基于MIMO的单基站混合定位算法研究
D-MIMO技术及应用策略研究
D-MIMO技术及应用策略研究姚键;陈勇辉;李国顺【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.【期刊名称】《电信工程技术与标准化》【年(卷),期】2018(031)006【总页数】4页(P47-50)【关键词】长期演进;多输入多输出;4.5G技术;分布式MIMO【作者】姚键;陈勇辉;李国顺【作者单位】中国移动通信集团设计院有限公司广东分公司,广州 510630;中国移动通信集团设计院有限公司广东分公司,广州 510630;中国移动通信集团设计院有限公司广东分公司,广州 510630【正文语种】中文【中图分类】TN929.51 D-MIMO基本原理D-MIMO是分布式MIMO（Distributed MIMO）的简称。
传统MIMO应用一般要求发射天线不应相距过远[1]，比如在进行室内分布系统双流建设时天线距离一般不可超过1.5倍波长，主要原因是天线间距过大将造成UE接收到的多天线口功率不对称，损失MIMO系统容量。
D-MIMO与传统MIMO不同之处，在于其将发射端在分布在较大的空间范围中。
对于超密集组网的场景，多个发射端在空间离散分布，但存在较大重叠覆盖区，从而带来较高的干扰。
针对这种场景，D-MIMO将原本互相干扰的多个发射点（宏站或微站）成簇，通过采用正交的发送向量对用户数据进行加权，正交的用户数据联合并行发送，互不干扰，邻小区的干扰信号成为有用信号 [2，3]。
为了实现空间分布的发射点成簇，D-MIMO需要处理以下两个问题。
（1）对于不同服务小区的UE，如何完成配对判定，预编码，权值预正交等过程，从而实现多流传输，增大容量。
《基于多用户多天线的毫米波大规模MIMO预编码技术研究》范文
《基于多用户多天线的毫米波大规模MIMO预编码技术研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展，毫米波大规模MIMO （Multiple-Input Multiple-Output）技术已成为5G及未来通信网络的关键技术之一。
该技术利用毫米波频段的宽带资源，结合大规模天线阵列，可以实现高频谱效率和良好的系统性能。
然而，由于毫米波信号的路径损耗大、穿透能力弱等问题，以及多用户多天线场景下的干扰管理难度，使得毫米波大规模MIMO的预编码技术成为研究的重要方向。
本文旨在探讨基于多用户多天线的毫米波大规模MIMO预编码技术的研究，以提高系统性能和频谱效率。
二、多用户多天线系统概述多用户多天线系统是一种利用多个天线和多个用户以提高系统性能的技术。
在毫米波大规模MIMO系统中，多个基站和用户设备均配备大量天线，可以实现空间复用和干扰管理。
然而，随着天线数量的增加，信道矩阵的维度也会增大，使得传统的预编码技术难以适应。
因此，研究新的预编码技术对于提高系统性能和频谱效率具有重要意义。
三、毫米波大规模MIMO预编码技术毫米波大规模MIMO预编码技术是通过对发送信号进行加权处理，以适应信道特性和干扰环境，从而提高系统性能。
常见的预编码技术包括线性预编码和非线性预编码。
在线性预编码中，最常用的是迫零（ZF）和最小均方误差（MMSE）等算法。
然而，这些算法在多用户多天线场景下可能存在性能损失。
因此，研究新的预编码算法成为重要方向。
近年来，一些新型的预编码算法被提出，如基于机器学习的预编码算法、基于深度学习的预编码算法等。
这些算法可以自适应地调整权值，以适应不同的信道和干扰环境。
此外，还有一些联合优化算法，如联合信道估计和预编码的算法，可以在估计信道的同时进行预编码处理，从而提高系统性能。
四、基于多用户多天线的毫米波大规模MIMO预编码技术研究在多用户多天线场景下，毫米波大规模MIMO预编码技术需要解决的主要问题是干扰管理和信号处理。
MIMO无线通信技术研究
MIMO无线通信技术研究MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）无线通信技术是一种利用多个天线同时发送和接收数据的技术，通过这种方法，可以增加无线通信系统的数据传输速率和可靠性。
本文将介绍MIMO无线通信技术的相关研究。
MIMO技术的原理在于通过增加发送和接收天线的数量，利用空间复用和多天线分集来提高数据传输速率和可靠性。
在MIMO系统中，多个天线同时发送和接收数据，并通过多个路径传播，从而增加了数据传输速率和可靠性。
MIMO技术在无线通信领域得到了广泛应用，包括蜂窝网络、无线局域网、卫星通信等。
下面介绍一些MIMO技术的应用情况：在蜂窝网络中，MIMO技术被用来提高数据传输速率和可靠性。
在基站和移动台之间，通过增加天线的数量，可以实现多路同时传输和接收数据，从而提高数据传输速率。
MIMO技术也可以增强信号强度和覆盖范围，从而提高网络的可靠性。
在无线局域网中，MIMO技术也被用来提高数据传输速率和可靠性。
通过在接入点和客户端之间增加天线的数量，可以实现多路同时传输和接收数据，从而提高数据传输速率。
MIMO技术也可以增加信号覆盖范围，从而提高网络的可靠性。
在卫星通信中，由于卫星的信号覆盖范围广，信号传输距离远，因此卫星通信系统也常常采用MIMO技术。
通过在卫星和地球站之间增加天线的数量，可以实现多路同时传输和接收数据，从而提高数据传输速率。
MIMO技术也可以增加信号强度和覆盖范围，从而提高网络的可靠性。
