基于相关信道统计的有限速率反馈波束形成

针对实际MIMO系统无线信道存在的空域相关性,提出了一种基于 相关信道统计的改进算法。基于此算法,并采用随机码本量化信道信息形成一种新波束形成 方案,它只需要有限速率反馈部分信道信息,可以同时获得系统多用户分集增益和阵列增益 ,解决了常规波束形成需要大量信道反馈信息和相干波束形成系统性能对信道瞬时变化信息 敏感的问题。仿真结果表明,提出方案在相关信道下相当有效,其性能超过常规波束形成, 即使在有限反馈限制条件下,其性能亦接近相干机会波束的性能,仅有0.2 bit/s·Hz -1的性能损失。     

TDD系统中非理想互易条件下双流波束赋形的容量分析

在时分双工(TDD)多天线系统中,由于上行信道估计误差和上下行传输时延,上下行链路信 道的互易性并不理想。针对非理想互易条件下基于最小均方误差线性接收准则的双流波束赋 形,通过推导其后验信干噪比,得到了容量上界的闭合表达式。数值和仿真结果表明：所得 上界与准确值较为接近;且与理想互易情形相比,非理想互易性对系统的复用增益没有影响 ,而只会降低系统的阵列增益。     

利用有向图实现多用户下行多天线系统的用户选择

在多用户下行多天线系统中,基站可利用信道状态信息将独立的数据流同时发送到 多个用户以得到更高的信道容量。由于在实际系统中基站很难实时得到各用户的完全信道状 态信息,可以基于有限的信道反馈量进行用户选择来提高系统的和速率。提出了一种部分信 道状态信息下利用有向图实现多用户下行多天线系统用户选择的算法。该算法将用户选择的 问题变成了在有向图中寻找闭合环的问题,可以大幅度降低用户选择的复杂度;克服了常 规的随机波束成形算法只有在用户数非常多的时候才能有效工作的弱点,在用户数少或中等 的时候能得到比其更好的性能。因此该算法更适合在实际系统中应用。     

一种利用机器学习优化MIMO窃听信道天线选择的方法

为保障多输入多输出窃听信道系统中信息传输的保密性，提出了一种基于机器学习的天线选择方案。首先利用机器学习解决分类问题准确率高、处理大数据高效这一优势，设计了基于奇异值分解的特征值提取、基于信干噪比的标签赋值方案，建立了k最近邻分类器和逻辑回归分类器选择最优天线最大化保密性能（可达保密速率和保密中断概率）。与传统天线选择方案相比，所提方案获得了几乎一致的保密性能，并且大幅降低了系统的选择复杂度和误比特率。     

阵列导向矢量在智能天线自适应算法中的应用

分析了智能天线自适应算法的基本原理,针对常用算法运算量大和测向精度有限等问 题,在接收机的输出端引入阵列导向矢量信号,利用方向性因子和协方差矩阵的特殊性 质,通过多次迭代运算得出区间内的信干噪比曲线。通过对八元直线型智能天线阵列的HFSS 仿真实验表明,两组信干噪比曲线峰值均对应期望信号方向,峰值信干噪比大于30 dB ,算法抗干扰性能良好。八元阵列天线的最大增益约为18 dB,通带内驻波比小于15 , 反射系数小于-25 dB,天线系统波束搜索性能良好,而且可以实现远距离传输。     

TD-LTE非理想信道互易性下的下行单用户波束成形算法

在TD-LTE系统中由于上下行信道的时变特性、干扰非对称特性以及射频器件非对称特性会影响基于信道互易性的波束成形技术应用,降低系统增益。针对非理想信道互易性下的预编码矩阵设计问题,以最大化接收信号平均信干噪比做为目标函数,通过计算信道状态信息(CSI)估计值以及互易性误差的统计自相关矩阵,构造正则矩阵束,将最大化接收信干噪比的预编码矩阵求解问题转化为正则矩阵束的广义特征向量求解问题。计算机仿真验证了算法设计的预编码矩阵能有效增强系统的鲁棒特性。     

