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公开(公告)号：CN107872256B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201711380144.4
申请日：2017-12-19
申请人： 郑州大学
IPC分类号： H04B7/0413 , H04B7/0426 , H04L25/02
摘要： 本发明公开了通信技术领域中的大规模MIMO（Multiple‑Input Multiple‑Output）室外无线光通信系统中，基于信道统计信息的最大似然盲检测方法以及发射调制星座优化设计方法。在收发天线数目大规模情况下，首先根据中心极限定理和大数定理确定接收端信号近似服从高斯分布，进而得到任意调制阶数的接收信号渐近最佳判决门限，然后依据系统平均误符号率的主成分：指数衰减项，使用最大化最小各部分指数衰减系数的准则对调制星座优化设计，使系统平均误符号率最小，最后使用数值迭代求解的方法，得到优化的调制星座，明显提高了系统性能。本发明仅利用信道的统计信息对收发信号进行最佳检测和调制星座优化设计，相比于传统方法，可明显提高系统性能，且逼近已知信道信息的系统性能，同时具有较低的系统开销，从而提升了此方法在实际应用中的可行性。
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公开(公告)号：CN109067683B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201811119610.8
申请日：2018-09-25
申请人： 郑州大学
摘要： 本发明公开了通信技术领域中的大规模SIMO（Single‑Input‑Multiple‑Output）无线通信系统中，最大似然检测方法以及发射调制星座优化设计方法，具体为无线通信中盲检测及调制星座优化方法、存储介质。在瑞利衰落信道中，首先推导出最大似然检测的最佳判决门限和相应闭合形式的平均误符号率表达式。然后推导出平均误符号率的上限表达式和下限表达式，当接收天线大规模情况下，用平均误符号率的上限和下限来定量表征平均误符号率的衰减速度。最后，最大化编码增益得到最佳调制星座。本发明对收发信号进行最佳检测和调制星座优化设计，相比于传统星座设计方法，可明显提高系统性能，同时具有较低的系统开销，从而提升了此方法在实际应用中的可行性。
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公开(公告)号：CN109067683A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811119610.8
申请日：2018-09-25
申请人： 郑州大学
CPC分类号： H04L27/06 , H04B7/08 , H04B14/023 , H04L27/0012
摘要： 本发明公开了通信技术领域中的大规模SIMO（Single‑Input‑Multiple‑Output）无线通信系统中，最大似然检测方法以及发射调制星座优化设计方法，具体为无线通信中盲检测及调制星座优化方法、存储介质。在瑞利衰落信道中，首先推导出最大似然检测的最佳判决门限和相应闭合形式的平均误符号率表达式。然后推导出平均误符号率的上限表达式和下限表达式，当接收天线大规模情况下，用平均误符号率的上限和下限来定量表征平均误符号率的衰减速度。最后，最大化编码增益得到最佳调制星座。本发明对收发信号进行最佳检测和调制星座优化设计，相比于传统星座设计方法，可明显提高系统性能，同时具有较低的系统开销，从而提升了此方法在实际应用中的可行性。
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公开(公告)号：CN108599829A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810351821.8
申请日：2018-04-18
申请人： 郑州大学
IPC分类号： H04B7/0456 , H04L25/03
CPC分类号： H04B7/0456 , H04L25/03343
摘要： 本发明涉及通信技术领域，公开了一种实用化的干扰对齐与删除方法，包括：设计两个发送节点的干扰对齐预编码，使其到两个非期望接收节点的干扰分别合并到这两个接收节点相同的信号子空间内；利用干扰对齐设计其他发送节点的预编码，令上述两个接收节点解码出自己的期望数据；获得数据的两个接收节点通过回程链路向第三个接收节点传送已解码数据；第三个接收节点实施干扰删除后解码出自己的期望数据和余下未解码接收节点的数据，随后第三个接收节点通过回程链路向余下未解码接收节点传送对应的期望数据。采用本发明提供的方法，能够在较低计算复杂度的条件下获得基于闭式解的最优自由度性能，且有效降低回程开销。
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公开(公告)号：CN104378150B
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201410593990.4
申请日：2014-10-29
申请人： 郑州大学
摘要： 本发明涉及一种分布式MIMO系统中最小化误符号率的功率分配方法，首先分析每个子信道高信噪比区间的渐近SER性能，然后每个分布式天线端口基于所有端口的信道统计信息最优化功率分配。通过基站ZF接收器的瞬时接收信噪比，使用q‑QAM调制方式的SER函数，基于多变量统计方法首先对其小尺度衰落随机变量求期望萃取高信噪比区间的SER主项，然后对主项中大尺度衰落随机变量和Q函数求期望获得高信噪比区间的SER渐近表达式，最后基于最小化平均SER优化准则和所有端口信道统计信息，经过凸优化计算获得最优化功率分配系数。本发明仅利用信道的统计信道信息来获取最优的功率分配系数，可以较低的系统开销明显改善系统性能，从而提升了此方法在实际应用中的可行性。
