5G网络下的多用户多输入多输出(MIMO)研究

本研究深入研究了在5G网络环境下的多用户多输入多 输出(MIMO)技术的重要性和潜力。通过详细的分析和实验,我 们发现MIMO技术不仅在提高5G网络性能和容量方面发挥关键 作用,而且具有解决多用户干扰和显著提高数据传输速度的潜力。 这些发现对于5G网络的未来发展至关重要,将为通信技术领域 的创新提供重要的启示和方向。我们的研究为加速5G网络的进 一步演进和改进打下了坚实的基础。

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;

一种基于Costas序列的多输入多输出声纳正交发射信号集设计方法

寻找一组宽带正交发射信号集对多输入多输出(MIMO)声纳探测至关重要,信号集的正交性能好坏直接影响着MIMO声纳的探测效能。按照Costas序列编码的跳频信号具有近似理想的自模糊函数,但同一有限域构造的不同Costas跳频信号间并不总具有理想的正交性。基于有限域理论提出了一种本原元的搜索方法,利用安全素数的本原元设计了一组正交性最优的MIMO声纳正交发射信号集。仿真结果表明,对于1000以内的素数,基于安全素数的有限域构造的正交跳频信号集不仅具有最优的正交性,还能取得最大的信号集大小。

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。

MIMO声纳:概念与技术特点探讨

对多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)声纳的概念和技术特点进行了分析。根据所采用的分集技术的不同,将MIMO声纳分为密集式MIMO声纳(采用波形分集)和分布式MIMO声纳(采用空间分集)。对密集式MIMO声纳的优点如自由度的增加、灵活的发射信号设计、自适应技术的直接使用和虚拟阵列等进行了介绍,并指出其发射阵增益损失对探测距离的限制。将分布式MIMO声纳分为发射/接收全分集的MIMO声纳和仅发射分集的MIMO声纳进行介绍,并认为这两种声纳可以并入多基地声纳的范畴。

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。

基于多输入多输出技术的无源雷达信号模型

借鉴正交信号多输入多输出(MIMO)雷达的思想,利用多个照射源信号进行目标探测与定位,可显著改善无源雷达的系统性能。以调频广播信号无源雷达为背景,研究了多照射源条件下的雷达信号模型及相参合成原理,分析了各信号间的相位关系和影响信号相参合成的各种因素。结果表明:只要能有效消除各信号间的差异相位项,实现多照射源信号相参合成、改善无源雷达检测信噪比是切实可行的。

分布式MIMO声纳中运动目标参数快速估计

分布式MIMO声纳由于自身的优点而成为当前研究的热点,但常规的目标参数估计方法均存在着一定的缺陷,无法满足分布式MIMO声纳的要求。针对这种情况,本文提出一种适用于分布式多输入多输出(MIMO)声纳中使用单接收阵元的运动目标参数快速估计方法,给出了单接收阵元情况下的信号模型,提出了快速估计方法并给出了流程图,并通过数值仿真验证了该方法的有效性。结果表明,该方法可以在只采用一个接收阵元的情况下分辨多个运动目标并进行参数估计,节省了通信带宽;所需运算量远小于最大似然(ML)方法,并可以实时实现;此外,该方法不要求目标做匀速直线运动,适合于实际应用。

多输入多输出变量带误差模型的最坏情况频域辨识（英文）

本文将单输入单输出(SISO)变母带误差(EIV)模型的频域最坏情况辨识方法推广应用于多输入多输出(MIMO)情况.类似于SISO情况,多输入多输出变量带误差(MIMO EIV)模型的辨识模型集合由估计的系统名义模型及其最坏情况误差界描述.所估计的系统名义模型表征为正规右图符号,其最坏情况误差界具有可能的更少保守性,可利用EIV模型的先验信息和后验信息由v-gap度量量化得到.因此,这种模型集合非常适合于后期利用Vinnicombe提出的H。。回路成形法设计鲁棒控制器.最后,利用一数值仿真实例验证所提出辨识方法的有效性.

