高速MIMO解调器的FPGA实现

研究了高速多入多出（MIMO）解调器的实时实现，并且基于一种与信道译码器联合迭代的MIMO检测算法，提出了高效可行的FPGA实现方案。仿真分析和实验表明，硬件实现的性能与理论性能接近。完全可应用于新一代移动通信系统中完成高速MIMO解调的任务。     

一种短波MIMO系统模型及适用性分析

在现有Gesbert 多输入多输出（MIMO）系统模型的基础上,结合短波天波信道的传 播特点,建立了一种短波MIMO系统模型。所建立的模型是一种解析模型,可由接收天线相关矩阵、发射天线相关矩阵以及传播模式相关矩阵产生。通过对该模型进行适用性分析发现,其与实际HF MIMO系统的信道矩阵具有相同的秩特性。该模型避免了直接测量HF MIMO信道矩阵的复杂性和局限性,可以用于进行HF MIMO系统容量计算。     

一种新的MIMO无线通信空时分组码方案

从MIMO(多入多出)引出空时分组码背景;针对实际MIMO应用提出了一种利用广义复正交方法新设计的满分集的码率为1/2的6个发射天线4个接收天线(6×4)和8个发射天线4个接收天线(8×4)结构的空时分组码系统,仿真结果表明该系统具有良好性能。     

基于嵌套张量模型的MIMO中继系统组合接收算法

目前在单向双跳多输入多输出（MIMO）中继系统中，基于嵌套张量模型的接收算法主要采用单步交替最小二乘（ALS）和KRF（Khatri-Rao Factorization）算法。在时变信道且实时性要求较高场景下，计算复杂度高是制约其应用的主要因素。为此，在对单向双跳MIMO中继系统建模基础上，提出了基于嵌套张量模型的双步组合接收算法。该算法通过对接收的数据张量进行重建，将符号估计和信道估计分离，充分利用ALS和KRF的算法优势，有效降低了计算复杂度。同时，对算法的可辨识性进行了分析。仿真结果表明，该算法保持了与传统嵌套PARAFAC的最小二乘（Nested PARAFAC ALS）算法的相同估计性能，在源天线个数变化时，计算复杂度降低了80%以上；在中继天线个数变化时，计算复杂度降低了50%以上。     

单中继多用户MIMO系统中继预编码新方案

针对单中继多用户多输入多输出(MIMO)通信系统中用户间干扰问题,提出了一种可以有效抑 制用户 间干扰的中继接收和预编码方案。该方案在中继端对信号进行迫零（ZF）接收,利用最大化 信漏噪比（SLNR）准则设计中继端预编码向量,并针对难以获得最优解的情况,利用迭代解 出次优解。仿真结果表明,与中继端ZF预编码相比, SLNR预编码更好地抑制了用户间干扰 ,相同和速率性能下,基站发送端功率比ZF预编码减少4 dB,具有实用价值。     

一种MIMO中继系统的自适应自干扰消除方法

为节省频率资源,全双工中继一般采用相同的频率接收和发射信号。由于收发天线之间无法充分隔离,接收天线容易受到自身发射天线的回波干扰。针对宽带全双工多输入多输出（MIMO）中继的自干扰问题,提出了一种基于梯度下降自适应算法的自干扰消除方法。该方法利用中继反馈的已知信号进行自干扰信道估计,并产生一个对自干扰信号的估计信号,从而在接收端将干扰抑制。仿真结果表明,该方法在自适应滤波器的跟踪性能、收敛分布和不同MIMO配置下的均方误差（MSE）性能等方面均取得良好效果。     

酉稀疏贝叶斯学习降维MIMO雷达角度估计

针对收发共址多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）雷达的低计算复杂度波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计问题,提出一种降维的MIMO雷达高精度DOA新算法。首先采用经过白化的降维矩阵对MIMO雷达脉冲压缩后的接收信号进行降维;然后通过最优信号子空间拟合对无幅度误差阵列流型下的接收信号矩阵进行重构;接下来通过酉变换得到实值增广数据矩阵,并在实值稀疏字典矩阵下对其进行稀疏表示;接着将DOA估计问题转化为行稀疏矩阵的稀疏恢复问题,通过改进的稀疏贝叶斯学习对其进行求解,实现目标DOA的估计。理论分析和仿真实验结果验证了该方法的有效性和实用性。     

匙孔信道容量及中断概率分析

在某些多输入多输出(MIMO)衰落环境下,虽然发射或者接收信号不相关,但是系统的信道容量依然很低,这种现象称之为匙孔(Keyhole)效应.针对匙孔衰落MIMO信道,在任意的收发天线数目下,分析了Keyhole信道容量以及中断概率.研究结果表明,匙孔信道的最大分集增益由发射或接收天线数目的最小值决定.     

