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MIMO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。     

MIMO系统中改进的二进制粒子群天线选择算法

在多输入多输出系统中,发射端和接收端的多天线配置提高了信道容量和传输可靠性,而天线选择技术能在保持系统优点的同时有效地降低运算复杂度以及硬件成本。为了能在时变的信道条件下快速地选择出一组最优的天线子集,提出了一种基于二进制粒子群算法的改进的天线选择算法。推导出了二进制粒子群联合收发端天线选择的信道容量公式,并将其作为粒子群算法的适应度函数,使天线选择问题转换成二进制编码串的组合优化问题。通过改进模糊函数提高粒子群算法的收敛性,让二进制粒子群尽可能地收敛于全局最优位置。仿真结果表明,改进的算法能在降低运算复杂度的同时提高收敛性,且系统信道容量趋近于最优算法。     

多分类器融合的快速高维特征聚类图像分割

提出一种多分类器融合的快速高维特征聚类图像分割方法,将图像高维 特征数据的分类分解为基于灰度(颜色)特征的最佳模糊分类以及基于空域约束的统计分类等 多个低维特征数据的分类。通过多分类器融合的方法将不同分类器得到的分类结果进行优化 整合,得到最后的分类结果。实验证明：与其它图像分类算法相比,该方法拥有更好的分 割性能并大大提高了计算速度,最大限度地保证了分割算法计算的简单有效性。     

多天线频谱共享认知网络保密中断概率分析

针对单输入多输出认知无线电网络，研究了瑞利衰落信道下采用最大比合并时保密中断性能。在所研究的系统中，次用户发射机发送机密信息给另一个次用户接收机，次用户接收机配备多个天线并且采用最大比例合并多个接收信号。同时，拥有多个天线窃听者也采用最大比合并方案偷听次用户发射机和次用户接收机之间传送的信息。频谱共享下次用户发射机工作时必须保证主用户的服务质量。推导了保密中断概率的精确表达式，分析了系统保密中断概率渐近性能。仿真结果验证了分析的正确性。     

具有天线选择与中继选择的空间调制技术

针对空间调制（SM）技术存在的缺欠,提出了具有天线选择和中继选择的空间调制系统方案。首先在多输入多输出(MIMO)信道模型下,通过对发送端天线选择,将拥有最佳信道状态的天线选出进行SM,打破SM技术对发送端天线数的限制,并提升采用高阶调制的SM分集性能。然后进一步将此思想引入协作通信网络,结合传感器网络的分级观念,提出采用中继选择和空间调制的中继传输协议,并通过仿真观察系统分集性能的改善。仿真结果表明,上述中继传输协议不仅能提升系统性能,而且使系统配置更加灵活。     

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。     

多用户MIMO系统中基于博弈论的鲁棒性功率分配

针对多用户多输入多输出（MU-MIMO）天线系统,提出了一种基于非合作博弈论的功率分配方案。此博弈模型中,以用户在系统中的信号泄漏噪声比值（SLNR）作为用户功率分配和公平性参数设置的依据,保证用户所期望的服务质量和公平性,并证明了纳什均衡的存在性。其次,考虑信道估计误差的影响,提出了一种基于滑动模型的迭代功率分配控制算法满足所有用户的最小通信质量要求。仿真结果显示此方案在信道误差的情况下,相比现有方案可提高系统吞吐量。     

基于天线选择技术的大规模下行MU-MIMO系统能效分析

为了提高大规模多用户多输入多输出(MU-MIMO)下行系统的能效,提出了一种基于发送天线选择技术的能效优化机制。首先建立了同时考虑发送功率与电路功耗的新的系统功耗模型,并基于该模型,分析了基站配置天线数目与所有接收终端用户数目对系统总功耗及能效的影响。然后通过理论推导得到了系统能效最优时的最优天线选择数目,并与使用全部天线时的系统能效进行比较。仿真结果表明,所提出的发送天线选择机制通过优化激活部分基站天线能够明显提高系统能效。在用户数为10、发送功率分别为40 W和10 W时,与使用全部天线相比,天线选择技术能够分别使得系统能效获得大约12%和78%的性能增益。     

具有大规模天线选择与功率分配的协作通信

在瑞利衰落信道下研究了采用前向译码转发协议的三节点协作模型,分析了中继分布大规模天线阵列时系统的可靠性能。为了有效地降低系统复杂度,同时又能获得大规模天线带来的分集增益,给出了中继选择合并(SC)与天线选择空间调制(SM)相结合的组合传输方案。为了进一步提高可靠性能,研究了SC/SM组合方案如何通过功率分配优化其误比特率性能。仿真分析表明,大规模中继SC/SM方案的功率分配能够有效改善系统的误比特率性能。     

