基于硬件损伤和非完美CSI的IRS辅助NOMA网络鲁棒传输算法

为提升非正交多址接入(NOMA,non-orthogonal multiple access)网络的鲁棒性并减少其能量消耗,考虑了收发器的硬件损伤(HWI,hardware impairment)和非完美的信道状态信息(CSI,channel state information),提出了智能反射面(IRS,intelligent reflecting surface)辅助的NOMA网络传输功率最小化算法。考虑了用户服务质量(QoS,quality of service)约束、串行干扰消除约束以及IRS的反射相移约束,基于HWI和非完美CSI建立了基站主动波束成形和IRS被动波束成形联合优化问题模型。为求解该非凸优化问题,首先利用线性近似和S-Procedure方法对QoS约束进行转换,然后将优化问题分解为两个子问题,并且利用逐次凸逼近(SCA,successive convex approximation)方法求解主动波束成形子问题,利用惩罚凸凹过程算法求解被动波束成形子问题,最后利用交替优化将子问题交替迭代得到最终解。仿真结果表明,在传输功率方面,所提算法比正交多址鲁棒算法降低了17.05%;在系统鲁棒性方面,所提算法相较于HWI鲁棒算法和CSI鲁棒算法,分别提升了20.69%和31.14%。

5G信道状态信息信号质量及指纹定位性能分析

5G信道状态信息(channel state information,CSI)具有丰富的特征信息,是一种理想的指纹定位信号,但信号质量易受环境干扰,对定位性能影响较大.为了分析不同因素对5G信号质量和定位性能的影响程度,本文首先阐述了5G信号特征和基于支持向量回归(support vector regression,SVR)的定位算法,分析了数据采集时终端的高度、方向、人体遮挡等因素对信号质量的影响,测试了廊厅、小办公室和中型会议室三种场景下的定位性能.结果表明:5G信号质量受周围环境影响较大,在干扰较小的情况下,基于5G CSI的位置指纹定位算法在三种场景下的定位精度分别为0.93 m、1.46 m和1.94 m,能够满足大多数室内定位应用需求.

非完美CSI下的全双工中继网络的能效谱效均衡

为优化非完美信道状态信息下的解码转发全双工中继网络的能效和谱效,提出了一种基于该网络模型的能效谱效均衡策略。通过构建能量效率和频谱效率的折中优化函数,将一个非凸的多目标优化问题转换为一个凸的单目标优化问题,利用求导法和拉格朗日乘子法求解在不同折中因子下的最优中继发射功率。仿真结果表明,可以通过改变折中因子来优化系统的能效和谱效值,获得最优能效和谱效的性能折中。

基于非理想信道状态信息的高通量卫星预编码算法

为了抑制频率复用造成的同频干扰,高通量卫星通信系统开始研究地面干扰抑制技术,包括应用于反向链路的多用户检测技术和应用于前向链路的预编码技术,建立考虑自由空间损耗、降雨衰减和波束增益等影响的前向链路模型。在非理想信道状态信息模型的基础上针对最小均方误差预编码算法进行改进,提出一种适用于非理想信道状态信息的改进最小均方误差预编码算法。考虑的卫星预编码算法采用更加精确的具有非理想信道信息的信道模型,将非理想信道状态信息纳入预编码算法并进行消除设计。仿真结果表明,基于高通量卫星预编码算法在非理想信道状态信息条件下能够显著提升系统的吞吐量,并且提高了系统的鲁棒性。

基于非理想信道状态信息的鲁棒安全发送方法

针对协方差信道状态信息(Channel State Information,CSI)不理想导致的通信系统安全性能恶化问题,该文提出一种鲁棒的人工噪声辅助的物理层安全发送方法。该方法基于非理想的协方差信道信息,对发送者的波束成形向量及人工噪声协方差进行联合优化设计,从而最大化系统的最差情况安全速率(Worst-Case Secrecy Rate,WCSR)。该功率受限的安全速率最大化问题是非凸的,采用半定松弛(Semi Definite Relaxation,SDR)技术和Lagrange对偶理论将其转化为一系列的半定规划(Semi Definite Program,SDP)问题进行求解。仿真结果表明,与现有方案相比,所提方法的安全性能有了明显的提升。

非精确信道状态信息下MIMO系统中的干扰删除

复杂的多天线环境中,未知的干扰和噪声无处不在,这些因素不但引起了多输入多输出(MIMO)系统信号检测的偏差,还加大了获取精确信道状态信息(CSI)的难度。因此,为了删除MIMO系统中的未知干扰,该文建立了非精确CSI下的系统模型,模型中的非线性函数表示MIMO系统中的干扰。基于非参数理论提出了针对这种干扰的干扰删除方法。与以往方法不同的是,模型中的干扰是完全未知的。进一步地,从理论上证明了干扰删除的有效性,即证明了估计函数的收敛性。仿真结果表明,所提出的方法能有效地删除系统中的干扰。