MIMO技术的发展与应用

给出了多输入多输出(MIMO)技术的概念,详细叙述了MIMO技术的研究现状,阐述了MIMO的关键技术和MIMO技术的应用,研究和分析表明无线移动通信领域智能天线技术的重大突破就是多MIMO技术,它能在不增加带宽的情况下成倍地提高通信系统的容量和频谱利用率,是下一代移动通信系统中最富有竞争力的技术之一。文章最后给出了MIMO技术今后的研究方向。     

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。     

短波MIMO通信的研究进展

短波通信中的天波传播信道因为多径和多模式传播而具有充分散射的特征,因而非 常适合多输入多输出技术的应用。总结了短波多输入多输出技术通信的研究现状,归纳并分 析了 短波多输入多输出技术本身以及间隔式同构天线阵和同位置异构天线阵在短波多输入多输出 通信中应用的可行性,并指出了需要进一步解决的问题。     

基于协方差矩阵重构的阵元失效MIMO雷达DOA估计

在实际应用中由于恶劣环境或人为干扰等因素而导致多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达部分阵元失效,使得其接收数据缺失及其协方差矩阵秩亏,从而导致子空间类算法的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计性能恶化甚至完全失效。针对上述问题,提出了一种接收阵元失效下基于协方差矩阵重构的MIMO雷达DOA估计方法。该方法根据MIMO雷达协方差矩阵中以接收阵元数划分的子方块矩阵具有Toeplitz特性,利用正常工作接收阵元的协方差矩阵元素来恢复相应的缺失元素,从而重构出完整的数据协方差矩阵,提高阵元失效MIMO雷达的DOA估计性能。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

毫米波大规模MIMO技术与海上雨衰模型综述

将毫米波大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术应用于海上通信中,可以提供相比传统海上通信更高的传输速率和更多的通信服务。采用基于毫米波大规模MIMO技术的通信基站进行海上通信时,降雨衰减不可忽略。预测性能良好的雨衰预测模型是考虑降雨问题的关键。从降雨衰减预测模型、大规模MIMO技术、毫米波通信、无线电波海上衰减特性四个方面阐述了相关原理与国内外研究现状,分析了上述研究方面与雨衰相结合的技术特点与未来发展趋势,为研究雨衰模型应用于毫米波大规模MIMO海上通信提供了理论参考。     

几种接收机在MIMO信道下的性能比较

多入多出（MIMO）无线信道具有空间复用增益和分集增益特性，因此MIMO系统和单入单出（SISO）无线系统相比能够获得更高的频谱效率。本文在不同天线组合下分析了几种MIMO空时信号处理算法的性能，仿真结果和理论分析表明：空间复用增益和分集增益不能同时获得最大，因此在设计MIMO通信系统时可根据实际情况选择天线数，即不仅考虑系统抵抗信道衰落的分集增益，还要考虑能够提供更高的数据传输速率，通过折衷考虑空间复杂增益和分集增益，从更全面的观点评估系统的性能。     

一种新的MIMO信道模型

实际无线通信环境中发送天线之间以及接收天线之间存在相关性。针对以上特点,从 多径MIMO信道的特性出发,首先建立发射天线相关系数矩阵和接收天线相关系数矩阵,并将 它们引入无线信道的莱斯MIMO信道模型中。最后通过分析LOS MIMO信道相关模型和瑞利衰落 MIMO信道相关模型,给出了具体的建模步骤。仿真结果表明采用本文方法产生的信道模型的 MIMO系统误码率更低,从而验证了该信道模型能够较好地模拟MIMO系统的空间信道。     

集中式MIMO雷达与相控阵雷达干扰抑制性能对比

针对传统相控阵雷达与集中式多输入多输出(MIMO)雷达的干扰抑制性能优劣问题,对集中式MIMO雷达与相控阵雷达的信干噪比和改善因子进行了对比分析,从理论上研究了两种体制雷达的干扰抑制能力并进行了数字仿真。仿真结果表明,与传统相控阵雷达相比,集中式MIMO雷达通过提升信干噪比输出增强了干扰抑制能力。     

应用酉变换近似消息传递的大规模MIMO接收机设计

由于天线间距较近和一些非白高斯干扰，大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）系统的信道矩阵存在如列相关、低秩和非零均值等“病态”特征，给基于近似消息传递的迭代接收机算法造成了严重的性能损失。为此，提出了一种基于酉变换近似消息传递(Unitary Transformation Approximate Message Passing,Ut-AMP)的接收机算法。首先针对均值非零、列相关和条件数过大三种常见的病态特征，分析了酉变换的必要性；其次，利用变量间的马尔科夫特性将大规模MIMO系统进行因式分解和因子图建模，推导了联合置信传播、平均场和Ut-AMP的消息传递算法，并与现有算法的复杂度进行了对比；最后建立大规模MIMO接收机模型，对所有相关算法进行数值仿真。仿真结果表明，所提接收机算法能够以复杂度略有提升为代价，在病态信道矩阵环境中大幅提升接收机的鲁棒性，具有很高的研究和应用价值。