MIMO-OFDM系统速率自适应传输方案

在采用TDD工作方式的MIMO-OFDM实际通信系统中,由于收发两端环境的不同导致干扰对称的假设不再满足。为了弥补这一影响,准确地确定系统的最佳传输参数,提出了一种基于事件驱动机制的闭环自适应传输方案。该方案通过在收发双方建立一条闭环控制信息传输链路,实现了迅速准确地确定最佳传输参数的目的。实验仿真结果表明,当在MIMO-OFDM系统中采用该方案时,可以有效提高系统的吞吐量,减小系统的中断概率。

多径衰落分群子载波MIMO-OFDM系统的性能

在分群空时频MIMO-OFDM系统中使用群化分组各子载波策略,将信道估计的导频序列离散于各独立子群中,由空频两域扩展到空时频域,降低系统编解码以及导频序列设计的复杂度,并推导非精确信道信息下分群空时频MIMO-OFDM系统的成对错误概率上界的闭合表达式.理论分析和计算仿真表明,在衰落信道下等间隔的子载波分群策略,可通过减少运算矩阵的规模降低算法复杂度,且具良好的性能.

改进的自适应Fischer算法及在MIMO-OFDM系统调制性能

针对在信道中实时分配比特和功率的问题.采用了一种由Fischer算法改进的自适应算法.经在MATLAB仿真平台下模拟验算比较.结果表明:改进的Fischer算法运算复杂度低,能够根据子载波信道增益大小分配比特.与8PSK固定调制方式MIMO-OFDM系统相比,更能够在保证系统信道质量所需误码率和总发射功率前提下,根据信道状态信息,动态分配比特和功率,显著增加信道比特传输速率,改善系统整体性能.

MIMO-OFDM系统信道最大似然估计研究

在深入分析MIMO OFDM系统信道模型的基础上 ,提出了一种新的导频符号设计方案和采用最大似然比估计算法估计MIMO OFDM信道 ,并分析了该算法的性能 ;计算机仿真结果表明在信道统计特性未知的条件下 ,采用所提出的导频符号设计方案效率高 ,估计性能优于RRE和LE等其他方法。

一种有效的MIMO-OFDM系统盲信道估计算法

提出了一种新的MIMO OFDM信道模型,该模型对于信道阶数过估计具有很强的鲁棒性,并针对该模型提出了一种基于子空间方法的盲信道估计算法.仿真结果表明在新系统模型基础上提出的算法具有收敛速度快,估计精度高的优点.

一种多用户MIMO-OFDM系统中的天线与子载波分配算法

天线与子载波分配是多用户MIMO-OFDM系统无线资源管理中的重要内容。在分析了多用户MIMO-OFDM系统下行链路中最优天线与子载波分配算法的基础上,提出了一种次优的低复杂度天线与子载波分配算法。该算法通过先选择天线再选择用户从而避免了最优算法中的遍历搜索。仿真结果表明,在运算量大大降低的情况下,所提算法获得的系统最大容量和最优算法所获得的最大容量相比相差不大,而且空间和频率联合优化的结果使其性能远远优于仅在MIMO环境下进行子载波分配的算法。

MIMO-OFDM系统的低复杂度递推信道跟踪算法

该文针对时变多径信道下的MIMO-OFDM系统,基于变分贝叶斯原理,提出了一种新的联合信号检测和信道跟踪的低复杂度半盲贝叶斯迭代接收机。针对该接收机,基于递推变分期望最大化(RVBEM)算法,提出了一种RVBEM信道跟踪算法。由于RVBEM算法需要进行矩阵求逆,因此以该算法为基础推导得到了一种时频域联合递推的低复杂度信道跟踪(TF-LCRVBEM)算法。TF-LCRVBEM算法不仅完全避免了矩阵求逆运算,还通过合理的近似使得算法只具有线性复杂度。分析和仿真表明,在时变多径信道下,所提迭代接收机具有远优于传统接收机和接近理想接收机的性能。

MIMO-OFDM系统中改进的QRD-M检测算法

在MIMO-OFDM系统的信号检测中传统的QRD-M算法以较低的复杂度逼近了ML检测的性能,具有很好的应用前景。但是该算法M值必须足够大且计算复杂度较高。针对此缺点,在QRD-M算法的基础上,首先对QR分解采用改进的修正GramSchmidt正交化算法,使得接收端能够最先检测信噪比较大的层,从而减少错过ML解的可能性;其次在树搜索过程中与DFE(Decision Feedback Equalization)算法相结合,引入新的参数T。改进算法的前T层用M分支搜索算法检测,剩余的其他层用DFE算法检测。这种方法降低了传统算法复杂度,同时增加了接收端检测的灵活性。仿真结果显示,改进的算法以更低的复杂度获得更接近最大似然检测的性能。

一种改进的MIMO-OFDM系统时间同步方法

提出了一种改进的基于恒包络零自相关(Constant Amplitude Zero Auto Correlation,CAZAC)序列的多输入多输出正交频分复用(Multiple Input Multiple Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing,MIMO-OFDM)系统时间同步方法。该方法能直接得到准确的定时位置,不需要分成帧检测和符号同步两个步骤进行,使定时结果不受频率同步性能的影响;并同时能够估计出整数倍频偏,降低了系统同步过程的复杂度。通过仿真,在高斯信道和多径信道下验证了算法性能。

基于软干扰消除的MIMO-OFDM系统迭代检测算法

提出了一种新颖MIMO-OFDM系统的迭代检测方案,该方案充分利用了系统提供的频率和空间分集.通过在迭代处理中使用外部信息来利用由rich-scattering环境所提供的空间频率分集,来获得理想的系统容量.为了进一步提高系统性能,又提出了一种基于软干扰消除的检测算法.分析和仿真结果表明,新提出的接收机方案获得了很好的性能.

