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。     

TD-SCDMA系统中一种快速的下行波束形成技术

利用阵列天线系统接收信号的自相关矩阵的最大特征值所对应的本征向量的信号处理(PSM)思想，提出一种适用于TD—SCDMA系统的快速下行波束形成技术。此方法利用各个用户的扩频码进行目标用户的数据分离，并用迭代的方法代替用户信号的自相关矩阵的特征分解，降低了计算复杂度。计算机仿真验证了该方法的有效性。     

基于确定性观测的压缩感知MIMO信道参数反馈

在实际资源受限（带宽受限或功率受限）的无线通信系统中,多径信道具有很强的稀疏特性,如何利用这一特点更加高效地将接收端获得的多径信道状态信息（CSI）进行压缩、反馈,是目前信道状态信息反馈技术的研究热点。针对现有多入多出（MIMO）信道状态信息反馈方法中随机观测矩阵需要较大存储空间的问题,引入了确定性Golay测量矩阵,提出了一种基于确定性观测的压缩感知MIMO多径信道参数反馈方法。在接收端对由信道估计得出的信道状态信息利用确定性Golay测量矩阵进行观测,将较少数目的观测值反馈到发送端,在发送端通过重构算法恢复出完全信道状态信息。仿真实验表明,与随机观测相比,采用确定性Golay观测矩阵的方法虽然需要的观测值数目会有所增加,但所需存储空间远小于随机观测矩阵,且利用确定性观测反馈信道状态信息的重构性能与随机观测矩阵相当。     

一种基于二重特征分解的稳健波束形成方法

针对强干扰背景下的弱目标被动探测与定位问题,提出了一种基于特征分解的稳健波束形成方法。首先搭建了一个由信号子空间与干扰方向导向矢量组合的特殊矩阵,理论推导了该矩阵特征向量与信号导向矢量间的内在关系,并证明这种数学关系仅与信号间相对方位有关,与信号能量无关;接着利用该关系,构造了能够抑制训练数据中期望信号并保证其余信号功率不变的预处理矩阵;最后对预处理后的训练数据,结合对角加载方法,获得最终波束形成方法的权向量。仿真实验证明,在干扰区间已知时,该算法在保证波束形成的稳健性同时,具有更强的干扰抑制能力。     

基于累积量的盲自适应波束形成技术

本文研究了在阵列信号处理中使用累积量的问题，以及在相干多径环境中基于累积量的盲自适应波束形成技术。该技术能在阵列几何结构和阵列流形未知的条件下，自适应调整权系数使阵列输出的信号干扰加噪声比最大。     

基于LMS算法的TDRSS自适应多波束形成

跟踪与数据中继卫星系统（TDRSS）是转发地球站对低、中轨航天器的跟踪测控信号和中继从航天器发回地面的信息的卫星通信系统，自适应多波束形成是TDRSS中的一个关键技术。讨论了一种基于中频实数加权的LMS算法的自适应多波束形成方法，采用两路正交实信号进行实数加权，大大节约了硬件资源。理论分析及计算机仿真结果都证明了该算法的可行性及优越性。     

多波束形成技术研究

讨论了跟踪与数据中继卫星系统 (TDRSS)中关于多波束形成的算法 ,优选的有LMS自适应方式和相位调整自适应方式 ;并简单介绍了波束控制和波束形成的实现     

基于格规约辅助的MIMO系统GMD-TH预编码方案

现有的GMD-TH(Geometric Mean Decomposition-Tomlison Harashima)预编码方案在发射 端未对获得MIMO（Multiple-Input-Multiple-Output）信道增益矩阵优化,因而 其误码率和分集增益无法获得令人满意的效果。为此,在原有MIMO系统GMD-TH预编码的基础 上,提出一种基于格规约辅助的GMD-TH预编码方案。该方案采用基于格规约的算法对信道 矩阵进行优化,经过优化的信道矩阵其列向量之间具有更好的正交性并且向量的长度更短, 并且采用优化的信道矩阵提高了GMD-TH预编码MIMO系统的分集增益。仿真结果表明：相比于 传统的线性预编码方案,该预编码方案有效地提高了MIMO分集增益,相同误码率下,信噪 比降低3 dB以上,具有实用价值。     

