分布式MIMO系统小区平均遍历容量分析

针对分布式MIMO系统的圆形小区平均遍历容量展开研究。文章首先建立了包含快衰落、阴影衰落和路径损耗的复合衰落信道模型;然后,对分布式天线采用覆盖式(BT)传输策略,并在高信噪比条件下,导出给定移动台位置时,区上、下行点对点链路遍历容量表达式。最后,考虑移动台在小区内任意分布特点,进一步推导出小区平均遍历容量闭合近似表达式。仿真结果表明,所推导的近似表达式可很好的反应系统的实际性能。导的近似表达式可很好的反应系统的实际性能。

基于粒子群算法的分布式MIMO系统圆形小区天线位置优化研究

本文研究分布式MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统圆形小区基站侧天线端口的位置优化问题.论文首先建立了包含小尺度Nakagami衰落、阴影衰落和路径损耗的复合衰落信道模型,然后在收发端皆配置多根天线、移动台于小区内具任意概率分布、发射和接收端分别实施选择性传输和最大比合并方案下,在高信噪比条件下推导出圆形小区下行平均遍历容量的近似闭型表达式;随后通过对小区进行相应的区域预划分,采用粒子群算法而非传统遗传算法以快速搜索当前区域内天线端口的最佳位置,并最终根据小区天线端口位置的整体搜索结果确定天线优化布局.仿真结果表明,本文所推导的平均遍历容量近似表达式能较好地反映分布式MIMO系统性能,且所采用的基于粒子群算法的小区最优天线端口位置搜索结果也能较好地接近理论最佳位置.

分布式MIMO系统线形小区天线位置优化研究

对于研究分布式MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统线形小区基站侧天线端口的位置优化问题具有很重要的现实意义。以最大化小区平均遍历容量为目标函数,研究了分布式MIMO系统中基站侧天线位置的最优分布问题。根据仿真结果可得出如下结论:基于粒子群智能优化算法的次优搜索可以有效解决该类优化问题;对天线最优位置产生影响的主要因素包括:用户位置的分布、基站天线的布局方式以及基站侧天线端口的数目等。