多用户MIMO

摘要： 保障无延迟的多媒体数据流,视频会占用很大部分的带宽,即使最好的路由器在所有产品同时在网时,也有可能无法稳定流畅播放。但是如果你购买的路由器具备提供优先级的能力,设置哪些设备应优先获得更多的带宽,那么体验就不一样了。你可以选择哪几个设备获得优先权,今天是这几个,明天可以变成另外几个。当然,路由器自动切换频道以保持Wi-Fi信号强度的能力也是一个很有用的功能。比如家里的数据流很大,多用户MIMO(MU-MIMO)支持同时传输到多个设备,有的路由器就集成了这个功能。

摘要： 区块对角化(Block Diagonalization,BD)预编码技术广泛应用于多用户MIMO(Multiple-Input MultipleOutput),其算法的计算复杂性主要来源于两次奇异值分解操作.S-GMI(Simplified Generalized MMSE Channel Inversion)算法提出以一次QR分解代替BD算法中一次奇异值分解.本文提出S-GMI-THP算法,使用THP(Tomlinson-Harashima Precoding)代替S-GMI算法中的奇异值分解,极大降低了复杂度.分析与仿真结果表明,所提出的S-GMI-THP算法相较于THP与MMSE算法可以实现明显的BER性能增益.文章还给出了S-GMI-THP算法整体框图以及8×8规模矩阵求逆模块的硬件实现架构,该结构在virtex-7平台以较低的资源实现了23.8 M Matrix/s的吞吐.

摘要： 5G技术越来越近,但是LTE网络在未来还将长期存在,利用5G的Massive MIMO技术来提升LTE网络的容量非常有价值.通过对Massive MIMO技术提升容量的MU-MIMO理论进行分析,实现在TM9和TM3/TM4模式下的MU-MIMO技术,并且在现网中分别进行了测试验证,基本达到了预期的效果.最后针对影响MU-MIMO性能的用户空间分布、激活用户数、用户业务类型等因素进行了定量分析,给出MU-MIMO在现网中应用的指导建议.

摘要： 中国信通院近日发布了全球首套5G端到端OTA性能测试系统。该系统4GL。TE基站天线端口为2-8个，5GMassiveMIMO基站天线端口高达64个以上。该系统创新实现了5GMassive MIMO基站在衰落信道下的精确吞吐量性能测试，支持全部MIM0模式特别是波束赋形和多用户MIMO，支持终端芯片传导及OTA测试，支持上下行双向测试能力，同时支持Sub-6GHz和毫米波频段。

摘要： 为使能量效率最大化,采用随机几何方法对多小区多用户MIMO蜂窝网络的上行链路进行建模,改进系统功耗模型,得到一个关于基站密度、发送信号功率、基站天线数、小区用户数以及导频复用因子的能量效率最大化问题.求解该问题,可得到最优的网络部署方案以及各最优参数与硬件特性、传播环境之间的关系.仿真与数值计算结果显示,超密集网络部署可以显著提高能量效率,但是随着基站密度的进一步增加,能量效率的提升很快饱和.更有趣的是,能量效率最优化所确定的部署方案恰为大规模MIMO情形.%In order to maximize energy efficiency,the stochastic geometry method was used to model the uplink of a multi-cell multi-user MIMO cellular network.Then the system power consumption model was ameliorated.Based on this,an energy efficiency maximization problem with respect to base station density,transmit power,the number of base station antennas,users per cell and pilot reuse factor was obtained.Solving the problem,the optimal network deployment,as well as the relationship between the optimal variables,hardware characteristics and propagation environment was obtained.Finally,simulation and numerical results show that the ultra-dense network deployment can significantly improve the energy efficiency.However,with the further increase of the density of the base station,the improvement of the energy efficiency was quickly saturated-More interestingly,the deployment scenario determined by the energy efficiency optimization was just massive MIMO scenarios.

