基于莱斯信道的大规模MIMO协作中继网络设计与优化

随着移动通信技术的不断发展,大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统被广泛应用于提高网络容量和性能。而协作中继网络作为一种有效提高通信覆盖能力和网络容量的手段,也受到越来越多的关注。文章基于莱斯信道模型,针对大规模MIMO协作中继网络进行设计与优化,旨在提升网络的可靠性和传输效率。通过对信道特性的分析和系统参数的优化,可以实现更好的性能表现。

低复杂度的大规模MIMO分布式信道估计

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统传统信道矩阵获取方式导频开销大、计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的二阶段分布式信道估计方案。该方案的初始阶段在基站侧采用传统压缩感知算法恢复信道矩阵,第2阶段在用户端利用信道的时间相关性,将大规模MIMO的角度域信道分解为密集部分和稀疏部分,并分别估计以实现连续信道追踪。稀疏部分信道通过所提的分布式自适应弱匹配追踪(distributed adaptive weak matching pursuit,DAWMP)算法,利用子信道的联合稀疏性进行多维重建。相比于线性最小均方误差(linear minimum mean square error,LMMSE)算法,所提方案的信道分解策略有效减少了在用户端进行信道估计的计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与经典压缩感知信道估计算法相比,计算复杂度降低了约33%,算法性能提升了约0.5 dB。

基于D2D通信和虚拟MIMO的飞行器集群网络传输方案设计

在无中心飞行器集群网络中,非直通条件节点间不同的中继路径可能导致较大路径损耗落差,为有限资源前提下网络传输能力的提升带来困难。参考5G移动通信中的终端直通(Device to Device,D2D)技术与中继通信中的虚拟多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术,提出一套D2D通信与虚拟MIMO技术结合的无中心飞行器集群网络传输方案。重点研究在正交资源模式下,将不同的协作传输协议与空时编码进行组合,在信噪比、误比特率、接入概率等方面对通信性能的影响。仿真结果表明:D2D通信与虚拟MIMO技术结合的传输方案在不增加资源的前提下,对集群网络的通信性能有明显提升,且引入分布式空时编码可进一步优化误比特率性能,但3种传输协议在不同传输质量评价方向的改善有所不同。

一种紧凑型低耦合超宽带MIMO天线设计

针对目前超宽带多输入多输出(ultra wideband multiple-input multiple-output,UWB-MIMO)天线存在尺寸大、隔离度低等不足,设计了一款紧凑型高隔离度UWB-MIMO天线。天线正面由“花瓶”形辐射贴片与阶梯形微带馈线组合而成,背面是具有切角的矩形接地板。通过对矩形辐射贴片对称切角、对接地板刻蚀矩形槽,实现天线的宽带化;通过在介质基板正反两面分别加载“鱼骨”形和改进对称“Y”形去耦枝节,实现天线的高隔离度。仿真与实测结果表明:天线尺寸较小,仅有22 mm×29 mm×0.8 mm,最终工作带宽可达1.5~18 GHz(相对带宽为169%),带内隔离度均高于17 dB,包络相关系数小于0.02。天线辐射性能良好且结构简单紧凑,可以很好地应用于UWB-MIMO无线通信系统中。

多输入多输出(MIMO)系统信道容量技术

本文讨论了在多输入多输出( Multiple- Input Multiple- Output,MIMO)信道上传输的基本容量极限。首先假设信道矩阵是独立的复高斯变量,按照这种理想环境推导出MIMO信道容量;

MIMO雷达分组正交波形集优化设计方法

在现代电子对抗中,数字射频存储(DRFM)设备能够快速截获机载脉冲多普勒雷达信号,能够实现对多输入多输出(MIMO)雷达的干扰。MIMO雷达可基于多组相互正交的波形集来对抗DRFM干扰。同时,为最大化MIMO雷达波形分集增益,每个脉冲内发射的波形也需要正交。为了平衡组内和组间的正交性,文中建立了一种分组正交波形集优化模型,其目标函数为组内和组间相关函数性能评估指标值的加权和;为了求解该优化问题,提出了一种分组正交波形集设计方法。所提方法将原优化问题简化为p-范数优化问题,基于MM算法导出了最小化目标函数的迭代求解表达式。仿真结果表明,所提方法可通过改变权重系数来灵活平衡MIMO雷达的干扰抑制性能和距离压缩性能。

宽带太赫兹大规模MIMO系统中的混合预编码

针对宽带太赫兹大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)通信系统中更大的带宽和更多的天线导致的波束分裂问题,构建了基于时延的宽带太赫兹大规模MIMO系统的混合预编码通信模型,并提出了一种高效且可实现的联合时延和相位的宽带太赫兹混合预编码算法。考虑到时延器值的硬件限制,通过最小化最优模拟预编码与等效模拟预编码之间的差来联合优化模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵,将联合优化问题转换成目标优化问题,通过将非凸问题转换成等价的凸问题来求全局最优解。仿真结果表明,提出的算法可以获得接近最优的可实现速率性能,且可以提高能量效率。