非理想信道状态信息的认知无线网络下行功率分配和波束赋形方法

针对非理想信道状态信息(CSI)条件下工作于underlay模式的认知无线网络(CRN)多用户下行功率分配和波束赋形研究中普遍存在的问题,包括忽略主网络(PN)对认知用户(SU)的干扰、传统的凸优化SDR方法对约束条件的近似要求以及实现算法复杂、实用性受限等,首先建立CRN模型,增添PN对SU的干扰项,而后在非理想CSI的最差条件下形成优化问题。再通过Lagrange对偶对问题的约束条件进行变换,并基于变换后的问题形式,利用上行和下行的对偶特性,引入虚拟功率,将优化问题转换为上行功率分配和波束赋形问题,进一步得到简便、快速和实用的迭代算法。数值仿真显示,算法收敛很快。并且发现非理想CSI引起的误差不仅对下行功率影响明显而且还改变优化问题的可行解区域;PN基站(PBS)的发送功率的变化对可行解区域有显著的影响。

基于非理想信道状态信息的最小化均方误差非线性收发机设计

在多输入多输出系统中,当收发端已知非理想信道状态信息时,提出了一种基于最小化均方误差准则的非线性收发机设计方法,其结构基于汤姆林森-哈拉希玛预编码(THP).首先研究了收发信号的均方误差表达式,并将其转换为预编码矩阵的函数;然后,通过最优化及矩阵论方法最小化均方误差的下界,求解最优预编码矩阵以及下界的闭式解,进而获得整个非线性收发机矩阵.仿真结果表明,该方法性能优于现有的线性收发机设计和经典的THP收发机设计.

非理想信道状态信息下调制方式切换阈值最优化算法

针对自适应资源调度OFDM系统,在非理想信道状态信息下(ICSI)最大化系统频谱效率问题,提出了平均BER约束下调制方式切换阈值最优化(MSTO)算法。利用拉格朗日乘数法将此J-1维的调制方式切换阈值最优化问题转化为一维优化问题,并证明了问题最优解必在平均BER约束条件的边界(目标平均BER)上取得,从而得到该问题的最优解。仿真结果表明,MSTO算法能在满足用户目标平均BER条件下自适应用户ICSI准确度参数的变化,最大化系统频谱效率。该算法性能优于改进的Ma’s算法和AM-PCSI算法,其复杂度符合实际自适应OFDM系统实时性设计要求,可方便地应用到实际系统中。

非理想信道状态信息下的OFDM比特分配算法

提出一种在非理想信道状态信息条件下,以平均误比特率为目标的正交频分复用(OFDM)比特分配算法。该算法对子信道当前频率响应值进行估计,估计值经延时后反馈至发送端,并以此作为自适应比特分配的依据。仿真结果表明,当信道估计器的均方误差小于-15dB时,信道估计误差对自适应OFDM系统的性能影响不大。采用多个信道估计值来确定比特分配可以减小信道信息延时对系统性能的影响,有效提高系统性能。

基于信道状态信息的非合作式室内人体运动检测

针对用摄像头、传感器等运动检测手段的设备部署复杂、昂贵、有盲区等缺点,提出一种利用无线保真(WiFi)信号进行人体运动检测的方法。首先,使用无线网卡接收被检测环境中WiFi的信道状态信息(CSI);其次,使用局部离群因子检测(LOF)算法和Hampel滤波器去除异常的CSI数据;然后,用线性回归算法去除因网卡时钟不同步造成的频移误差,再用主成分分析(PCA)降维和朴素贝叶斯算法分类不同情况下的CSI数据,生成用于判断人体运动状况的模型;最终用生成的模型对人体运动状态进行判断。在实验中该方法能快速判断并达到95.62%的正确率。实验结果表明该方法能很好检测识别人的运动。

非完美信道信息下LTE-V2V通信最优功率控制

针对非完美信道状态信息下LTE-V2V(long-term-evolution vehicle-to-vehicle)通信系统中V2V用户与蜂窝用户频谱复用带来的共道干扰问题,提出了一种以最大化能效为目标的最优功率控制方案。该方案通过V2V用户间通信距离的变化来刻画车载通信的时变特性,并利用随机几何理论对LTE-V2V通信系统中的共道干扰进行数学建模。同时,在蜂窝用户的中断概率和V2V用户最大功率约束条件下,得到V2V用户传输功率的可行域。并在此基础上,建立起最大化V2V用户能效目标函数,求解得到V2V用户的最优功率。数值分析表明,通过调整V2V用户的接入密度可最大化平均和速率,并且在不同V2V用户最大通信距离下,提出的功率控制方法所对应的能效均大于先前的最大功率分配方法所对应的能效。

不完全信道状态信息下非线性波形非正交多址接入系统吞吐量分析

针对目前关于非正交多址接入(NOMA)的研究均局限于线性调制的问题,且考虑到实际系统中不完全的信道状态信息(CSI),基于最小频移键控类(MSK-type)调制,该文提出一种不完全CSI下的非线性波形NOMA系统。首先,分别采用过采样和匹配滤波技术对两用户的上行异步和同步系统进行了建模。进一步,基于矩阵分解理论和连续干扰消除(SIC)机制,分别推导出完全或不完全CSI下系统吞吐量达到最大时的发射功率和归一化时延。最后,数值仿真结果表明了完全与不完全CSI下系统吞吐量与帧长、响应长度、波形以及频率脉冲等系统参数的关系。

