NOMA结合随机波束赋形论文总结

合集下载

几种自适应波束形成方法的对比

几种自适应波束形成方法的对比

几种自适应波束形成方法的对比XIAO Zhitao;WANG Jiahao;GENG Lei;ZHANG Fang;TONG Jun【摘要】波束形成在无线通信、雷达、声呐等阵列系统中具有广泛应用.数字波束形成通常是基于接收信号的阵列响应和协方差矩阵的估计设计.由于天线增益、相位、波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)和协方差矩阵估计的误差会导致导向矢量(Steering Vector,SV)产生模型失配,而这种模型失配会导致波束形成性能的下降.针对以上问题,给出了基于精度矩阵收缩估计的方法,采用了线性脊估计结构且用数据驱动和留一交叉验证来选择参数.通过Matlab仿真,研究了当存在模型不确定性时,基于精度矩阵收缩估计的方法以及基于协方差矩阵收缩估计和干扰加噪声协方差矩阵重构等方法的鲁棒性.结果显示,当存在模型失配时,基于精度矩阵收缩的波束形成方法在低信噪比时具有更优的鲁棒性.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2019(059)001【总页数】9页(P61-69)【关键词】自适应波束形成;协方差矩阵;精度矩阵;收缩估计;矩阵重构【作者】XIAO Zhitao;WANG Jiahao;GENG Lei;ZHANG Fang;TONG Jun【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】TN911 引言自适应波束形成是阵列信号处理中必不可少的工作,广泛应用于雷达、声呐、射电天文学、无线通信、麦克风阵列语音处理、医学成像等领域。

数字波束形成是阵列信号处理中的一个基本问题[1-2]。

在给定性能准则如最大信号干扰噪声比(Maximum Signal to Interference-plus-Noise Ratio,Max SINR)下的最优波束形成器通常是基于目标信号(Signal of Interest,SOI)的导向矢量(Steering Vector,SV)和干扰加噪声的协方差矩阵的知识而设计,前者可以从SOI的波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)的估计和阵列响应的知识获得,而后者通常是从训练样本估计。

noma调制解调 matlab

noma调制解调 matlab

NOMA(Non-Orthogonal Multiple Access)是一种新兴的调制解调技术,可以在同一时间和频率资源上为多个用户提供服务。

NOMA 技术通过使用不同的功率分配策略,允许多个用户在同一子载波频段共享频谱资源,从而提高系统的频谱利用率和用户数量。

MATLAB作为一种强大的数学建模和仿真工具,可以用于对NOMA技术进行建模和仿真,研究NOMA技术在不同参数下的性能表现。

1. NOMA技术简介NOMA技术是一种新型的多址接入技术,与传统的正交多址接入(OMA)相对应。

在OMA技术中,不同用户之间需要使用不同的频率或码分多址技术进行区分,而NOMA技术通过采用干涉消除和功率分配等技术,允许多个用户共享同一频率资源,从而提高了系统的频谱利用率和用户数量。

