运营商5G专网建设中的无线网络优化方案研究

5G专网以其高速率、低时延以及大连接数的技术特点,为行业用户提供了定制化的网络服务。文章针对运营商5G专网建设中的无线网络优化方案展开探讨,从频谱资源管理、天线系统设计、网络切片与资源分配、多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术应用以及小区部署与容量规划等方面提出优化策略,并结合具体参数和案例进行详细分析,为5G专网的高效建设和运营提供理论指导和实践参考。

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。

超材料智能表面在MIMO无线网络中辅助应用的仿真研究

在当今5G或未来无线通信中,广泛采用智能新材料和深度学习算法,在提高波谱利用率、降低能源消耗等方面,开始展现出诱人的发展态势.本文以毫米波和大容量多输入所输出(multiple-input multipleoutput,MIMO)无线网络数据集作为移动通信场景,研究信道模型估计.进一步引入具有少量反射单元可灵活配置的大规模智能表面,设计了以信道特征参数为输入、以可达接收速率为输出标签的多感知神经元网络模型.综合应用包括仿真基准、智能超表面、深度学习等技术,仿真评价了智能超表面的反射单元组成、有源单元数量,以及发射功率、训练数据集大小等因素对移动用户可达速率的影响,计算结果表明,通过这些选项的适当设计,能增加深度学习在无线网络环境特性感知方面应用的有效性.

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。

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。

基于矩阵投影的无线网络物理层安全机制

由于无线通信的物理层缺少类似于有限通信那样切实的外壳保护,发散的数据传输内容可以同时被接听者与窃听者获取.研究的目的就在于如何在尽可能的保持无线通信广播特性的同时提高无线通信系统整体的安全性能,也就是在接听者可以正常接收的前提下扰乱窃听者的信息获取,二者缺一不可.大部分物理层安全方法都会基于一个或某些假设,有的对窃听者的位置作出假设限定,有的对信号衰减水平进行假设限定,虽然简化了分析难度,但实际应用中往往不可能满足这些假设,找出一种适用于普遍实际情况的安全方案势在必行,而这也正是物理层安全研究的难点所在.以多入多出(MIMO)系统为研究基础,受诸多通过添加人为噪声实现提高安全特性的方法的启发,结合矩阵理论中矩阵投影的相关知识,实现基础的噪声功率分配,完成相关的仿真运算,达到提高无线网络物理层安全的研究目的.

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。

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。

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MIMO的无线认知传感器网络研究

作为现代无线通信的核心技术,MIMO(多输入多输出)利用发射端和接收端的多副天线,来改善无线通信性能,而无需额外的无线带宽。MIMO中的空间分集、空间复用、波束形成、智能天线等可以帮助WCSN(无线认知传感器网络)接入有价值的频谱,提高链路质量和频谱效率。文章分析MIMO在阵列增益、分集增益和复用增益等方面的优势,介绍空时分组编码、空时网格编码和分层空时编码的工作原理,给出MIMO无线认知传感器网络的基本中继策略。

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。

大规模MIMO无线通信关键技术探究

随着无线通信技术的快速发展,我国在移动通信领域取得了显著成就。目前,通信方式呈现多样化特点,因此提高移动通信的频谱效率已经成为学术界关注的焦点。研究和开发大规模无线通信技术能够有效解决具体应用中面临的某些技术难题。大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)无线通信技术借助频谱效率的提高和传输性能的优化,不再受限于传统的蜂窝网络。基于该背景,分析大规模MIMO技术的优势,深入研究大规模无线通信的核心技术,以期推动无线通信技术不断发展,提升通信服务水平。

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.

LSTM在MIMO信道估计中的应用研究

多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术作为一种无线通信技术,能够显著提高带宽。为了进一步优化该方法的信道估计策略,研究了基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)模型的基本原理。为了提高LSTM的泛化能力,文章引入了Dropout方法对该方法进行优化,研究探讨了使用该方法进行MIMO信道估计的实现流程。最后,文章利用公开的MIMO数据集对设计方法进行了测试,实验结果验证了该方法的有效性。

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。