随着科技的不断发展，MIMO技术在未来仍具有广泛的应用前景。
在未来5G通信和6G通信等无线通信系统中，MIMO技术将更加重要。
在未来，对于MIMO技术的研究和应用将会涉及更多领域和技术，例如人工智能、物联网、高频通信等。
在这些领域和技术中，MIMO技术将能够发挥更大的作用，为未来的无线通信系统提供更高的性能和更高效的传输效率。
MIMO无线通信技术是一种具有重大意义的技术，它可以提高无线通信系统的数据传输速率和可靠性。
《2024年大规模MIMO系统中基于深度学习的高性能预编码算法研究》范文
《大规模MIMO系统中基于深度学习的高性能预编码算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展，大规模MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）系统因其能够显著提高频谱效率和系统容量而备受关注。
然而，如何在大规模MIMO系统中设计出高性能的预编码算法一直是无线通信领域的重要研究课题。
传统的预编码算法通常依赖于复杂的数学模型和算法优化，计算复杂度高，难以适应动态的无线环境。
近年来，深度学习技术在多个领域取得了显著成果，为大规模MIMO系统的预编码算法设计提供了新的思路。
本文旨在研究基于深度学习的高性能预编码算法，以提高大规模MIMO系统的性能。
二、大规模MIMO系统概述大规模MIMO系统通过在基站端部署大量天线，能够显著提高频谱效率和系统容量。
然而，随着天线数量的增加，系统的预编码和信号处理复杂度也相应增加。
预编码算法作为大规模MIMO系统中的关键技术之一，其性能直接影响到系统的整体性能。
因此，研究高性能的预编码算法对于提高大规模MIMO系统的性能具有重要意义。
三、深度学习在预编码算法中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络的工作方式的机器学习方法，具有强大的特征学习和表示学习能力。
近年来，深度学习在无线通信领域的应用逐渐增多，包括信道编码、调制解调、信号检测等方面。
在预编码算法中，深度学习可以通过学习无线信道的特性，自适应地调整预编码矩阵，从而提高系统的性能。
四、基于深度学习的预编码算法研究本文提出一种基于深度学习的预编码算法，该算法通过构建深度神经网络模型，学习无线信道的特性和用户需求，自适应地调整预编码矩阵。
具体而言，我们使用大规模MIMO系统的实际信道数据对神经网络进行训练，使神经网络能够学习到信道的时空特性以及用户间的干扰情况。
在训练过程中，我们采用深度学习中的优化算法，如梯度下降法，不断调整神经网络的参数，以最小化系统误码率或最大化系统容量为目标。
五、算法性能分析与仿真结果我们通过仿真实验验证了所提算法的性能。
一种基于MIMO的LLOP定位算法
一种基于MIMO的LLOP定位算法滕飞;钟子发;张圣钧【摘要】In order to solve the problem that location accuracy of LTE moblie station is low in the NLOS environment,based on the traditional LLOP algorithm,this paper offers a new algorithm which based on the technology of MIMO.This algorithm uses the character of multiple antenna transmission technology in MIMO to built a concentric circle positioning model,then averaging the positioning array. It can improve the location accuracy by reducing the NLOS error.Numerical simulations show that this new algorithm can get a more accurate results than LLOP in the NLOS error.%针对LTE终端在非可视距传播（NLOS）环境下定位精度较低的问题，在原有LLOP定位算法的基础上，提出一种基于MIMO技术的定位算法。
该算法利用MIMO技术多天线传输的特性，构造同心圆定位模型，并对多定位点阵列求均值，从而达到消除NLOS误差提升定位精度的目的。
仿真结果表明，提出的算法在NLOS环境下定位精度要高于传统LLOP定位算法。
【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2015(000)010【总页数】4页(P18-21)【关键词】蜂窝网无线定位;LTE;LLOP;MIMO;非可视距传播【作者】滕飞;钟子发;张圣钧【作者单位】电子工程学院，合肥 230037; 安徽省电子制约技术重点实验室，合肥 230037;电子工程学院，合肥 230037; 安徽省电子制约技术重点实验室，合肥230037;北京邮电大学，北京 102209【正文语种】中文【中图分类】TN929.53第四代移动通信技术已经逐步进入商用阶段，其中，以MIMO-OFDM技术为核心的长期演进（LTE）系统已经成为研究领域的热点。
基于MIMO的通信系统仿真与分析研究
仿真工具介绍
性能评估指标