2. NOMA技术原理NOMA技术的核心原理是将不同用户的数据通过不同的功率控制在同一个资源块中传输,然后通过多用户检测和干涉消除等技术将各用户的数据分离出来。

在NOMA系统中,每个用户的数据流会被分配不同的功率级别,并且在接收端需要进行干涉消除等技术来分离用户的数据。

通过优化功率分配策略和干涉消除算法,可以有效提高系统的性能和用户数量。

3. MATLAB在NOMA技术中的应用MATLAB作为一种强大的数学建模和仿真工具,可以用于对NOMA技术进行建模和仿真。

在MATLAB中,可以利用其丰富的信号处理和通信系统工具箱,对NOMA技术的功率分配策略、多用户检测算法等进行建模和仿真。

通过调用MATLAB中的函数和工具,可以快速搭建NOMA系统的仿真模型,并对不同参数下的性能进行分析和评估。

4. NOMA技术的挑战和发展趋势虽然NOMA技术在频谱利用率和用户数量方面具有明显的优势,但也面临着一些挑战。

NOMA系统对于用户间干涉的抗干扰能力要求较高,需要设计复杂的干涉消除算法来处理。

NOMA系统的功率分配和资源块分配等问题也需要进行优化和研究。

毫米波大规模MIMO-NOMA系统中基于动态子连接混合结构的预编码设计

毫米波大规模MIMO-NOMA系统中基于动态子连接混合结构的预编码设计

第43卷 第12期系统工程与电子技术Vol.43 No.122021年12月SystemsEngineering andElectronicsDecember2021文章编号:1001 506X(2021)12 3716 09 网址:www.sys ele.com收稿日期:20201113;修回日期:20210119;网络优先出版日期:20210401。

网络优先出版地址:https:∥kns.cnki.net/kcms/detail/11.2422.TN.20210401.0831.004.html基金项目:国家自然科学基金(61701062);重庆市基础与前沿研究计划(cstc2019jcyj msxmX0079)资助课题 通讯作者.引用格式:景小荣,张思思.毫米波大规模MIMO NOMA系统中基于动态子连接混合结构的预编码设计[J].系统工程与电子技术,2021,43(12):3716 3724.犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋:JINGXR,ZHANGSS.Precoderdesignbasedondynamicallysub connectedhybridarchitectureinmillimeterwavemassiveMIMO NOMAsystems[J].SystemsEngineeringandElectronics,2021,43(12):3716 3724.毫米波大规模犕犐犕犗 犖犗犕犃系统中基于动态子连接混合结构的预编码设计景小荣1,2, ,张思思1(1.重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065;2.移动通信技术重庆市重点实验室,重庆400065) 摘 要:针对毫米波大规模多输入多输出非正交多址接入(massivemultipleinputmultipleoutputnon or thogonalmultipleaccess,mMIMO NOMA)系统硬件成本和功耗过大问题,基于动态子连接混合结构(dynamicallysub connectedhybridarchitecture,DSC HA),提出一种高效预编码方案。

