摘要：为了使通信系统能更加契合实际传输环境、保证系统公平性,提出了一种基于改进最大信漏噪比准则功率分配方式的波束赋形算法。首先根据接入节点的类型(基站或者终端)以及用户所处传输环境的不同对发射功率进行分配;其次依据用户执行任务的重要程度和设定的阈值上限的不同对发射功率进行二次调整,保证公平性。仿真结果表明,随着用户数目的增加,传统算法的公平性为一条下降的曲线,改进算法近似为一条水平直线,且用户数目越大,二者差值越大,改进算法的优势越明显;在用户数为12,权重间隔为1,阈值上限为1.4时,改进算法有着0.39 bps/Hz的系统容量提升。所设计的改进资源分配方式的算法能有效提高系统的公平性,在工程实际中有一定的使用价值。

摘要：在多用户毫米波大规模多入多出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统中,针对现有基于信漏噪比(Signal-to-Leakage-plus-Noise Ratio,SLNR)准则的混合预编码算法未考虑用户信道质量不同和信道矩阵具有病态性的问题,本文提出了一种联合SLNR与矢量扰动(Vector Perturbation,VP)的双层混合预编码算法.该算法分两层设计预编码矩阵.第一层,考虑用户信道质量不同,提出了基于SLNR准则的匹配加权算法.该算法充分考虑信道系数、预编码矢量和组合矢量的影响设计信道加权因子,利用加权因子对SLNR算法进行改进,从而设计更优的混合预编码器,消除用户间干扰.第二层,根据第一层获取到的等效基带信道,利用迫零(Zero Force,ZF)消除用户天线间干扰.考虑到信道矩阵具有病态性,采用VP算法进一步处理.通过在发射信号上添加扰动矢量减小发射端功率增强的影响.仿真结果表明,相较于同类混合预编码算法,所提算法可以获取更好的误码率(Bit Error Rate,BER)性能和频谱效率.

摘要：多用户多输入多输出系统下行链路中,信漏噪比最大化的预编码方法的发射功率控制方式并不能有效保证用户可达的信漏噪比,该文提出追求信漏噪比约束下最小化发射总功率的预编码器设计方案。利用半正定松弛的方法对目标问题可以进行有效地求解,并且在设计目标中增加功率约束条件,能有效降低基站的发射总功率。仿真结果显示相比于信漏噪比最大化方法,该文提出的方案在满足较大的信漏噪比门限时具有更好的系统误码性能和更低的发射总功率,并且随着信噪比的增加,其发射总功率不断降低。

摘要：提出了一种新的基于信漏噪比的多用户优化预编码迭代算法。在深入分析和发掘系统设计中预编码矩阵和接收合并矩阵之间的内在联系的基础上,利用新提出的迭代算法解决其本质上存在的嵌套关系,从而实现系统综合性能优化。数字仿真从平均误码率与系统和速率两个层面对新算法进行验证。结果表明,新方案相较于原始基于信漏噪比的方案以及过去提出的其他经典方案具有明显性能优势。因其迭代算法收敛迅速,因此具有工程实践价值。

摘要：针对下行蜂窝无线通信系统,提出了一种基于接收矢量估计辅助优化的分布式协调波束赋形方案。该方案通过在发射端间共享少量信息,并基于MVDR准则对接收端的接收矢量进行估计,从而优化发送波束赋形矢量设计。仿真结果和分析表明,该分布式方案能以较低的开销和算法复杂度获得接近于集中式方案的性能。此外,还提出了一种简化方案,该方案可进一步降低系统开销。

摘要：为实现认知MIMO系统中认知网络与主用户网络的高效频谱共享,提出一种基于正交投影的SLNR收发联合设计算法。该算法首先通过正交投影预处理将信号投射到干扰信道的零空间从而消除对主用户的干扰,然后针对认知网络,以改进的信漏噪比为优化指标,利用交替迭代的思想联合设计收发处理矩阵,提高认知网络的性能。仿真结果表明,算法能有效抑制用户间的共信道干扰,在保证主用户正常通信的同时,有效提高了认知网络的误码率及和容量性能。

摘要：针对多小区下行多进单出(multiple-input single-output,MISO)干扰信道,在控制每个用户信漏噪比(signal to leakage plus noise ratio,SLNR)低于门限值的概率小于中断概率的约束条件下,以最小化系统总加权发射功率为优化目标设计线性预编码。利用半定松弛和Bernstein-type不等式,将非凸的具有随机性的原始优化问题转换为确定性凸优化问题。仿真结果表明,所提出的预编码设计比worst-case等比较方案耗费的总加权发射功率更少。

摘要：为解决5G移动通信的灵活、高效接入问题,通过结合云无线接入技术的集中化处理优势,研究一种以用户为中心的基于波束赋形的多基站协同传输方案。将协同传输方案设计解耦成波束赋形方向决策和基站功率分配两个子问题,分别利用信漏噪比最大化算法和注水算法进行求解,使得该协同传输方案能够动态适应用户的信道状况以及通信需求,提升网络服务效率。对提出方案进行性能仿真,仿真结果表明,该策略在总吞吐量及系统能量效率方面比传统的策略有显著提升。

摘要：在MU-MIMO通信系统中,允许多个用户在相同的频率和时隙上进行通信,可以有效增大系统吞吐量、提高系统性能,如何设计高效的预编码方案和用户调度方案以减少用户间的干扰是MU-MIMO系统面临的主要问题之一。本文首先利用最小均方误差方法的改进信道矩阵来有效减少估计信道误差的影响,提出了一种基于信漏噪比(SLNR)的MU-MIMO系统预编码方案;在此基础上,针对传统的贪婪用户调度算法复杂度过高的特点,提出一种基于SLNR准则的低复杂度的用户调度方案。通过仿真分析,提出的预编码方案能够有效降低系统误码率,用户调度方案有效降低了算法计算复杂度。

摘要：现有的小区选择算法在追求负载平衡的同时,往往没有考虑算法本身对用户干扰的影响,在一定程度上影响了小区性能指标。针对此类问题,从负载均衡和干扰管理两方面考虑,提出一种折中两项性能指标的小区选择算法。该算法首先将小区选择问题建模为负载和干扰的联合优化问题,然后对该最优化问题通过一种启发式算法进行求解,得出最佳用户小区选择因子矩阵,从而进一步提升异构小区的系统性能。仿真表明,该方案较其他传统小区选择方案在用户接入公平性和用户平均吞吐量上均有较大的提升。