摘要： Block Diagonalization (BD) is a common linear precoding technique for the downlink of multiuser MIMO (MU-MIMO) systems.A drawback of conventional BD is that the effective channel gain for each data stream can be severely unbalanced when each user has multiple data streams.In this paper,a new precoding scheme called successive BD (SBD) is proposed based on BD precoding by introducing a new construction scheme of interference matrices considering inter-antenna interference.The precoding matrix responding to each of the receive antennas is successively calculated.SBD precoding reduces the difference in effective channel gain between each user's multiple data streams caused by the original BD precoding and improves the average bit error performance of the user.More spatial diversity gain can be obtained compared with BD precoding when precoding and combing are employed and spatial diversity transmission strategy is adopted.Simulations show that when the bit error rate is 10-3,the proposed method has about 2 dB gain over the conventional BD precoding in { 2,2 } × 4 MU-MIMO systems.%块对角化(BD)预编码是多用户MIMO(MU-MIMO)系统下行链路中广泛采用的线性预编码方案.当用户有多路数据流时,传统的BD预编码存在数据流间等效信道增益不平衡的问题.该文基于BD预编码算法,提出连续BD预编码(SBD)算法.新算法考虑天线间干扰提出新的干扰矩阵构造方法,连续地计算每根接收天线所对应的预编码矩阵.SBD预编码减小了由BD预编码引起的每个用户多路数据流之间有效信道增益的差距,提高了用户的平均误码性能.发射机采用空间分集的发送策略时,接收端进行合并,与BD算法相比,能够获得更多的分集增益.计算机仿真表明,在{2,2｝×4的MU-MIMO系统中,当误码率为10-3时,所提算法与现有BD算法相比,获得约2 dB的性能增益.

摘要： 无线局域网(WLAN)是计算机网络技术和通信技术完美结合的产物,近年来新一代Wi-Fi标准IEEE802.11ac的出现,使得无线局域网的吞吐量和用户体验获得大幅度提升,而新一代Wi-Fi引入的多用户MIMO(Multiple Input and Multiple Output)技术和带宽扩展技术在提升网络容量的同时也带来了较多问题,本文针对新一代Wi-Fi的物理层关键技术MIMO-OFDM技术进行了研究,通过仿真实验分析了MIMO-OFDM技术在新一代Wi-Fi中所获得的增益.

摘要： 提出了一种适用于LTE-Advance系统上行多用户多输入多输出(MU-MIMO)的用户配对算法。在传统比例公平(Single Proportional Fairness，SPF)的基础上，提出了一种改进的比例公平准则(Improvement Proportional Fairness，IPF)。在用户配对过程中，先按比例公平准则选取第一个用户，然后基于改进的比例公平准则选取其配对用户，在保持系统吞吐量不变的前提下提高用户之间的公平性。仿真结果表明，与传统的SPF用户配对算法相比，所提出的IPF用户配对算法能够在系统吞吐量不降低的同时，提高用户之间的公平性。

摘要： 提出了一种适用于LTE-Advance系统上行多用户多输入多输出(MU-MIMO)的用户配对算法。在传统比例公平(Single Proportional Fairness，SPF)的基础上，提出了一种改进的比例公平准则(Improvement Proportional Fairness，IPF)。在用户配对过程中，先按比例公平准则选取第一个用户，然后基于改进的比例公平准则选取其配对用户，在保持系统吞吐量不变的前提下提高用户之间的公平性。仿真结果表明，与传统的SPF用户配对算法相比，所提出的IPF用户配对算法能够在系统吞吐量不降低的同时，提高用户之间的公平性。

摘要： 提出了一种适用于LTE-Advance系统上行多用户多输入多输出(MU-MIMO)的用户配对算法。在传统比例公平(Single Proportional Fairness，SPF)的基础上，提出了一种改进的比例公平准则(Improvement Proportional Fairness，IPF)。在用户配对过程中，先按比例公平准则选取第一个用户，然后基于改进的比例公平准则选取其配对用户，在保持系统吞吐量不变的前提下提高用户之间的公平性。仿真结果表明，与传统的SPF用户配对算法相比，所提出的IPF用户配对算法能够在系统吞吐量不降低的同时，提高用户之间的公平性。

摘要： 提出了一种适用于LTE-Advance系统上行多用户多输入多输出(MU-MIMO)的用户配对算法。在传统比例公平(Single Proportional Fairness，SPF)的基础上，提出了一种改进的比例公平准则(Improvement Proportional Fairness，IPF)。在用户配对过程中，先按比例公平准则选取第一个用户，然后基于改进的比例公平准则选取其配对用户，在保持系统吞吐量不变的前提下提高用户之间的公平性。仿真结果表明，与传统的SPF用户配对算法相比，所提出的IPF用户配对算法能够在系统吞吐量不降低的同时，提高用户之间的公平性。