多输入多输出信道空域相关性评估简化模型

针对任意散射环境的多输入多输出(MIMO)信道,提出一种基于角度域脉冲采样的空域相关性评估简化模型,推导常见采样脉冲空域相关系数的近似简化解析式,并详细分析简化模型中采样脉冲数目和加权系数的选取依据,大大降低MI-MO衰落信号空域相关性分析的复杂度。仿真结果表明:当到达波角度扩展为5到20度且采样脉冲数目大于36时,本文简化模型的绝对误差均值小于0.005,但运算量远小于其它模型,可满足实际信道建模、天线阵列设计、系统容量及误比特率计算等精度需求。

最小冗余MIMO声纳阵列结构优化仿真

研究多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)声纳阵列都是以均匀线列阵(Uniform Linear Array,ULA)为主,而非均匀线列阵列(Non-Uniform Linear Array,NLA)能产生更多的虚拟阵元,达到较高的目标检测分辨概率以及估计精度。为了提高检测和估计精度,提出了一种基于最小冗余阵列的MIMO声纳发射接收阵列结构优化算法建立阵列模型进行仿真。仿真结果表明,上述方法设计的MIMO声纳系统在目标分辨概率和估计误差方面性能均有提高,尤其在低信噪比条件下效果更好。

多输入多输出雷达低旁瓣发射方向图优化算法

提出了一种基于波束域加权的低旁瓣方向图设计方法。综合考虑方向图匹配性能和发射阵元等功率作为约束条件,建立低旁瓣发射方向图优化模型,采用半正定松弛技术将优化模型转化为凸优化问题;对波束加权矩阵施加对偶约束,使得接收信号满足旋转不变性;利用高斯随机化方法对波束加权矩阵进行求解,得到原优化问题的最优解。仿真结果表明,算法能够保持期望主瓣形状并有效降低方向图旁瓣,提高到达角(DOA)的估计精确度和角度分辨力。

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。

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。

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。

集中式多输入多输出雷达等效阵列增益推导

为便于分析集中式多输入多输出雷达性能,给出了一种集中式MIMO雷达等效阵列增益的近似推导.分析了集中式MIMO雷达阵列处理输出信号相对于匹配滤波器输出信号的信噪比提高因子,推导了SISO雷达和MIMO雷达阵列输出信号的信噪比公式,在此基础上,给出了集中式MIMO雷达阵列等效合成增益表达式,并对结果进行了仿真分析.仿真结果表明,阵元数增加一倍,相控阵雷达阵列增益增加3.0dB,而集中式MIMO雷达等效阵列增益只增加1.5dB.集中式MIMO雷达可通过长时间积累的方法来解决由于阵列等效增益减小带来的检测性能下降问题.

电力线通信与可见光通信融合的多输入多输出系统性能研究

提出了一种电力线通信(PLC)-可见光通信(VLC)融合的多输入多输出(MIMO)系统.采用二进制相移键控(BPSK)调制技术输入信号,依次通过PLC信道和VLC信道传输信息.仿真结果表明:相比于PLC的第二种参考信道,第一种参考信道的性能更好,且在无脉冲噪声的情况下,系统的误码率较低.此外,还研究了脉冲噪声参数对系统性能的影响.

一种串/并混合的多输入多输出信号检测算法

为了提高多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统中并行干扰消除(parallel interference cancellation,PIC)算法的检测性能并降低其计算复杂度,通过融入串行干扰消除(successive interference cancellation,SIC)思想提出了一种串/并混合干扰消除(hybrid interference cancellation,HIC)的信号检测算法。该算法首先通过优化PIC中不同子检测过程的共同成分来降低计算复杂度,然后将子检测的估计结果代入后续子检测中实现串/并混合来提升检测性能。仿真结果表明:所提算法在4-QAM调制的16×16 MIMO系统中误比特率为10-5时较传统PIC算法有约1.2 dB的性能提升,而复数乘法次数约为传统PIC算法的28%。

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。