NOMA机制下可见光通信系统多维度性能研究

NOMA机制下可见光通信系统多维度性能研究

NOMA机制下可见光通信系统多维度性能研究摘要: NOMA (非正交多址) 技术是在接入网络中旨在提高传输效率和信道容量的一种技术。

本文探讨了 NOMA 机制在可见光通信系统中的多维度性能研究。

首先,我们对 NOMA 技术进行了介绍,并对 NOMA 在可见光通信中的应用进行了讨论。

然后,我们设计了一种 NOMA 系统,并考虑了不同的调制方案,如 OFDM 和 PPM。

接下来,我们通过仿真和实验来比较 NOMA 系统和传统的 OMA (正交多址) 系统在不同的可见光通信环境下的性能。

我们还考虑了 NOMA 系统下的多用户干扰和用户分配问题,并分析了体制的容量,错误率等重要性能。

实验结果表明, NOMA 技术可以提高可见光通信系统的总体容量和用户QoS (服务质量),并且在不同的环境下表现出更好的性能。

关键词: NOMA,可见光通信,多用户干扰,用户分配,系统容量1. 引言近年来,随着移动互联网、物联网的快速发展,对于传统无线通信网络的需求越来越大。

可见光通信作为其中的一种新型的无线通信技术,具有频谱资源利用率高、通信速率快以及有利于人体健康等优点,被广泛研究和应用。

和传统的无线通信不同,可见光通信将信息传输的载体从无线电频率转移到了可见光波段,从而实现了更为安全、低延迟、更可靠的通信。

NOMA 是一种非正交多址技术,它利用了信道的多路复用,将多个用户的数据同时传输在同一个信道中。

本文探讨了在这种NOMA 技术的支持下,可见光通信系统的多维度性能研究。

我们将探讨 NOMA 在可见光通信系统中的应用,设计 NORA 系统,并考虑了不同的调制方案,如 OFDM 和 PPM。

通过仿真和实验,比较 NOMA 系统和传统的 OMA 系统在不同场景下的性能。

我们还考虑了 NOMA 系统下的多用户干扰和用户分配问题,并分析了系统容量与误码率等重要性能。

2. NOMA 在可见光通信中的应用在可见光通信系统中,NOMA 技术可以被用于提高信道容量,并支持多用户接入。

NOMA下行链路结合大规模MIMO的预编码

NOMA下行链路结合大规模MIMO的预编码

NOMA下行链路结合大规模MIMO的预编码王金伏;王鹤鸣;战金龙;段会兰;江帆【摘要】非正交多址接入(NOMA)是5G无线网络的基本支持技术,可满足大规模连接和高吞吐量的异构需求,能增加可接入的用户数.N O MA的关键思想是同一资源块为多个用户提供服务,系统可容纳的用户数增加,但对系统容量的提升有限,针对此问题,文章提出在NOMA的基础上,将其与大规模多输入多输出(MIMO)天线结合,提高系统的容量,同时将下行多用户按照信道差异进行用户匹配,两两分为一簇,簇与簇之间的干扰采用块对角化(BD)算法进行消除,簇内用户之间的干扰采用串行干扰进行消除.仿真结果表明:发送端采用BD预编码可降低终端受到的干扰,结合大规模MIMO的NOMA系统频谱效率有很大提升;在此基础上进行用户匹配分组后,系统性能进一步提升.【期刊名称】《光通信研究》【年(卷),期】2019(000)003【总页数】6页(P65-70)【关键词】非正交多址接入;大规模多输入多输出;用户匹配;块对角化算法【作者】王金伏;王鹤鸣;战金龙;段会兰;江帆【作者单位】西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室 ,西安 710121;西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室 ,西安 710121;西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室 ,西安 710121;西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室 ,西安 710121;西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室 ,西安 710121【正文语种】中文【中图分类】TN929.530 引言在前四代通信系统中,采用的是正交多址接入(Orthogonal Multiple Access,OMA)方式,OMA中每个正交的资源块服务单个用户。

随着智能终端的普及,频谱资源逐渐显得匮乏,人们需要新的多址接入方式。

最近提出了一种非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)方案,同一频谱资源块可服务多个用户,通过功率域来区分不同用户,在相同的时频资源下,能增加系统可接入的用户数[1-2]。

波束形成基础原理总结

波束形成基础原理总结

波束赋形算法研究包括以下几个方面:1.常规的波束赋形算法研究。

即研究如何加强感兴趣信号,提高信道处理增益,研究的是一般的波束赋形问题。

2.鲁棒性波束赋形算法研究。

研究在智能天线阵列非理想情况下,即当阵元存在位置偏差、角度估计误差、各阵元到达基带通路的不一致性、天线校准误差等情况下,如何保证智能天线波束赋形算法的有效性问题。

3.零陷算法研究。

研究在恶劣的通信环境下,即当存在强干扰情况下,如何保证对感兴趣信号增益不变,而在强干扰源方向形成零陷,从而消除干扰,达到有效地估计出感兴趣信号的目的。

阵列天线基本概念(见《基站天线波束赋形及其应用研究_白晓平》)阵列天线(又称天线阵)是由若干离散的具有不同的振幅和相位的辐射单元按一定规律排列并相互连接在一起构成的天线系统。

利用电磁波的干扰与叠加,阵列天线可以加强在所需方向的辐射信号,并减少在非期望方向的电磁波干扰,因此它具有较强的辐射方向性。

组成天线阵的辐射单元称为天线元或阵元。

相邻天线元间的距离称为阵间距。

按照天线元的排列方式,天线阵可分为直线阵,平面阵和立体阵。

阵列天线的方向性理论主要包括阵列方向性分析和阵列方向性综合。

前者是指在已知阵元排列方式、阵元数目、阵间距、阵元电流的幅度、相位分布的情况下分析得出天线阵方向性的过程;后者是指定预期的阵列方向图,通过算法寻求对应于该方向图的阵元个数、阵间距、阵元电流分布规律等。