差分协作系统中的软输入软输出多符号差分球形译码

在差分协作系统中,为了解决硬判决多符号差分检测(multi-symbol differential detection,MSDD)译码过程中,部分信息丢失导致性能损失以及该算法中最大似然检测计算复杂度高的问题,提出了一种软输入软输出的多符号差分球形译码(SISO-MSDSD)算法.该算法利用球形译码思想,在一定搜索范围内计算编码比特的对数似然比(LLR),去除先验信息可获得编码比特的外信息,经内部译码器判决得到源信息.仿真分析表明,比较硬判决MAP算法,SISO-MSDSD算法性能明显提高,且在信道频偏较大时,随着分组长度增加能有效提高检测性能.此外,在低SNR区域,SISO-MSDSD算法对复杂度的改善也十分明显.因此,SISO-MS-DSD可作为一种较好的软检测算法应用于差分协作系统中.

协作多输入多输出环境反向散射通信系统遍历速率分析

针对传统物联网(IoT)能耗大、频谱资源稀缺的问题,提出了由环境反向散射、协作接收机(CRx)和环境射频(RF)源共同构建的协作多输入多输出环境反向散射通信(MIMO-AmBC)系统模型。首先,通过使用PSR方案对该系统模型进行分析,推导出信噪比(SNR);其次,推导出主链路和反向散射链路的遍历速率近似表达式,并得到反向散射链路遍历速率最大值表达式;最后,将其与传统蜂窝网络、CSR方案作对比。实验结果验证了理论推导的正确性并给出有意义结论:1)反向散射链路速率随接收天线数对数增长,与发射天线数无关。2)在SNR为10 dB时,PSR方案的和速率比传统方案、CSR方案分别提升36.8%和29.9%,虽然PSR方案的主链路速率比CSR方案降低5.5%,但反向散射链路的遍历速率比CSR方案提升7.7倍。为实际应用选取AmBC共生方案提供了理论参考。

全维多输入多输出下行系统中两级序贯码本选码方法

为了在全维大规模多输入多输出(MIMO)下行系统中获取可靠的信道状态信息(CSI),提出了基于两级序贯码本的预编码设计方法。在此方法中,预编码码字由内码与外码组成,内码用来逼近各个辐射路径,而利用外码将选出的内码做最佳的线性组合。该方法能精确地逼近真实信道,而且还可以降低系统中的反馈开销。此外,基于假设的信道模型提出了反馈开销的确定方案和旋转码本的构造方法。通过实验仿真,验证了该设计方法的准确性和有效性。

基于新型共面波导的频率可重构MIMO天线设计

设计了一种基于新型共面波导(CPW)频率可重构多输入多输出(MIMO)天线。在天线中使用开关元件,通过控制开关改变CPW的电流长度来实现6.17~9.38 GHz与19.53~25.48 GHz离散频率可调。转换模式不需要额外的匹配电路,使得结构更紧凑。天线单元采用CPW馈电方式,蚀刻在F4B的介质基板上,MIMO配置无需额外的解耦装置便能实现良好的隔离效果。仿真和测试结果表明,单个天线与MIMO天线均可实现频率可重构特性,天线单元之间的隔离度<-20 dB,相关包络系数<0.05,分集增益接近10 dB,满足设计要求。

一种应用于5G毫米波的超宽带MIMO天线

设计了一种紧凑型超宽带(UWB)多输入多输出(MIMO)天线。该天线采用共面波导(CPW)馈电,可工作于C、Ku、K和Ka频段。天线采用平面几何结构设计,天线单元尺寸为14 mm×19 mm,结构紧凑,通过正交旋转形成4端口MIMO天线,加载十字形解耦器以增加隔离度,实现了良好的分集性能。MIMO天线的尺寸为40 mm×40 mm,工作频率为5~39 GHz,相对带宽约为154.5%,天线单元之间的隔离度<-19 dB,包络相关系数<0.05,分集增益>9.99 dB,测试和仿真结果一致。天线辐射性能良好且结构简单紧凑,可以很好地应用于5G毫米波无线通信系统中。

采用通道注意力机制的RIS辅助MIMO级联信道估计

可重构智慧表面(RIS)辅助多天线毫米波无线通信系统的级联信道有直传和反射两条链路,系统维数大且复杂,获取信道状态信息(CSI)困难.针对RIS辅助下的大规模多输入多输出(MIMO)通信系统应用场景,提出了基于通道注意力机制的SE-ResNetV2网络来获取CSI,在残差网络(ResNet)中引入了通道注意力模块,通过挤压和激励策略来提高噪声特征的捕捉能力.仿真结果表明,相比于最小二乘(LS)估计算法和常规的注意力机制深度ResNet,所提出的深度学习网络具有更好的去噪效果和估计精度.