最大化瑞利熵的干扰对齐优化算法

干扰对齐技术常采用迭代的方法进行预编码矩阵与干扰抑制矩阵的设计,然而目前采用的迭代方法并不能做到完全的干扰对齐。针对这种情况,提出了一种新的干扰对齐优化算法,避开了反转信道的操作。该算法在最大化信干噪比算法的基础上加入完全干扰对齐的约束条件,将系统中各用户的所有干扰对齐约束条件进行奇异值分解,最终通过瑞利熵最大化的求解方法联合迭代求解发送侧的预编码矩阵与接收侧的干扰抑制矩阵。仿真结果表明,所提优化算法在较高信噪比时不同天线数下的和速率、不同迭代次数下的和速率等方面都优于原最大信干噪比算法。     

基于信干噪比的D2D通信功率控制与资源分配

为了优化长期演进(LTE)系统引入设备直传(D2D)通信后带来的同频干扰、系统边缘用户性能恶化问题，提出一种基于信干噪比(SINR)的多小区D2D通信资源分配方案，通过调整信干噪比阈值将部分蜂窝用户(CU)转化为D2D用户并释放频谱资源进而获得较佳的资源分配策略，同时提出一种基于小区间D2D竞争机制的配置算法有效降低小区间干扰。仿真表明，算法能够有效提升系统容量，并提升小区边缘D2D用户公平性。     

半速率的建模研究

提出了一种基于二维马氏链的半速率话务模型,从理论上分析并计算了不同话务量时的阻塞概率、半速率承载话务比例及半速率的最佳开启门限.分析表明,随着半速率开启门限和话务量的增大,半速率信道承载话务量比例也将相应增加,从而会影响系统服务质量.文中提出的业务模型和分析方法为实际系统动态调整半速率开启门限提供了理论指导,所得到的不同载波数下、对应不同开启门限的最优话务量范围计算结果也可直接用于实际系统配置.     

单权值优化发射波束MIMO传输方案

针对无线通信系统越来越高的传输速率需求，提出了一种新的多天线传输方案。该方案将非正交多址接入与波束形成相结合。在发射端，多路信号进行加权叠加，然后对该叠加信号加权形成波束。在接收端，将信号的能量、误码率等信息反馈到发射端用于权值优化。发射端收到反馈信息后，根据误码率对叠加权值进行调整，然后用单权值优化方法对波束权值进行调整，两部分联合优化提高系统的综合性能。实验仿真结果表明，与以往提出的多天线传输方案相比，该方案的传输速率和权值收敛速度都有所提高。     

混合中继转发机制下的资源分配

在基于放大转发（AF）和译码转发（DF）的混合中继转发机制模型下,为了使系统获得最大和速率,提出了相应的资源分配方案,在子载波对混合中继协议的判断选择和最优功率分配算法的基础上讨论了等效信道增益模型和非等效信道增益模型。在非等效信道增益模型中,为了降低计算复杂度提出了一种次优算法。在该机制模型下,系统自适应地选择AF或者DF转发,既克服了两种单一转发模式存在的弊端,又能获得更大的和速率,从而提高了资源利用率。仿真结果表明,当系统功率等因素变化时,该分配方案下的混合中继转发模型与传统的AF和DF模型相比系统和速率分别提高了60%和8%以上,充分说明了该系统的优越性。     

多基站分布式协作中有效反馈机制与误差分析

在分析一种多基站分布式协作下行传输系统结构及其信号传输特性基础上,研究了 多基站分布式下行协作中利用信道时间相关性的低速率有效反馈机制,并给 出了基于量化码本空间码字索引重排获得一新码本的构造与实现算法。此外,还讨论了反馈 误差对系统性能的影响。通过性能分析可知,相对于多基站集中调度协作系统而言,基于有 效反馈机制的多基站分布式协作模式所引起的系统性能损失在低误比特率时并不明显,且可 通过适当的码本优化设计以及反馈误差保护措施进一步减小反馈误差对系统性能的影响。     

TD-SCDMA系统中一种软件集成智能天线算法

给出了一种采用信干噪比准则的、集成了预多波束天线与LMS自适应天线的软件天线方案,该方案采用开关合并方法,把软件天线输出接到最大输出信噪比的算法输出,实现算法分集.在TD-SCDMA动态模型上对提出的方法进行了仿真,结果表明,采用集成软件天线方案的误码率性能要优于单纯的预多波束天线或LMS自适应智能天线.仿真过程考虑了用户来波方向和用户到基站距离的动态变化,以及功率控制算法和系统同步过程的影响.     