基于数字波束形成的自动跟踪系统

针对多目标测控问题，提出了一种实用的利用基于圆阵的数字波束形成技术来实现目标跟踪的系统。在系统实际工作于噪声和干扰环境中时，为避免计算梯度时可能出现的数值突变，提出了一种修正的梯度跟踪自适应算法，可靠地实现了权值更新，并对各阵元输出进行加权合并，以获得最大信号输出，同时实现对目标方位角和俯仰角的自动捕获和跟踪，且跟踪迅速、正确、稳定。仿真结果表明了所提出的方案的正确性。     

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 。     

一种基于方向标记的有限反馈量化方法

随着天线数目和反馈比特数的增加,大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）信道向量量化的复杂度大幅增加。为此,提出了一种基于方向标记的有限反馈量化方法。该方法将码本中码字进行分组,每组选取一个向量作为方向标记向量,在进行量化时,信道向量首先与各组方向标记向量进行比较,将与信道向量最接近的方向标记向量所在组选为待选码本组;在待选码本组内进行下一步量化,最终选出与其最接近的量化向量为最优码字。复杂度分析与仿真结果表明,所提方法缩小了待选码字的数量从而降低了计算复杂度,是系统性能与计算复杂度的一种折中。     

一种基于码本轮转的有限反馈量化方法

大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）系统中随着天线数目的增加,其反馈比特数将随之大幅度增加。为此,提出了一种基于码本轮转的有限反馈量化方法。该方法中,用户在前一时刻得到最佳码字之后,在码本中选取轮转区域构成虚拟码本,判断当前时刻的信道向量,满足轮转条件的用户将虚拟码本轮转到码本起始位置,在虚拟码本中进行量化;不满足轮转条件的用户在原始码本中进行量化,选出当前时刻的最优码字。反馈比特数分析与仿真结果表明,所提方法可轮转的虚拟码本减少了量化码字的数量,从而减少了反馈比特数,是系统性能与反馈比特数的一种折中。     

一种基于ESPRIT的盲波束形成方法

备用信用证是不同于传统的商业信用证的一类特殊信用证,它主要用于为基础交易提供履约担保,它使用的单据与商业信用证也大不相同。本文在与商业信用证进行比较的基础上,结合ISP98的规定,对备用信用证下的典型单据以及单据的合理选用作简要的介绍。     

基于粒子群优化的数字波束形成算法

波束形成的加权系数求解是一个优化过程,现有算法大多经过多次迭代,计算量大,实现复杂。为降低波束形成算法复杂度,将粒子群优化原理应用于数字波束形成中,提出了基于粒子群优化的自适应数字波束形成算法。该算法将每一组权值作为一个粒子,将阵列加权和的输出信号与干扰噪声比(SINR)作为适应度函数,通过比较各个粒子的适应度值,进行迭代搜索得到最优解。该算法可使天线阵在主波束对准有用信号,同时能有效抑制两个以上的干扰,且对阵列通道误差有较好的稳健性。计算机仿真验证了算法的有效性。     

基于深度学习的毫米波系统波束成形

针对高移动用户在毫米波系统中用户与基站之间频繁切换增大延迟开销问题,提出了一种新颖的集成深度学习协调波束成形（Deep Learning Coordinated Beamforming,DLCBF）解决方案。该方案通过协调多个基站同时为一个移动用户服务,接收用户上行导频序列和预编码码本训练模型,进而预测最佳下行波束向量,克服了大型天线阵列毫米波系统中选取最佳波束成形向量需要的巨大训练开销。仿真结果表明,所提方案与传统的毫米波波束成形策略相比有更高的频谱有效率。     

基于新限速抽样的超宽带通信系统信道时延估计

提出了利用新限速抽样率理论解决信道估计问题,建立了既可用于宽带也可用于窄带信道估计的框架,此框架的抽样率低于奈奎斯特速率。通过实例展示了利用奈奎斯特速率抽样而工作在低于奈奎斯特抽样率的算法性能,减少了功耗,也降低了算法的复杂性。     

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。     

MIMO系统的波束成形技术与开关算法结合的性能分析

提出了一种在多用户情况下多输入多输出系统用开关算法结合波束成形技术的方法 。对3种波束成形技术的方案研究表明,波束成形的处理过程对开关算法的判决准则有重要 影响。从仿真结果可以看到,空时分组码的自适应波束成形算法与开关算法结合时在误码率 为10 -2时,信噪比比迫零算法结合和奇异值分解算法结合时分别提高7 dB和8 dB 左 右。