衡量系统在给定频谱资源下传输数据的能力，包括频谱效率/频谱利用率。
频谱效率
容量
误码率/错误率
鲁棒性
衡量系统在特定信道条件下的最大传输速率，包括空间信道容量、自由度容量等。
衡量系统传输数据的错误率，包括硬错误率、软错误率等。
衡量系统在信道条件变化下的性能表现，包括信道估计误差、干扰等对系统性能的影响。
基于MIMO的通信系统仿真实验与结果分析
06
总结词
本实验主要研究了在不同信道模型下，MIMO系统的性能变化。
详细描述
首先，我们选择了三种典型的信道模型，包括Rayleigh、Rician和Log-normal模型。在每个模型下，我们通过仿真生成了大量的信道矩阵，并利用这些矩阵进行MIMO系统的调制和解调。通过对比各个模型下的误码率和频谱效率，我们发现Rayleigh模型下的性能表现最为优秀，其次是Rician模型，最后是Log-normal模型。这一结果表明，信道模型的选取对MIMO系统的性能有着重要影响。
03
确定仿真目标和参数
明确要研究的MIMO通信系统的性能指标和参数范围。
开始仿真
运行仿真模型，收集仿真数据。
建立仿真模型
根据MIMO通信系统的原理和模型，建立相应的仿真模型。
数据分析与处理
对仿真数据进行处理和分析，提取有用的信息。
配置仿真环境
设置仿真工具的相关参数，如仿真时间、信道模型等。
结果可视化
在城市高楼大厦的环境中，空间复用技术能够更好地利用空间资源，提高无线通信系统的性能。
多用户MIMO技术是一种利用多天线技术提高系统容量的方法，允许多个用户在同一时间和频率上同时通信。
通过多用户MIMO技术，可以增加系统容量和频谱效率，同时减少用户之间的干扰。
面向移动无线传感器网络的高效协作定位算法
面向移动无线传感器网络的高效协作定位算法
吴贤平;苗春雨;王丽娜
【期刊名称】《传感技术学报》
【年(卷),期】2024(37)1
【摘要】在移动无线传感器网络中如何高效节能地获取节点的位置信息是热点研究问题。
由于传感器网络一般采用电池供电且很难从外界获得能量补充,因此如何以尽可能低的能耗实现对节点的精确定位是研究的重点。
提出采用虚拟多输入多输出VMIMO技术来实现节点的定位,该定位技术从总能耗、定位误差和节点移动速度三方面综合计算收发节点的最佳数量,从而降低了定位过程中的能耗。
同时结合到达时间(TOA)算法实现了移动节点的高效定位。
最终,实验分析了节点在不同移动速度等情况下的性能,结果表明基于VMIMO的定位算法在能耗方面具有显著的优势,且在节点移动的情况下具有非常强的鲁棒性。
【总页数】9页(P121-129)
【作者】吴贤平;苗春雨;王丽娜
【作者单位】浙江安防职业技术学院人工智能学院;杭州安恒信息技术股份有限公司;东南数字经济发展研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.无线传感器网络精度优选RSSI协作定位算法
2.基于到达时间的无线传感器网络协作定位算法
3.采用RSSI模型的无线传感器网络协作定位算法
4.无线传感器网络中基于相邻节点协作的恶意节点溯源定位算法
5.基于果蝇算法优化蒙特卡罗锚盒移动算法的无线传感器网络节点定位
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《大规模MIMO-NOMA-SWIPT系统的资源分配算法研究》范文
《大规模MIMO-NOMA-SWIPT系统的资源分配算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，大规模MIMO（Multiple Input Multiple Output）、NOMA（Non-Orthogonal Multiple Access）以及SWIPT（Simultaneous Wireless Information and Power Transfer）等技术逐渐成为研究热点。
这些技术分别在提高系统容量、提升频谱效率和实现无线能量传输等方面展现出巨大的潜力。
本文将重点研究大规模MIMO-NOMA-SWIPT系统的资源分配算法，通过合理的资源分配策略提高系统性能。
二、系统模型与问题分析大规模MIMO系统通过在基站（BS）和用户端（UE）部署大量天线，实现了空间复用增益和干扰抑制。
NOMA技术则通过非正交信号传输，使得多个用户可以在同一资源块上进行传输，提高了频谱效率。
SWIPT技术则允许用户在接收信息的同时获取能量，这对于能量受限的物联网设备具有重要意义。
然而，这些技术的结合也带来了新的挑战，如资源分配问题。
在大规模MIMO-NOMA-SWIPT系统中，资源分配涉及到功率分配、子载波分配、天线资源分配等多个方面。
由于系统中存在多个用户和多种资源，如何实现资源的合理分配，以满足不同用户的需求并最大化系统性能，是一个亟待解决的问题。
此外，由于无线信道的时变性和干扰特性，资源分配算法还需要考虑信道状态信息和干扰管理。
三、资源分配算法研究针对大规模MIMO-NOMA-SWIPT系统的资源分配问题，本文提出了一种基于深度学习的动态资源分配算法。
该算法通过深度神经网络学习系统的历史数据和实时信息，预测未来的信道状态和用户需求，从而做出更加合理的资源分配决策。
具体而言，算法包括以下步骤：1. 数据收集与预处理：收集系统的历史数据和实时信息，包括信道状态、用户需求、功率和子载波等资源的使用情况等。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。