对于无源阵,一般来说分析和综合是可逆的。

阵列天线分析方法天线的远区场特性是通常所说的天线辐射特性。

天线的近、远区场的划分比较复杂,一般而言,以场源为中心,在三个波长范围内的区域,通常称为近区场,也可称为感应场;在以场源为中心,半径为三个波长之外的空间范围称为远区场,也可称为辐射场。

因此,在分析天线辐射特性时观察点距离应远大于天线总尺寸及三倍的工作波长。

阵列天线的辐射特性取决于阵元因素和阵列因素。

阵元因素包括阵元的激励电流幅度相位、电压驻波比、增益、方向图、极化方式,阵列因素主要包括阵元数目、阵元排列方式、阵元间距。

MIMO+雷达中的波形设计与波束形成技术研究

MIMO+雷达中的波形设计与波束形成技术研究

工程硕士学位论文MIMO雷达中的波形设计与波束形成技术研究RESEARCH ON WAVEFORM DESIGN AND BEAM FORMING TECHNIQUE IN THE MIMO RADAR王小方哈尔滨工业大学2011年11月国内图书分类号:TN957 学校代码:10213 国际图书分类号:621.38 密级:公开工程硕士学位论文MIMO雷达中的波形设计与波束形成技术研究硕 士 研究生:王小方导 师:赵雅琴 副教授申 请 学 位:工程硕士学 科、专 业:电子与通信工程所在单 位:威海职业学院答 辩 日 期:2011年11月授予学位单位:哈尔滨工业大学Classified Index: TN957U.D.C: 621.38Dissertation for the Master Degree in Engineering RESEARCH ON WAVEFORM DESIGN AND BEAM FORMING TECHNIQUE IN THE MIMO RADARCandidate:Supervisor:Academic Degree Applied for: Speciality:Affiliation:Date of Defence:Degree-Conferring-Institution: Wang XiaofangAssociate Prof. Zhao Yaqin Master of EngineeringSignal and Information Processing WeiHai Technology college June,2011Harbin Institute of technology摘要MIMO雷达是近年来出现的一种新体制雷达,由于其在目标检测、角闪烁抑制、角度分辨率、抗干扰性能等方面具有明显的优越性,因而成为目前雷达领域研究的热点。

本文以单基地MIMO雷达为背景,探讨了MIMO雷达中的几个重要的技术,为实际MIMO雷达的研制提供技术参考。

一种基于自适应阵列天线的波束赋形算法

一种基于自适应阵列天线的波束赋形算法
me ia i ai n e f e c n lso rc lsmult sv r y t o cu i n. o i h Ke r s: ma ta tn a; d p ie a r y; y wo d s r n e n a a t ra DBF;c n e g n e;o t u ro v o v re c u p te r r
A s atT ea at ed ̄t em r n D F l rh ecr f d p v r yi es a n b t c :h dpi i M b a f mi r v o g( B )ag i m it o o at ear t m ra — ot s h e a i a nh t t n c nq e nti pp r acm ia o fw ao a at ea oi m , h MI(a pema x e at h iu .I s ae , o bnt no om jr dp v l r s teS n e h i t i g t h sm l t r i ivr o )a o tm adteL S(es mensu r)a oi m, s rsne , nw i eS I to ne i s n l r n l M 1at a ae l r gi h } q g t i peetd i hc t M hd h hh me
i s d t ee i e t e ii a i hs frt e LMS o e ai n h ene ag rt m ,u l a i g a v  ̄g f s u e o d t r n n t lweg t o h m h i p rto .T w l o h i f ly tk n d a n eo h r so LMS ag rtm t i i i nd s l sai ro d t e S lo t m t a i o — t e me t ft i he lo i h wih smpl t a mal ttc e ra MIa g rh wi r pd c n cy n h i h v r e c c n e s e t e we g e tr a tc n eg nc n r c ig i to g rit re e c n i n nt. e g n e, a n ur ih v c o fs o v r e e a d ta kn n s n e e r n e e v r me s h s r n f o Co a e t a t n lL t o mp r d wi t di o a MS me d,t e S h r i h h MI—LMS me o o n y h s t e a t bu e fb t a tr t d n to l a tr ts o o f se h h i h
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

