒性。     

空间相关莱斯衰落信道下基于部分信道信息的多用户预编码与调度算法

在空间相关的莱斯衰落信道模型下,针对多用户MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统潜在的多用户分集增益和空间分集增益,该文提出了一种基于部分信道信息的多用户预编码与调度算法。结合部分瞬时信道信息和统计信息,利用约束最大似然估计对各用户信道矢量进行估计,然后利用估计的各用户信道调度多个用户进行预编码。仿真结果表明,该方案以较少的反馈开销,获得了较大的性能增益。     

用于MIMO信号检测的降低复杂度V-BLAST算法

用于多输入多输出(MIMO)通信系统信号检测的V-BLAST算法其预处理具有较高的运算复杂度。对此作出改进,提出了一种降低复杂度V-BLAST算法。该算法在V-BLAST每一步的检测中不仅选取信噪比/信干噪比最大的一路信号、而且同时选取信噪比/信干噪比足够大的各路信号一起进行检测。仿真结果显示,该降低复杂度V-BLAST算法在取得与常规V-BLAST检测十分接近的误码性能的同时,达到了显著低于后者的预处理复杂度。     

基于叠加训练序列快速信道辨识方法

信道状态信息(CSI)对于无线通信来说至关重要,而叠加训练序列的信道估计方法由于不占用额外的信号带宽和具有较高的估计精度而受到人们的注意.本文从算法的复杂度入手,分析了不同的训练序列对算法复杂度的影响,并且在训练序列为PN序列下,利用循环Toeplitz矩阵的特性,得到了信道估计的快速算法.仿真实验的结果表明,这种算法不需要矩阵求逆、计算量小,估计精度高,有很大的实际应用前景.     

多用户MIMO系统下行链路的随机多波束复用技术

该文提出了一种随机多波束多用户复用技术,充分利用多用户分集以及基站多天线的空间自由度来提高系统吞吐量。不同于传统的随机波束形成技术,该技术首先在给定预编码码本内随机选取一个码字,然后调度多个空分复用用户以及其余预编码矩阵。该文采用了一种逐次调度的方式,第一次训练调度一个主发送用户并确定一个次发送预编码矩阵,通过第二次训练选择次发送用户,这种方式能以很小的反馈开销有效控制复用用户之间的相互干扰。同时,该文所提技术能进一步推广到用户具有不同天线配置的异构情形。仿真结果表明,该文技术在具有不同相关性的信道环境下都能获得较优的系统吞吐量。     

基于叠加训练序列的MIMO信道辨识

信道状态信息(CSI)对于无线通信来说至关重要,而叠加训练序列的信道估计方法由于不占用额外的信号带宽和具有较高的估计精度而受到人们的注意。从接收信号的一阶统计量入手,并且在训练序列为PN序列下,利用循环To-eplitz矩阵的特性,得到了信道估计的算法。仿真实验的结果表明,这种算法不需要矩阵求逆、计算量小,估计精度高,有很大的实际应用前景。     

OFDMA框架下一种低代价直接信道信息反馈方法

该文提出一种低代价下行信道信息实时反馈方法.在接收端将模拟量信道信息扩频后叠加在上行信息序列中进行上传,不必为下行信道信息分配单独的时频资源.在基站侧利用干扰消除原理,迭代进行信息序列检测与信道信息估计.由于对下行信道信息进行了扩频处理,即使分配较低的能量也能在基站侧可靠恢复.仿真实验证明这种方法的有效性.