多输入多输出协作网络的增量中继技术研究

研究表明增量中继技术既能够使无线协作网络达到较高的分集增益,同时也可以提高系统资源(频谱,功率等)的利用率。文中研究了一个多输入多输出(Multi-input Multi-out-put,MIMO)中继信道,包含1个信源,1个中继以及1个信宿,所有节点均为多天线。中继节点为半双工工作模式,且采取增量中继技术。仿真结果表明其在性能上优于原有方法。

四元超宽带高隔离MIMO槽天线的设计

提出了一款基于FR4的共面波导(CPW)馈电四元超宽带(UWB)高隔离MIMO天线。该天线由4个单元槽天线组成,天线尺寸为65 mm×65 mm×0.8 mm。通过采用缺陷地结构和切角的方式实现了天线的超宽带特性。单元天线相互垂直放置实现了极化分集,同时在天线中间加载隔离栏栅结构,增加了天线的隔离度。对天线进行加工测试,测试结果能覆盖2.86~11.1 GHz并在频段内隔离度大于20 dB,天线具有高隔离、超宽带和较低的包络相关系数(ECC<0.006)的特点。天线采用(CPW)的馈电形式,更易应用于集成电路中,适用于各种超宽带系统。

超宽带单陷波四元MIMO天线的设计

该文设计了一款具有单陷波特性的高隔离超宽带(UWB)四单元多输入多输出(MIMO)天线。天线的尺寸为65 mm×65 mm×0.8 mm。4个槽天线单元水平正交放置,采用易加工集成的共面波导(CPW)馈电,引入缺陷地及十字隔离枝节去耦。通过在天线辐射贴片上刻蚀一个U形槽,在4.35~6.08 GHz处产生陷波,能阻止WLAN(5.15~5.825 GHz)的通信干扰。经实测,该天线的工作频段为2.46~10.6 GHz,隔离度<-20 dB,在4.35~6.08 GHz产生覆盖WLAN的阻带,包络相关系数<0.02,分集增益>9.998,实测性能良好。该天线能够广泛应用于UWB-MIMO通信系统。

无线通信工程中的 MIMO 系统应用与性能分析

文章深入分析多输入多输出(Multiple InputMultiple Output,MIMO)系统在无线通信工程中的应用及其性能,重点探讨其关键技术和应用场景。MIMO系统通过空间复用和阵列增益提升通信系统的容量和可靠性,尤其在空间复用方面,通过向量偏转传输技术实现在同一时频资源上传输多个独立数据流,从而大幅提高频谱效率。此外,文章讨论了信道编码与交织技术在提高MIMO系统可靠性和抗衰落能力上的重要作用,分析了基于最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)算法的信道估计与均衡技术在保证系统性能上的关键应用。仿真结果显示,MIMO系统在信噪比较高时实现了显著的吞吐量提升,验证了其在无线通信领域的优越性。

小型化MIMO天线设计在增强型移动宽带中的应用分析

根据无线通信技术快速发展的需求,针对性提出小型化多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)天线的设计,阐述在紧凑空间内实现多个天线元素布局的原理与技术挑战,评估小型化MIMO天线在增强型移动宽带应用中的性能。通过采用先进的隔离技术、优化辐射效率及带宽性能的方法,提高无线通信系统效率,并扩大系统容量。此外,介绍多频带操作和智能可重构天线技术在提升网络性能方面的应用,展示小型化MIMO天线在现代通信网络中的关键作用。

4×4MIMO（多输入多输出）射频测试解决方案

本款MIMO射频测试系统包括最新推出的2920型矢量信号发生器（VSG）、2820型矢量信号分析仪（VSA）、2895型MIMO同步单元和功能强大的MIMO信号分析软件。其功能包括：支持4×4MIMO应用；支持多种商用通信标准，包括移动蜂窝、WiMAX和WLAN；±1ns的信号采样同步功能；峰-峰信号采样抖动低于Ins；峰-峰射频载波相位抖动低于1。

单基地多输入多输出声呐的方位分辨力

为了研究波形分集和发射子阵对多输入多输出(multiple-input multiple-output:MIMO)声呐方位分辨力的影响,建立了同时适用于MIMO声呐和传统有源声呐的远场和近场波束图推导模型,证明了这两种声呐具有相同的方位分辨力。首先,将MIMO声呐发射阵划分为子阵无重合与子阵有重合两种情况,并对传统有源声呐的发射阵也进行相同的划分。据此,推导出两者的远场和近场阵列流型向量均可表示为发射与接收阵列流型向量的直积。接着,利用阵列流型向量的一致性证明了波束图(远场和近场)的一致性。进一步地,证明了发射子阵有重合的情况等效于对发射阵列进行幅度加权(发射阵列中间部分的阵元权值大于两端部分的阵元权值),其可获得更低的波束图旁瓣级但不能提高方位分辨力。理论分析与仿真结果表明:MIMO声呐的有效孔径等于发射与接收联合孔径,其方位分辨力由发射与接收阵列结构所决定,波形分集和发射子阵并未带来更高的方位分辨力。