5G系统中基于小区分群的干扰管理

为了降低5G系统中超密度小区网络的小区间干扰（ICI）,提出了一种基于小区分群的干扰管理方案,其核心思想是将宏小区覆盖下的小小区分群,对群内干扰和群间干扰分别采用基于多小区协作和频域或时域的干扰避免。针对小区分群的关键即干扰权值的计算,提出了一种基于用户的信干噪比（SINR）和干扰泄露（SOIR）计算连续干扰权值的方案,该权值不仅反映用户间的干扰关系,而且自适应地调整干扰用户之间对资源的争夺策略;同时,把距离调和平均数作为小区分群的附加准则。仿真结果表明,与传统的小区分群方案相比,新方案的吞吐量增加20%~30%,小区性能和系统整体性能都有提升。     

有限反馈预编码优化中基于性能准则的码字选择

多输入多输出(MIMO)空分复用系统中,采用有限比特反馈方式设计最优预编码矩阵,使用较少的反馈开销,可以有效地提高系统性能。对于有限反馈预编码设计方案,提出了一种基于Qos准则的码字选择方法,以最优化系统MSE性能和BER性能为目标选择最佳码字。仿真结果表明,与已有的码字选择方式相比,本文提出的方法更加直接,对于各种码本具有通用性,而且进一步改善了有限比特反馈预编码的性能,系统BER值降低了1.5 dB。     

静态分簇下的大规模分布式天线系统用户调度算法

在大规模分布式天线系统中,静态分簇和用户调度带来的簇间干扰问题会导致系统和速率下降。针对这个问题,提出了一种两阶段贪婪用户调度算法。首先,每个簇内并行实施贪婪用户调度;然后,从全局上再次利用贪婪算法来剔除簇间干扰较大、服务质量较差的用户,使得系统和速率进一步提升。仿真结果表明,随着不同系统参数的改变,两阶段贪婪用户调度算法可有效提高系统和速率。     

基于转换矩阵的GPS相干干扰抑制技术

本文首先采用空间平滑技术消除有用的GPS信号与相干干扰信号之间的相关性,然后构造干扰转换矩阵,从而抑制干扰信号,保留有用信号和噪声。最后根据最大输出信噪比原则,获得最佳波束形成器。仿真分析表明该方法可以有效提高输出信号的信号干扰加噪声比,且对信号的DOA估计不敏感。     

基于改进图着色的D2D资源分配和功率控制

针对蜂窝网络中D2D（Device-to-Device）用户复用蜂窝信道带来的同频干扰问题，提出了一种基于改进图着色的资源分配和功率控制算法。首先通过构建干扰图和候选集进行用户之间干扰关系建模，并定义指数型累积因子改进图着色算法，为D2D用户分配蜂窝信道；再采用基于信干噪比的闭环功率控制算法动态调整D2D用户发射功率，减小由于信道复用产生的干扰。仿真结果表明，与现有算法相比，所提算法能够有效提升系统吞吐量和D2D用户接入率，实现信道资源的合理分配。     

机间数据链系统的功率分配控制方法

针对想定战场中机间数据链网络通信模型的上行链路功率控制问题,采用了一种基于多目标灰狼算法(Multi-objective Grey Wolf Optimizer,MOGWO)的功率控制方法。将功率控制建模为多目标优化问题,以最小化上行链路中各节点功率、使各节点在接收机处的信干噪比值(Signal-to-Interference plus Noise Ratio,SINR)接近目标SINR和最小化通信时截获概率为多目标优化问题建立模型,利用MOGWO求解问题模型Pareto前沿,依据系统选解准则求得最佳解。结果表明,MOGWO、多目标粒子群算法、基于分解的多目标进化算法与多目标蚁狮算法所得解对应各节点SINR的平均标准偏差分别为0.096 8、0.354 4、1.090 0和0.308 3。在恒定功率方法下最远节点处SINR已不满足正常通信需求,验证了MOGWO功率控制方法有更好的稳定性与寻优能力。