基于非完美信道信息的协作NOMA系统中保密通信技术研究

该文针对协作NOMA系统中保密通信进行了研究,在该NOMA系统中,一个有高保密需求的用户(LU1)被多个非合作窃听者窃听,另一个普通用户(LU2)同时与基站(Alice)进行通信。为了提高系统的安全性能,在系统中引入了一个协作干扰者(Charlie)来扰乱窃听者。考虑更加贴近实际场景的非完美信道信息情况,基于LU1的保密需求和LU2的QoS要求,提出了一个自适应功率分配算法来解决安全速率最大化问题。仿真结果验证了该方案的有效性和灵活性,并且验证了非完美信道信息会降低系统安全性能以及能效。

非理想信道状态信息对频谱共享认知中继网络性能的影响

在频谱共享认知中继网络中,非理想信道状态信息可能导致次级用户的干扰超过主用户所能容忍的最大干扰值,从而影响到主用户的正常通信。为了衡量次级用户的传输对主用户性能的影响,该文提出了干扰概率这一性能指标。在非理想的信道状态信息条件下,推导了次级用户采用机会中继与选择协作协议时的干扰概率闭式解析式。理论分析表明,从干扰概率角度看,选择协作协议优于机会中继协议,但二者的极限干扰概率相同。此外,在非理想信道状态信息条件下,无论是采用机会中继还是选择协作协议,增加中继数量都会对主用户造成更大的干扰。最后,仿真结果验证了理论分析的正确性。

TDD系统中非完美信道信息条件下双流波束赋形吞吐量分析

在时分双工多天线系统中,由于上行信道估计误差和上下行传输时延,上下行链路信道的互易性并不完美;且终端也存在信道估计误差。针对包含这些因素的非完美信道信息条件下的双流波束赋形,导出了吞吐量准确值及其下界的表达式。分析表明,当下行链路信噪比趋于无穷大时,由终端信道估计误差导致的每一路数据流的吞吐量损失几乎不超过lb 3 bit/s.Hz-1。数值和仿真结果表明,所得吞吐量下界与准确值较为接近;且与完美信道信息情形相比,非完美信道信息对系统的复用增益没有影响,只会降低系统的阵列增益。

不完全信道状态信息下毫米波非正交多址系统中联合能效的功率分配与波束成型设计(英文)

研究了不完全信道状态信息条件下联合功率分配和波束成型设计问题来最大化一个两用户下行毫米波非正交多址系统的能效。通过块坐标下降、凸凹过程和连续凸逼近的方法,提出了一个次优的联合功率分配和波束成型设计方案来解决这个非凸问题。仿真结果验证了本文所提出的联合功率分配和波束成型设计方案与一些现有方案相比的有效性。

基于不同信道状态信息的两跳中继系统最优功率分配

根据已知瞬时信道状态信息或统计信道状态信息2种情况,分析了不同转发方式下两跳中继系统的信道容量,并以最大化系统容量为优化准则,提出了在发射端和中继器间的最优功率分配方案.仿真结果表明,与传统的平均功率分配相比,最优功率分配能根据信道状态的变化自适应地调整两跳发射功率,显著提高系统容量.

多用户MIMO中基于部分信道状态信息预编码的稳健性研究

在实际的MIMO中,接收端往往具有理想的信道状态信息,而发射端由于种种原因只有来自接收端反馈的部分信道状态信息(CSI)。分析了CSI,对发射端已知部分CSI设计预编码进行了初步研究,并给出了一种等效噪声方法,即将反馈误差建模为接收端的等效噪声,利用预编码准则对反馈误差、用户间干扰进行统一处理。在MI-MO-TD-SCDMA系统应用环境中对该方法进行了仿真分析。结果表明,反馈误差对预编码影响较大,采用等效噪声后的预编码相比没有考虑反馈误差的预编码性能有明显地提高。

变化信道稀疏度的CSI反馈方法

在大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,压缩感知(compressed sensing,CS)技术常用于具有稀疏特性的信道状态信息(channel state information,CSI)反馈。针对CS重构时信道稀疏度通常未知的问题,基于深度展开技术提出了一种变化信道稀疏度的CSI反馈方法(a CSI-feedback method for varying channel sparsity,AVCS)。AVCS将信道稀疏度作为训练参数,学习得到通用的网络架构。随着天线数量增大导致信道(矩阵)维度激增,学习网络所得的相互抑制矩阵会呈现二次增长问题,AVCS利用相互抑制矩阵托普利兹(Toeplitz)特性设计了降维卷积网络,解决CSI反馈时的计算复杂度问题。仿真结果表明,所提方法提高了在大规模MIMO系统下CSI重构的适用性,减少了反馈开销且对信道稀疏度具有鲁棒性。