MIMO-OFDM技术理论概述

MIMO技术在不增加系统带宽和功率的前提下,分别利用发射分集和空间复用来增强系统抗干扰能力和提高系统的信道容量,MIMO技术变成了第四代无线通信的关键技术之一。OFDM技术使多径效应的符号之间的干扰得到消弱,但是无法提高对频谱资源的利用率。故将MIMO技术与OFDM技术相结合,发挥彼此的优点,很好地解决了无线通信中两大难题。     

MIMO系统中基于卡尔曼滤波的信道预测算法研究

多输入多输出(MIMO)技术是LTE系统中的关键技术之一,能够在不增加带宽的情况下成倍地提高了通信系统的容量和频谱利用率。本文提出了一种多用户MIMO下行链路中基于卡尔曼滤波的信道预测算法。在实际传输时,发射端根据接收端反馈回来的信道信息预测出下一时刻的下行信道信息,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

一种基于信干比门限反馈的MIMO下行系统自适应传输策略

以降低系统反馈为目标,提出一种在多天线下行系统基于信干比门限反馈的自适应传 输策略。基于正交随机波束成形,提出仅当用户最大信干比超过门限时才将最大信干比和对 应的波束序号反馈给基站,并给出了系统平均总速率与该信干比门限的关系表达式。仿真结 果表明,通过选取有效的信干比门限,可在几乎不降低总速率的情况下,系统反馈极大降低 。     

一种基于帧结构的MIMO-OPDA盲均衡改进算法

提出了一种新的改进外积分解法(OPDA),克服了单输入多输出(SIMO)系统中的OPDA盲均衡算法扩展到多输入多输出(MIMO)系统中计算复杂度增加的缺点。在MATALB中构建了基于帧结构的MIMO-OPDA盲均衡算法模型,并将改进算法和原算法进行了仿真比较.仿真表明系统运算速度提高了,而且随着接收信息的累积,改进的OPDA和原OPDA算法性能相当,证明算法改进十分有效。     

基于CP分解的MIMO-OFDM系统接收信号盲检测

多输入多输出-正交频分复用（MIMO-OFDM）无线通信系统中接收信号从空间、时间、频率的维度形成多因素的阵列信号,传统的矢量或者矩阵代数的建模方法在处理多因素信号问题上显得不足,无法利用多因素间的关系,而张量分析在解决多维阵列信号处理的问题上具有优势。针对MIMO无线通信系统,结合OFDM技术,研究了张量信号的建模及分解方法,并充分利用张量信号的分解唯一性提高无线接收信号的检测能力。提出了基于CP（CANDECOMP/PARAFAC）张量分解方法对未知信道状态（CSI）的MIMO-OFDM系统进行接收端的张量信号建模和盲检测,并通过仿真分析验证了模型的可行性。仿真结果表明,在接收天线数目大于发送天线数目且各径信道独立情况下,基于CP分解的接收信号盲检测算法在误码率为10-4时,随着接收天线数目增加,信噪比可获得约5 dB的增益。     

基于Gibbs采样的MIMO信号检测改进算法

针对传统Gibbs采样算法的“失控问题”,提出了一种改进算法,在Gibbs迭代采样过程中加入对噪声方差的估计,消除了失控问题。设计了信号检测流程,将最大似然（ML）检测的搜索过程嵌入Gibbs迭代采样过程,减少了最大似然检测的计算步骤。仿真结果表明,所提算法能估计噪声方差,具有接近最大似然检测的性能。     

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。     

采用数据辅助的大规模MIMO信道半盲迭代估计

由于大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信道衰落参数的维度较高,导致最优估计算法计算量大且需要的导频数较多而影响到频谱效率。为降低计算复杂度并减少导频开销,提出了两种基于期望最大化(Expectation Maximization,EM)估计的半盲迭代改进算法。利用少量正交导频序列估计出信道初值,通过用户与基站间信道的大尺度衰落系数把用户分簇,根据这些系数按比例地分配接收噪声,再利用数据的统计特性推导出信道衰落参数的均值和方差。仿真结果表明,当导频数远少于待估计参数的个数时,半盲估计算法的均方误差(Mean Square Error,MSE)优于导频估计的极大似然(Maximum likelihood,ML)算法。     

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。     

多用户MIMO-OFDM系统中一种子载波分配算法

介绍了多用户MIMO-OFDM系统中的Hungarian子载波分配算法，然后针对其计算复杂度过高的缺陷，提出一种局部最优的子载波分配算法，并与Hungarian子载波分配算法进行仿真比较。结果表明，该算法使系统总数据速率仅下降1．7％，而其计算复杂度却大幅减小，提高了资源分配的效率，符合高速无线系统资源实时分配的要求。