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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。 相似文献
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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。 相似文献
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多输入多输出(MIMO)雷达多信号间正交性和天线阵列结构影响空时自适应处理(STAP)性能。为了提高多信号间正交性,提出了基于遗传算法优化提高四相编码的自相关峰值并降低互相关峰值方法,保证了多发射信号间良好正交性,基本抑制了盲速影响。针对天线阵列稀疏导致盲速、阵元密布导致天线孔径过小的问题,基于最大连续孔径思想,提出了一种优化阵列结构,在不显著增加天线阵列长度和阵元数目条件下,与四相编码信号结合,实现了动目标检测。仿真实验证明,基于四相编码正交信号和收发阵列设计,MIMO STAP可实现良好动目标检测性能。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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提出了一种异步发射信号的MIMO系统模型:在V-BLAST
系统各发射天线对应的数据流中人为添加时延,使得各发射天线的信号异步
发射、异步到达接收机。基于该系统模型,提出了一种差分检测方法,解决了传
统V-BLAST方法无法进行差分检测以及无法实现单天线检测的难题。仿真结果显示,该算法
在不同的相对时延情况下的误码率性能不同。 相似文献
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设计了一种高隔离度双频多输入多输出(MIMO)天线,该天线覆盖2.4 GHz和5 GHz无线局域网频带,可以应用于移动物联网之中。天线包含两个相同的辐射单元天线,采用微带馈电的方式进行馈电。单元天线使用单极子天线作为基本辐射器,其包含一根长的和短的单极子天线,分别谐振在低频和高频频段。通过在两个单元天线中间加载T型隔离器提高了单元天线之间的隔离度。天线的辐射振子、馈电以及T型隔离器都印刷在同一块微波板材上,从而方便了天线的制作和加工。仿真结果表明,该天线在1.9~2.8 GHz以及4.7~6.2 GHz频带范围内能实现良好的双频工作特性,天线隔离度近20 dB,可以广泛应用于物联网系统中。 相似文献
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当使用所有天线进行无线数据传输时,大规模多输入多输出(Multiple-Input multiple-Output,MIMO)系统中的基站需要使用与天线数相同的射频链路,导致系统的实现复杂度增加,降低了系统的能效。针对能效降低的问题,提出了一种天线选择和功率分配的联合迭代优化算法。该算法在给定初始发送功率的条件下,随机生成一个天线集合作为内循环的初始值,内循环每次从余下的天线集合中选择一根具有最大能效的天线进行替换,得出最优天线集合,求出相应的最优发送功率,并以此作为下次外循环发送功率的初始值。仿真结果表明,所提算法在降低计算复杂度的前提下,几乎可以达到近似于最优穷举搜索算法的能效性能。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献