摘要： 下行增强MIMo是LTE-Advanced的关键技术之一，文章讨论了LTE R8和R9的多用户MIMO的传输模式，并且就LTE-Advanced中的多用户MIMO的主要问题进行了讨论，比较了各种可能的导频设计，下行控制信令、反馈及增强的码本设计方法，探讨了多用户MIMO适用的场景以及每个用户支持多于两个layer的可能性，并介绍了标准化进展情况。

摘要： 下行增强MIMo是LTE-Advanced的关键技术之一，文章讨论了LTE R8和R9的多用户MIMO的传输模式，并且就LTE-Advanced中的多用户MIMO的主要问题进行了讨论，比较了各种可能的导频设计，下行控制信令、反馈及增强的码本设计方法，探讨了多用户MIMO适用的场景以及每个用户支持多于两个layer的可能性，并介绍了标准化进展情况。

摘要： 下行增强MIMo是LTE-Advanced的关键技术之一，文章讨论了LTE R8和R9的多用户MIMO的传输模式，并且就LTE-Advanced中的多用户MIMO的主要问题进行了讨论，比较了各种可能的导频设计，下行控制信令、反馈及增强的码本设计方法，探讨了多用户MIMO适用的场景以及每个用户支持多于两个layer的可能性，并介绍了标准化进展情况。

摘要： 下行增强MIMo是LTE-Advanced的关键技术之一，文章讨论了LTE R8和R9的多用户MIMO的传输模式，并且就LTE-Advanced中的多用户MIMO的主要问题进行了讨论，比较了各种可能的导频设计，下行控制信令、反馈及增强的码本设计方法，探讨了多用户MIMO适用的场景以及每个用户支持多于两个layer的可能性，并介绍了标准化进展情况。

摘要： 本文研究了多用户MIMO系统中的预处理技术。文中通过结合使用信道正交化方法以及最小均方误差(MMSE)准则，提出了一种含自适应功率分配的预编码联合设计方案。该方法在使用已有的MMSE解码的前提下，通过迭代法求解系统的预编码矩阵，并给出了系统功率分配的闭式解。文章最后通过仿真说明了该算法的有效性。数值仿真结果表明本文提出的算法在获得与同类算法相近性能的同时，降低了算法的复杂度。

摘要： 本文研究了多用户MIMO系统中的预处理技术。文中通过结合使用信道正交化方法以及最小均方误差(MMSE)准则，提出了一种含自适应功率分配的预编码联合设计方案。该方法在使用已有的MMSE解码的前提下，通过迭代法求解系统的预编码矩阵，并给出了系统功率分配的闭式解。文章最后通过仿真说明了该算法的有效性。数值仿真结果表明本文提出的算法在获得与同类算法相近性能的同时，降低了算法的复杂度。

摘要： 本发明公开了一种多用户MIMO系统中消除多用户干扰的方法。其具体过程为：(1)从基站端接收到的信号向量y中提取对应于第j个用户的多用户干扰z

摘要： 通过接收来自一个或多个用户站的等级1CQI值，基站能够使单用户MIMO方案与多用户MIMO方案一致。基站还接收来自用户站的预编码矢量，然后确定用户站的哪一个具有最佳等级1CQI值。然后，基站至少部分根据从具有最佳等级1CQI值的用户站所接收的矢量来确定要使用的波束形成矩阵。然后，基站向用户站广播数据，其中使用与具有最佳等级1信道质量指示符的用户站对应的波束形成矩阵以便在送往该用户站的一个或多个流中实现单用户MIMO，或者使用与具有最佳等级2信道质量指示符的用户站对应的波束形成矩阵以便在多个流中实现多用户MIMO。

摘要： 本发明公开了用于多用户MIMO通信的用户选择方法和用户选择设备。本发明旨在提供可以利用少量计算来在多用户MIMO系统中提供大的多用户分集效应的用户选择方法，所述方法是用于多用户MIMO通信的用户选择方法，其中通过使用GS正交化来从投影信道向量中使用接收SINR计算正交系数，使用正交系数计算修正SINR，并使用该修正SINR来执行用户选择，为了下一用户选择，更新投影信道向量，并将上述处理应用到所有用户。