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公开(公告)号：CN104378150A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410593990.4
申请日：2014-10-29
申请人： 郑州大学
摘要： 本发明涉及一种分布式MIMO系统中最小化误符号率的功率分配方法，首先分析每个子信道高信噪比区间的渐近SER性能，然后每个分布式天线端口基于所有端口的信道统计信息最优化功率分配。通过基站ZF接收器的瞬时接收信噪比，使用q-QAM调制方式的SER函数，基于多变量统计方法首先对其小尺度衰落随机变量求期望萃取高信噪比区间的SER主项，然后对主项中大尺度衰落随机变量和Q函数求期望获得高信噪比区间的SER渐近表达式，最后基于最小化平均SER优化准则和所有端口信道统计信息，经过凸优化计算获得最优化功率分配系数。本发明仅利用信道的统计信道信息来获取最优的功率分配系数，可以较低的系统开销明显改善系统性能，从而提升了此方法在实际应用中的可行性。
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公开(公告)号：CN103037478A
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201210562406.X
申请日：2012-12-21
申请人： 郑州大学
IPC分类号： H04W48/16
摘要： 本发明公开了通信技术领域中的一种多小区多用户干扰信道系统中用户选择方法。首先获取其他小区基站到本小区用户的干扰信道矩阵，将所述干扰信道矩阵组合成本小区用户的干扰信道矩阵；对所述本小区用户的干扰信道矩阵进行排序的QR分解，得到对应的上三角矩阵和后处理矩阵；然后利用所述上三角矩阵得到用户信道质量矩阵；通过所述用户信道质量矩阵得到最优用户；最后通过所述最优用户对应的干扰信道矩阵得到后处理矩阵。本发明在保证用户选择系统性能的同时，降低了各用户端信道质量信息的计算复杂度，增大了系统吞吐量，并且对用户选择后的残余干扰有显著地改善，从而提升了此方法在实际应用中的可行性。
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公开(公告)号：CN107872256A
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201711380144.4
申请日：2017-12-19
申请人： 郑州大学
IPC分类号： H04B7/0413 , H04B7/0426 , H04L25/02
CPC分类号： H04B7/0426 , H04B7/0413 , H04L25/0238
摘要： 本发明公开了通信技术领域中的大规模MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）室外无线光通信系统中，基于信道统计信息的最大似然盲检测方法以及发射调制星座优化设计方法。在收发天线数目大规模情况下，首先根据中心极限定理和大数定理确定接收端信号近似服从高斯分布，进而得到任意调制阶数的接收信号渐近最佳判决门限，然后依据系统平均误符号率的主成分：指数衰减项，使用最大化最小各部分指数衰减系数的准则对调制星座优化设计，使系统平均误符号率最小，最后使用数值迭代求解的方法，得到优化的调制星座，明显提高了系统性能。本发明仅利用信道的统计信息对收发信号进行最佳检测和调制星座优化设计，相比于传统方法，可明显提高系统性能，且逼近已知信道信息的系统性能，同时具有较低的系统开销，从而提升了此方法在实际应用中的可行性。
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公开(公告)号：CN104617996B
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201510004658.4
申请日：2015-01-06
申请人： 郑州大学
IPC分类号： H04B7/0413 , H04B7/0456 , H04B7/06
摘要： 本发明涉及一种大规模MIMO系统中最大化最小信噪比的预编码设计方法。首先根据上行链路中基站端使用ZF接收器的每个射频端口中子信道的瞬时接收信噪比，使用多变量统计方法得到平均接收信噪比，基于最大化最小平均接收信噪比准则对子信道进行优化；根据分布式MIMO端口之间的独立性，将平均接收信噪比的优化分解为在端口内单独功率约束下预编码矩阵设计和在端口之间总功率约束功率分配优化设计；最终得到最优预编码矩阵。本发明仅利用信道的统计信息来获取最优预编码矩阵，具有较低的系统反馈开销，同时相对于传统的功率分配方法，该方法可明显提高系统的平均误符号率性能，从而提升了此方法在实际应用中的可行性。
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公开(公告)号：CN106230755A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610594587.2
申请日：2016-07-26
申请人： 郑州大学
CPC分类号： H04L25/0204 , H04B7/0413 , H04L25/025
摘要： 本发明提供的MIMO系统信道估计方法和装置中，通过将需要对信道协方差矩阵和干扰协方差矩阵进行求逆运算的过程变换为线性方程求解的问题，并通过对矩阵A的分解，采用逐次超松弛迭代法(SOR)将线性方程转换为迭代方程，通过迭代方程得到满足要求的方程的解，将得到的方程的解带入信道估计结果的方程中，进而求得信道估计结果。由于在利用SOR迭代法降低信道估计计算复杂度时，每一次迭代只需要M2+2M次乘法运算，也就是说SOR迭代法整体计算复杂度为 N为SOR迭代法的迭代次数，M为协方差矩阵的维度。由于N＜＜M，使得信道估计的计算复杂度降低一个量级。
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