不同约束对MMSE软干扰消除Turbo均衡器性能的影响

在MIMO空时编码系统中寻求一种有效的抑制等信道干扰（CCI）的方法是无线通信系统中的关键。基于最小均方差（MMSE）的软干扰消除Turbo均衡器能有效地消除系统共信道干扰与多用户干扰，在频率选择信道下的是一种非常有效的均衡接收技术。它在多天线系统中应用时，需要通过MMSE的方法得到优化的滤波系数；但在不同的约束条件下，会得到不同的滤波系数。本文比较研究了不同的约束方法对系统性能的影响。通过仿真得出了发射天线约束对系统性能起主要作用的结论。     

移动传感器网络的安全性能智能预测

移动传感器网络的物理层安全问题日益复杂,已经成为了一个研究热点。为了及时处理网络安全事件,研究了移动传感器网络的安全性能预测,提出了一种基于灰狼优化广义回归（Grey Wolf Optimization-Generalized Regression,GWO-GR）神经网络的安全性能智能预测方法。该方法利用发射天线选择策略,推导了非零安全容量概率性能的精确闭合表达式。仿真比较了所提方法、反向传播神经网络、广义回归神经网络、支持向量机等方法,结果表明,所提方法可以实现更好的预测性能,提高安全性能预测的实时性。     

一种改进的大规模MIMO发射天线选择算法

为了降低天线选择算法在大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）系统下的误码率和复杂度，以用户端接收的总功率为优化目标，提出一种最大化所有用户接收总功率的天线选择算法。该算法将优化目标函数转化为凸函数，并利用凸优化方法求得其有效解。仿真结果表明，所提天线选择算法与传统的最大和容量算法相比，具有较好的系统误码率性能，且运算复杂度低，但系统容量有所降低。     

多组多播集中式大规模MIMO系统的安全性能分析

分析了主动攻击下的多组多播集中式大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的安全性能。基于上行导频训练估计的信道状态信息，系统采用功率限制下的共轭波束成形方案实现下行多播传输。通过分析合法用户安全速率的下界和窃听者信息速率的上界，得到了系统安全速率下界的闭合表达式。进一步，推导出基站天线数趋于无穷大情况下此安全传输系统能获取的极限安全速率。实验仿真验证了所得结果的正确性。     

基于卷积神经网络自编码器结构的空时分组传输方案

为提高现有端到端通信系统的泛化能力和可靠性，提出了一种基于卷积神经网络的空时分组码（Space-Time Block Coding，STBC）多输入多输出通信系统物理层方案。该方案将通信系统物理层表述、调制和解调过程联合起来形成端到端自编码器系统，引入多层一维卷积层，分别构建发射机和接收机，并扩展为多天线模式。为进一步提高系统可靠性，合理规划网络结构和参数，联合信号的调制和编码方案，优化了系统模型。仿真实验表明，针对瑞利相关衰落下多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）信道应用场景，训练模型可以实现传统STBC系统的误码性能，两发两收系统在发送端相关系数为0和0.9时分别优于传统系统0.5 dB和1 dB。此外，经过优化后的系统可获得采用卷积编码的性能改善效果，其两发两收不同工作方式优于传统1/2码率卷积编码STBC系统1~3 dB。     

最优天线选择空时分组码的性能分析

空时分组码(Spce—Time Block Coding)是目前研究发送分集(Transmit Diversity)技术的一个热点。针对TD—SCDMA系统的MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)信道，将天线子集选择技术与空时分组码(Spce—Time Block Coding)相结合，进一步提升了发送分集的误码率性能。通过理论分析对此方案的进行了性能评估，表明天线选择技术对空时分组码(STBC)的性能有较大的改善。     

最优天线选择的空时分组编码

本文针对TD－SCDMA系统的MIMO（Multiple-Input Multiple-Output)信道，采用天线选择技术来提高空时分组码（Space-Time Block Coding)的分集性能。其依据是利用TDD系统上、下行信道的互易性，将系统对上行信道的估计直接应用于行链路。仿真结果表明，将天线选择技术与空时分组码（STBC）相结合对系统的误码率性能有较大的改善。     

VBLAST在宽带空间相关信道下的性能分析

在宽带空间相关信道下,通过仿真分析、评估了VBLAST空时接收机的性能。仿真结果表明随着信道空间相关性的增大,系统的性能都有所下降;随着接收天线数的增加,信道相关性对系统的影响逐渐减小。     

分布式MIMO中的最大似然频偏估计

在考虑分布式多入多出(MIMO)系统中各收发天线对之间的频偏均可能不同的一般情况 下,推导出了平坦衰落MIMO信道模型下的最大似然频偏估计。针对收端是否采用分布式天线 的两种不同情况,分别提出了一种只涉及一维最大化问题的较低复杂度频偏估计方法。仿真 结果表明,所提频偏估计方法在平坦衰落MIMO信道下可以获得令人满意的估计性能;而在收 端仍采用集中式天线这一特殊情况下,利用所有接收天线上的接收信号进行联合估计,可以 进一步提高估计性能。