MIMO-OFDM系统中导频最优设计准则及性能分析

信道的准确估计是提高MIMO OFDM系统性能的关键 ,利用输入序列矩阵特征值 ,提出了MIMO OFDM系统中基于最大似然估计的最优导频设计准则 ,给出了接收端信噪比损失的闭解。此准则可用于指导不同信道条件下的导频设计。

采用天线选择的多用户MIMO-OFDM系统容量研究

对于采用线性预编码进行空分复用的多用户MIMO-OFDM系统的下行链路,分析了使用户间干扰完全消除的预编码矩阵设计实现过程,提出了用户端联合天线选择算法,以增大发送的数据流数,提高系统和容量,在此基础上提出了逐次递增确定用户天线的选择算法。仿真结果表明,本文所提的天线选择算法使系统和容量远高于未经天线选择时的和容量,并且次优的逐次选择算法在计算量可接受的情况下与最优联合选择算法相比获得的容量增益相差不大。

MIMO-OFDM系统中的信道估计方法分析

信道估计是对无线信道频率响应的估算,目的是识别每组发送天线和接收天线之间的信道冲击响应。本文探讨了MIMO-OFDM系统的多种信道估计方法。重点对MMSE、LS、导频辅助估计、盲\ 半盲方法及它们之间的特点进行分析和比较。

MIMO-OFDM系统的IFD-SAGE信道估计算法

针对MIMO-OFDM系统中频域的空间交替广义期望最大化(FD-SAGE)算法估计信道性能较差以及收敛速度慢的问题,提出了一种改进的FD-SAGE信道估计算法。该算法在FD-SAGE算法的基础上,通过对SAGE算法的潜在数据和不完全数据进行分解分析推导出一种修正的SAGE算法,同时在SAGE的更新数据信息时引入最大似然算法,进而提高系统的可靠性。理论研究和仿真结果表明,该算法以牺牲少量复杂度为代价,能较好地追踪信道变化且收敛速度较快,其性能优于传统的LS算法,信号检测采用最大似然算法时,在相同误比特率情况下与理想信道估计仅相差0.5 dB。

Nakagami空间相关衰落信道下MIMO-OFDM系统误码率的计算与仿真

设计了一种新的MIMO-OFDM系统模型.以该模型为基础,对基于STBC编码的空间相关Nakagami-m平坦衰落信道下的误码率进行了研究,以获得Nakagami相关衰落下MIMO-OFDM系统的误码率以及空间相关性和分布参数对误码率的影响,得出了一种误码率的表达式.对空间相关条件下4发1收MIMO-OFDM系统的误码率进行了性能仿真,结果表明:采用Nakagami分布比较吻合实际测量的数据,信道衰落基于Nakagami-m分布的STBC编码能很好的满足MIMO-OFDM系统的差错性能要求.

基于最优导频设计的MIMO-OFDM系统信道估计算法

研究了MIMO-OFDM系统中LS、LMMSE准则下的导频辅助的信道估计技术.提出了一种基于最优导频设计并结合SVD分解的改进的LMMSE频域算法.仿真结果表明,采用最优导频设计的简化算法在收敛速度、抗噪声性能和降低算法复杂度方面有很大提高.

IEEE 802.16中基于空时编码的多用户MIMO-OFDM系统跨层设计

研究了多用户MIMO-OFDM系统中基于空时编码的联合数据包调度和动态资源分配的跨层设计.根据IEEE 802.16协议将所有业务类型分为4类,在媒体接入层利用一种分层的调度架构进行各用户各业务间的数据包调度:第1层调度器负责同类业务中不同用户的调度,第2层负责不同业务之间的调度.最后在物理层根据媒体接入层调度结果和信道状态信息联合考虑进行无线资源的自适应分配.仿真结果表明,所提出的方法在丢包率、包时延和系统吞吐量等方面的性能都有明显提高.

基于蜜蜂交配优化算法的MIMO-OFDM系统上行多用户检测

针对上行MIMO-OFDM系统多用户检测(multi-user detection,MUD)问题,提出了一种基于蜜蜂交配优化(honeybees mating optimization,HBMO)算法的新方法。该方法通过模拟蜂群的交配过程和蜂王的不断进化来实现全局寻优;同时,该方法为了避免陷入局部最优解,在工蜂哺育阶段,采取邻域搜索。仿真结果表明,该方法在取得较优检测性能的同时,其计算复杂度却远远低于最大似然(maximum likelihood,ML)检测算法。

一种基于MIMO-OFDM系统快速收敛盲信道估计方法

针对基于循环前缀(cyclic prefix,CP)的MIMO-OFDM系统,提出一种快速收敛的子空间盲信道估计方法。该方法利用循环前缀特性对信道矩阵进行重构,重构矩阵具有和Toeplitz矩阵相似的结构,利用此特殊结构结合传统子空间算法可以有效地减少算法所需数据量,进而提高了算法的收敛速度。另外,文中给出了信道盲辨识条件并进行了相应说明。仿真结果表明所提算法有效,适当选取参数可以大大提高算法收敛速度。

MIMO-OFDM系统中的一种空时频编码方案

基于MIMO-OFDM系统,本文提出了一种空时频编码方案,其利用扩展码,使数据符号在空域、时域、频域得到扩展,通过设置合适的参数,能够在频率选择性衰落信道下获得满空间分集和满频率分集,同时该方案的编解码复杂度不高。仿真结果表明,该方法在低信噪比下,也具有良好的误码率性能。