摘要： 本发明将运算量抑制得比较小，不需增加协议上的开销，即可实现接近理论极限的通信速度。在本发明的多用户MIMO无线通信方式中，根据信道矩阵来确定接收加权矩阵，利用接收加权矩阵与信道矩阵之积来更新信道矩阵，根据更新后的信道矩阵，利用ZF-DPC法生成发送信号并进行发送，向接收信号乘以接收加权矩阵，然后进行DPC解码。确定接收加权矩阵的一种方法是把对信道矩阵进行奇异值分解时得到的左奇异矩阵的共轭转置矩阵，作为接收加权矩阵的方法。

摘要： 本发明公开了一种多用户MIMO系统中消除多用户干扰的方法。其具体过程为：(1)从基站端接收到的信号向量y中提取对应于第j个用户的多用户干扰z

摘要： 本申请描述了用于支持使用单用户多输入多输出(SU-MIMO)和多用户MIMO(MU-MIMO)的数据传输的技术。对于SU-MIMO而言，基站可以在给定时间-频率资源上向单个用户设备(UE)发送多个数据流，或对于MU-MIMO而言可以向多个UE发送多个数据流。在一个方面中，可以通过重用下行链路控制信息(DCI)格式的一个或多个字段来传送针对MU-MIMO的用于UE的天线端口分配。在另一个方面中，可以使用分层的两层结构来传送针对MU-MIMO的用于UE的天线端口分配。在另一个方面中，当UE运行在支持SU-MIMO和MU-MIMO的传输模式时，可以经由更高层来配置UE以仅报告信道质量指示符(CQI)，或报告CQI和预编码矩阵指示符(PMI)两者。在另一个方面中，UE可以报告CQI，以使得针对UE，可以支持SU-MIMO和MU-MIMO。

摘要： 通过接收来自一个或多个用户站的等级1CQI值，基站能够使单用户MIMO方案与多用户MIMO方案一致。基站还接收来自用户站的预编码矢量，然后确定用户站的哪一个具有最佳等级1CQI值。然后，基站至少部分根据从具有最佳等级1CQI值的用户站所接收的矢量来确定要使用的波束形成矩阵。然后，基站向用户站广播数据，其中使用与具有最佳等级1信道质量指示符的用户站对应的波束形成矩阵以便在送往该用户站的一个或多个流中实现单用户MIMO，或者使用与具有最佳等级2信道质量指示符的用户站对应的波束形成矩阵以便在多个流中实现多用户MIMO。

摘要： 本发明公开了用于多用户MIMO通信的用户选择方法和用户选择设备。本发明旨在提供可以利用少量计算来在多用户MIMO系统中提供大的多用户分集效应的用户选择方法，所述方法是用于多用户MIMO通信的用户选择方法，其中通过使用GS正交化来从投影信道向量中使用接收SINR计算正交系数，使用正交系数计算修正SINR，并使用该修正SINR来执行用户选择，为了下一用户选择，更新投影信道向量，并将上述处理应用到所有用户。

摘要： 本发明公开一种大规模多用户MIMO系统中用户状态信息的更新方法，涉及无线通信领域。机器人设备发送接入请求；中央处理器设计截断自动重传请求传输方案；中央处理器向相应的机器人设备反馈自动重传请求传输方案；机器人设备发送状态更新数据包；判断中央处理器是否成功解码状态信息以及判段机器人设备传输该状态更新数据包是否到达最大允许传输次数，实现不断更新。本发明能够准确地刻画物联网中无线传感器状态信息更新的过程，并提高了大规模多用户MIMO系统中接收信息的新鲜程度，尤其是在系统中活跃节点数较少的情况下优势明显；能够应用于机器人设备结构要求简单、计算能力要求低、系统内活跃节点较少的应急和关键任务物联网。

摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的多用户MIMO系统用户调度方法，包括：首先构建多用户MIMO系统模型，提出用户调度数学优化问题，以最大化系统和速率为目标，以基站总发射功率为限制条件；接着，将优化问题建模为马尔可夫决策过程，将基站视为智能体，将经过处理的基站到用户的信道矩阵以及一个指示矩阵拼接作为状态，将选择的用户索引作为动作，并设计合适的奖励函数；然后设计深度强化学习神经网络结构并初始化深度强化学习相关参数；随后，开始训练神经网络直至收敛；最后，保存网络参数，用训练好的神经网络来进行用户调度，验证本方法的性能。本发明能够在降低实现复杂度的情况下获得较高的系统性能。