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相比于传统多输入多输出(MIMO)系统,大规模MIMO的天线数量大幅增加,使得系统的容量提升、误比特率下降,但也造成预编码矩阵维度升高,算法复杂度、系统成本及实现难度增大。将大规模MIMO系统主要采用的预编码技术分为线性和非线性两个部分,对两者进行了归纳和对比,并着重介绍了几种经过简化的线性预编码算法和几种比较典型的非线性预编码算法,指出因为非线性算法的复杂度很高,故未来大规模MIMO系统的预编码应当以线性算法为主。 相似文献
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未来第5代移动通信系统(5G)中无线数据业务量的爆发性增长推动着研究人员发展新的颠覆性技术。作为5G的关键候选技术之一,大规模多入多出(MIMO)在基站使用远超激活终端数的天线,能增加一个数量级的频谱效率并大幅降低发射功率。首先介绍了大规模MIMO的系统模型和理论性能,其次分析和归纳了在信道测量与建模、信道信息获取、传输方法的研究成果,然后简述了实验和测试进展,最后讨论了未来研究方向。 相似文献
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在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中,基站根据用户反馈的信道状态信息进行自适应编码调制以提高频谱效率,因此需要将用户侧估计到的信道状态信息反馈到基站。由于反馈过程存在的延迟会降低系统性能,因此在考虑延迟的情况下,对基于深度学习的信道状态信息自编码器CsiNet进行改进,使用下行信道的延迟状态信息作为信道状态信息自编码器的期望输出信号来对自编码器进行训练,减少了反馈延迟误差的影响。仿真结果表明,在延迟为1时隙时,所提方案的归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)仅为自回归-主成分分析方案、基于压缩感知的方案和基于卷积神经网络的CsiNet方案的1/8~1/7,并且随着时隙增加,NMSE性能提升越明显。 相似文献
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在多用户下行多天线系统中,基站可利用信道状态信息将独立的数据流同时发送到
多个用户以得到更高的信道容量。由于在实际系统中基站很难实时得到各用户的完全信道状
态信息,可以基于有限的信道反馈量进行用户选择来提高系统的和速率。提出了一种部分信
道状态信息下利用有向图实现多用户下行多天线系统用户选择的算法。该算法将用户选择的
问题变成了在有向图中寻找闭合环的问题,可以大幅度降低用户选择的复杂度;克服了常
规的随机波束成形算法只有在用户数非常多的时候才能有效工作的弱点,在用户数少或中等
的时候能得到比其更好的性能。因此该算法更适合在实际系统中应用。 相似文献
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为了解决下行三维(3D)多用户(Multi-User,MU)多输入多输出(MIMO)系统中的共信道干扰问题,提出了一种基于Khatri-Rao积的3D预编码方法。该方法首先产生离线码本,然后各用户分别选择与水平维和垂直维信道最匹配的的码字并将其反馈给基站端,最后,根据提出的Khatri-Rao积基站端构造3D预编码矩阵,对不同用户数据进行处理。理论分析和仿真结果表明,该方法可有效地匹配真实信道状态信息(CSI),而且可有效地抑制共信道干扰,提升系统误码性能,对系统的性能优化有一定的参考价值。 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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针对多载波系统中峰均功率比(Peak to Average Power Ratio,PAPR)普遍较高的问题,首先给出预编码技术抑制PAPR的基本思路和预编码矩阵的一般性设计规则;然后将降低信号峰值的问题转化为在信号瞬时功率均值不变的条件下最小化信号瞬时功率方差的优化问题;最后,为了使预编码矩阵能够联合改善载波的相位和发送信号的非周期自相关性以提高PAPR的抑制效果,基于梯度搜索算法提出一种将非周期自相关性和相位共同优化的算法求解上述最小化问题,通过互补误差函数(Complementary Cumulative Distribution Function,CCDF)表示对PAPR的抑制效果。仿真结果表明,该算法在不影响甚至稍微提高系统误码率性能的前提下,相比于预编码方法改善约0.8 dB。 相似文献
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干扰对齐技术可以获得干扰信道自由度的最佳值,从而有效改善系统的性能。在实际系统中干扰对齐技术通常采用迭代的方法进行预编码矩阵与干扰抑制矩阵的设计,而迭代方法都需要对发送预编码矩阵进行初始化处理。然而,目前大多数已有的研究所采用的初始化处理方法都忽略了干扰的影响。因此,在此基础上提出了一种基于新的初始化方法的优化算法,该方法在初始化预编码矩阵中既考虑了干扰信号也考虑了有用信号。首先,选取均方误差和最小化作为优化目标,然后利用正交三角(QR)分解将信道空间分为有用信号空间与干扰信号空间来进行预编码矩阵的初始化设计,经过反复迭代得到发送预编码矩阵与干扰抑制矩阵的最优解。理论分析和仿真结果表明,所提算法在收敛性、均方误差、和速率等方面都优于其他算法。 相似文献
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给出了一种频率选择性信道下空间相关MIMO的系统模型,其发送端采用准循环系统RA码,接收端采用一种对空间相关和非相关信道均适用的软干扰消除迭代检测算法.该算法首先采用基于最小均方误差检测(MMSE)的滑动窗口模型进行干扰消除,然后采用多天线联合最大似然检测(ML)以得到软信息,再将得到的软信息传递到译码器译码并输出发送比特的软信息作为下一次迭代的先验信息,即完成一次迭代.此模型能够取得比较好的误码率性能(BER),其改进方案既增加了发送端的调制域分集,性能又有提升.作为比较,基于软干扰消除的逐天线MMSE迭代检测的方案(ABA SC/MMSE)性能很差.仿真结果也证明了以上观点. 相似文献
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目前混合预编码方案中,大多采取高精度的移相器作为模拟预编码的设计基础,使得系统成本增加。针对这一问题,探讨了有限精度射频前端的混合预编码设计。为了实现更高的频谱利用率,考虑到天线权值的最优组合为一NP(Non-deterministic Polynomial)问题,受机器学习启发,采用遗传算法对阵列中阵元的相位取值进行建模设计模拟预编码。通过信道矩阵与模拟预编码矩阵的乘积引入等效信道矩阵,考虑用户间干扰,以最大信干噪比准则进行数字预编码设计。仿真结果表明,该方案得到的混合预编码矩阵其系统性能可逼近全数字预编码矩阵的性能。 相似文献
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针对毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统混合预编码方案设计的难题,采用字典学习的思想,提出了一种高精度混合预编码方案。该方案首先对全数字预编码矩阵的各列采用稀疏表示;进而按列将字典原子从稀疏表示中分离出来,通过对误差矩阵采用奇异值分解(SVD)来更新对应的字典原子,直到所有字典原子更新,以形成新的字典矩阵;最后,利用更新后的字典矩阵稀疏重构全数字预编码矩阵,以得到模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵。仿真结果表明,相较于基于正交匹配追踪(OMP)的混合预编码方案,所提方案在提升系统频谱效率和降低误码率方面具有明显的优势。 相似文献
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