提出了一种下行多用户MIMO系统中的鲁棒性线性处理算法.该算法利用了信道均值和天线相关矩阵等信道统计信息,在总发射功率不大于目标值的约束条件下,能够使所有用户的均方误差(total mean square error,TMSE)在随机信道上的平均值最小....提出了一种下行多用户MIMO系统中的鲁棒性线性处理算法.该算法利用了信道均值和天线相关矩阵等信道统计信息,在总发射功率不大于目标值的约束条件下,能够使所有用户的均方误差(total mean square error,TMSE)在随机信道上的平均值最小.该算法不明显依赖瞬时信道信息(channel state information,CSI),当信道估计得到的CSI不准确时,它能够有效降低由CSI偏差带来的性能损失.仿真结果表明提出的算法能够有效地降低由于不准确CSI带来的误码率和平均MSE的损失.展开更多
针对非理想信道状态信息(CSI,channel state information)下的多小区下行时分复用(TDD,time division multiplexing)大规模多入多出(MIMO,multiple-input multiple-output)系统,研究了基于服务质量(QoS,quality of service)的发射功率...针对非理想信道状态信息(CSI,channel state information)下的多小区下行时分复用(TDD,time division multiplexing)大规模多入多出(MIMO,multiple-input multiple-output)系统,研究了基于服务质量(QoS,quality of service)的发射功率和小区间泄露功率最小的波束成形问题。首先,将目标问题近似成凸优化问题,然后,利用上下行链路对偶性,提出一种内外层迭代算法。数值分析结果表明,所提算法与其他几种典型的多小区波束成形算法相比,在算法复杂度和能量效率性能指标方面具有明显优势。展开更多
文摘提出了一种下行多用户MIMO系统中的鲁棒性线性处理算法.该算法利用了信道均值和天线相关矩阵等信道统计信息,在总发射功率不大于目标值的约束条件下,能够使所有用户的均方误差(total mean square error,TMSE)在随机信道上的平均值最小.该算法不明显依赖瞬时信道信息(channel state information,CSI),当信道估计得到的CSI不准确时,它能够有效降低由CSI偏差带来的性能损失.仿真结果表明提出的算法能够有效地降低由于不准确CSI带来的误码率和平均MSE的损失.
文摘针对非理想信道状态信息(CSI,channel state information)下的多小区下行时分复用(TDD,time division multiplexing)大规模多入多出(MIMO,multiple-input multiple-output)系统,研究了基于服务质量(QoS,quality of service)的发射功率和小区间泄露功率最小的波束成形问题。首先,将目标问题近似成凸优化问题,然后,利用上下行链路对偶性,提出一种内外层迭代算法。数值分析结果表明,所提算法与其他几种典型的多小区波束成形算法相比,在算法复杂度和能量效率性能指标方面具有明显优势。
