摘要：通过波动分析法和模式分解(粒子分解)法推导出一致的混响室传递函数表达式,基于此混响室传递函数,把混响室引入到无线测试应用的设计中。介绍了混响室的SISO测试应用,主要包括无线终端的OTA的TRP和TIS测试,以及应用于MIMO吞吐量的测试。最后讨论了利用混响室测量天线辐射方向图的可能性。

摘要：分布式MIMO(D-MIMO)是一种解决未来超密集组网高干扰问题的技术方案,通过将干扰源转变为有用信号源,降低重叠覆盖区域干扰,提高用户体验,有利构建无边界用户体验的网络。本文对D-MIMO进行了基本原理及关键技术分析,对该技术的性能增益进行了仿真与外场测试研究。同时,结合技术优势与劣势、投资、现网需求分析,提出了该技术的规划应用思路与建议。

摘要：在实际的多输入多输出(MIMO:Multiple Input Multiple Output)移动通信系统中,信道的空间相关性通常会使得现有的空时编码方案难以获得最佳的误码性能。为了解决该问题,本文提出了一种适用于MIMO空间相关信道的空时预编码方案。该方案在完成对发射信号的空时编码后,针对发射天线的空间相关矩阵设计了合理的预编码矩阵,进而能够在保证分集增益的前提下克服相关信道的不利影响。仿真结果证实,该方案能够在一定程度上有效提高整个系统的误码性能。

摘要：本文对可见光通信系统在物联网中的应用进行了探讨,提出了一个基于MIMO VLC系统的数字化医院物联网传送解决方案。该方案能够充分利用可见光通信的优势,在数字化医院内实现高速、无电磁干扰以及可靠传送。

摘要：最小均方误差(MMSE)信道估计算法应用于MIMO-OFDM系统时将带来高计算复杂度且不易实现,根据这个问题,提出了一种基于期望最大化(EM)的线性最小均方误差(LMMSE)信道估计算法,并分析了该算法的性能.EM算法可以把多输入多输出(MIMO)信道估计问题转化为一系列单输入单输出(SISO)信道估计问题,避免了大规模的矩阵运算,简化了算法,提高了系统性能和估计精度,为进一步改善基于EM的LMMSE信道估计算法的性能,通过设计训练序列对EM迭代初值的计算方法进行了,改进,通过实验仿真表明改进后的方法提高了系统的性能.

摘要：针对主动窃听场景下单输入单输出(single-input single-output,SISO)自适应调制频谱效率低和物理层安全(physical layersecurity,PLS)性能差的问题,提出了一种多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)安全自适应调制(secure adaptive modulation,SAM)无线系统PLS模型。其设计思路是:通过在发送端采用发送天线选择(transmit antenna selection,TAS)、在合法接收端采用最大比合并(maximal ratio combining,MRC)的天线分集技术来提高主信道的信噪比,以改善频谱效率;同时,限制主动窃听者的误比特率,使之无法解调出主信道发送的机密信息,从而保证合法接收端的PLS。在平均发射功率和PLS的联合约束下,推导SAM-MIMO系统的最佳切换门限和频谱效率以及窃听者的平均误比特率的解析表达式。数值计算与仿真结果表明:与SAM-SISO系统相比,采用TAS/MRC技术的SAM系统既可以提高主信道的频谱效率,又可以确保对主动窃听者的PLS。

摘要：多输入多输出(MIMO:Multi-input Multi-output)技术是下一代移动通信系统的关键技术,其预编码(Precoding)技术是MIMO技术的重要组成部分。文章分析了MIMO系统中基于最小均方误差准则(MMSE)的预编码技术,将MIMO信道对角化为特征子信道,并给出一套加权值,根据不同的加权值设计各种不同的预编码方案应用分析,实验仿真证明了该准则下预编码各种方案情况下的应用分析正确性。

摘要：在多天线系统(MIMO)中,提高信道估计的精度很重要。本文给出了MIMO系统信道模型,针对存在空域相关性的多输入多输出系统设计了一种基于互补训练序列的有效的MIMO信道估计方案,能够充分利用已知的信道相关信息,在理论上使得估计均方误差最小化.给出了信道估计算法,讨论了训练序列的优化方案。仿真实践表明在噪声为高斯白噪声情况下,该信道估计方案获得很好效果。

摘要：本文提出用分块迭代的方式构建半对称正交方阵和准正交方阵,在此基础上构建一种适用于多输入多输出(MIMO)天线系统的分布式准正交空时分组编码矩阵结构,并对传输性能进行仿真测试,验证其合理性,进一步推导出准正交分时码的信道编码矩阵,极大扩展信道容量。

摘要：多输入多输出系统A×B MIMO通过在收发端使用多种天线构成系统的方法,有效控制了信道衰减,提高了系统容量、频谱效率及通信质量,是现代无线通信技术领域和无线宽带移动领域的核心技术之一,得到了广泛应用。基于收发端天线数的差异,采用MATLAB软件对A×B MIMO系统中的SISO、SIMO、MISO、MIMO 4种类型信道进行信道容量研究,以及对A×B MIMO系统信道状态信息(Channel state information,CSI)在发送端已知和未知下的信道容量进行比较,验证了MIMO系统的优越性。