下行MIMO信道下结合随机波束赋形和波束内SIC技术的NOMA技术:
3G中的cdma2000和WCDMA基于DS-CDMA,接收机应用简单的单用户检测例如Rake接收。

3.9G和4G中应用OFDMA,SC-FDMA,结合信道感知和时频域调度以及接收机端简单的单用户检测技术,在分组域中达到更好的系统性能。

为了让非正交技术更具发展潜力,应该结合先进的发送接收技术,如DPC和SIC,不同于3G。

3G缺陷:非正交多用户复用技术应用一个简单的扩频码作为信道化码,结合SIC后不能充分利用非正交性所具有的潜能。

本文假设:基本传输信号的产生基于OFDM,包括DFT-spread OFDM,具有对抗多径干扰的鲁棒性。

信道化主要通过可达容量的信道码,如Turbo code,LDPC code。

因此,非正交用户复用形成了叠加编码。

LTE/LTE-A中,MIMO下行链路中,广播信道是非退化的,因此应用SIC叠加编码并不是最优的,且应该应用DPC达到整个多用户容量区域。

但是DPC实际部署相当困难,对CSI反馈时延敏感,并且为了达到多用户容量区域,需要employ依赖用户的波束成形(预编码),这相应的导致参考信号信令开销增大,降低DPC时的系统吞吐量增益。

MIMO下行链路中应用SIC技术:发送波束个数=发送天线个数。

波束内叠加编码,参考信号个数=发送天线个数。

用户终端:波束间干扰通过多个接收机天线的空间滤波来抑制。

再接着进行SIC去除同一波束内的用户间的干扰。

即波束内SIC。

空间滤波后,一个波束内的多个叠加的用户的信道是退化的,因此SIC实现比DPC实现要容易,且对信道变化更有鲁棒性。

任何类型的波束成形矩阵决定标准都可以用于NOMA波束内叠加编码和SIC。

本文应用开环随机波束成形,随机波束成形可有效降低CSI反馈。

NOMA+random beamforming+intra-beam SIC:
基站performs MIMO传输,B个波束,B(波束个数)<=M(天线个数)
Random Beamforming:基站为下一次传输随机决定beamforming(precoding)matrix(不需要来自用户的反馈);在真正的数据传输之前,基站对于特定的波束传输下行参考信号,RS 个数=B(波束个数),RS波束成形于相应的预确定的波束向量;利用第b个参考信号,在用户终端k上得到H kf m fb的估计值,对所有B个波束利用这个估计值,空间滤波向量V kfb被计算出来,V kfb和H kf m fb,等价信道增益g kfb也得到(见论文公式6或者笔记),对于user k,波束b频率块f上的SINR kfb=g kfb P b,user k反馈这个SINR kfb给相应的服务基站;基站根据这
个SINR kfb执行多用户调度(调度相应的SINR值在阈值内的用户);对于调度的用户集合,利用预确定的波束向量传输数据信息。

因为随机波束成形只需要SINR 反馈,与闭环波束成形例如基于码本的或者基于确定信道反馈的策略相比,反馈开销大大降低。

个人理解后的解释:每个波束有自己特定的参考信号,参考信号发出后,所有的用户都会接收到这个参考信号,用户反馈SINR,SINR最大的那个用户,就可以在这个相应的波束内传输,即该波束就可以调度该用户。

仿真多小区下行链路中用户吞吐量的分布。

本论文扩展[13]中的PF scheduler ,资源分配策略选出用户集合和相应的功率分配集合为波束b,frequency block f,服从的标准:。

相关文档
最新文档