自适应调制编码的MIMO-OFDM系统跨层设计与分析

大规模多输入多输出（MIMO,multiple-input multiple output）技术被认为是下一代移动通信的核心技术之一，其系统增益建立在基站能够精确获知信道状态信息（CSI,channel state information）的基础上。由于天线数量显著增长，传统基于码本或矢量量化的反馈方案面临较大的技术挑战，而深度学习（DL,deep learning）为解决大规模MIMO系统的CSI反馈问题提供了新思路。围绕大规模MIMO系统CSI反馈关键技术展开调研，首先阐述了CSI反馈的研究背景和意义，接着构建大规模MIMO系统模型并分析CSI的稀疏特性，然后详细介绍和比较了国内外将DL技术引入CSI反馈机制中的方案，最后对基于DL的CSI反馈的未来发展趋势做了进一步展望。

介绍了多入多出-正交频分复用（MIMO-OFDM）系统，并分析了其发射机的实现原理。充分利用Altera公司Stratix系列现场可编程门阵列（FPGA）芯片和IP（知识产权）核，提出了一种切实可行的MIMO-OFDM基带系统发射机的FPGA实现方法。重点论述了适合于FPGA实现的对角空时分层编码（D-BLAST）的方法和实现原理以及各个主要模块的工作原理。并给出了其在ModelSim环境下的仿真结果。结果表明，本设计具有设计简单、快速、高效和实时性好等特点。

上行导频污染是大规模MIMO多小区多用户TDD系统的主要性能瓶颈。本文推导了下行链路中MF、ZF单小区预编码、基于MMSE的多小区预编码以及基于最大化SLNR准则的预编码策略在有导频污染的大规模MIMO下的系统可达和速率渐近性能，发现当基站天线数趋向无穷时，各个策略的等效信干比均收敛到仅与大尺度衰落因子相关的一个比值，由此可以得到一个系统可达和速率的渐近结果。基于此渐近结果，以最大化系统可达和速率为目标，获得了一个导频调度方案，即使得小区间相互干扰较小的用户采用相同的导频而相互干扰较大的用户采用正交的导频，从而在存在导频污染的情况下，可以提升系统的整体性能。理论分析和数值仿真结果都验证了以上结论。

5G移频MIMO室分覆盖解决方案-技术交流 5G移频MIMO是在原有无源室分系统基础上进行改造，系统由移频管理单元（FSMU）、移频覆盖单元（FSRU）和供电单元（POW）三部分组成通过中频移频使得存量单缆无源室分支持3400-3500MHz频段100M带宽的 2*2 MIMO覆盖。在现有2/3/4G无源室分系统 中增加移频近端机、现有无源室分天线替换为移频远端机，支持网管平台远程管理。变频3.5GHz 5G MIMO信号，有源放大 2、2/3/4/5G天线集约设计，电源线、网线两种供电方式共存。 电源线供电是最可靠，具备安全标准可依适用于采用层间并联，层内逐级分流供电方式改造要求适用场景中高流量2C业务需求（有一定人流量、数据业务量较大，隔断不是很密集）的室内场景，如自有办公楼、商超、综合医院、高校教学楼、文体娱乐，宾馆酒店等2B业务需求的政企单位、园区/厂区等室内场景

5G移频MIMO系统应用介绍 优选场景：开阔室内场景，如商超、大开间写字楼、图书馆、食堂等 次优场景：轻质材料（玻璃、石膏板等）隔断的办公楼等 最次场景：隔断较为密集的室内场景 现有无源DAS系统质量尚佳 无源DAS系统不能含有WLAN及其器件 无源DAS系统不能含有移动5G（2.6GHz）信号-铁塔共建 无源DAS系统中必须含4G室分信号（1.8G或者2.1G） 无源DSA系统中4、5G BBU 安装 GPS且做了帧头对齐。 5G 移频MIMO室分系统是在原电信室分系统基础上进行改造，通过移频管理单元（FSMU）将5G RRU信号变频为800M ~2700MHz频段信号，然后与2/3/4G射频信号进行合路，输出至无源室内分布系统；在移频覆盖单元（FSRU）接收无源室分系统内变频信号，经过滤波、放大、变频后恢复至5G信号，5G信号与2G\3G\4G信号直接同时输出，达到利旧原有室分天馈系统，在单根馈线上实现5G信号2*2MIMO覆盖的目的。

【作者】： Ezio Biglieri Robert Calderbank, Anthony Constantinides, Andrea Goldsmith, Arogyaswami Paulraj and H. Vincent Poor 【ISBN 】： 978-0-521-87328-4 【页数 】：339 【开本 】 ：16 【出版社】 ：Cambridge University Press 【出版日期】：2007 【文件格式】：pdf 【目录】： 1 Introduction 1 1.1 MIMO wireless communication 1 1.2 MIMO channel and signal model 4 1.3 A fundamental trade-off 8 1.4 MIMO transceiver design 11 1.5 MIMO in wireless networks 15 1.6 MIMO in wireless standards 18 1.7 Organization of the book and future challenges 19 1.8 Bibliographical notes 20 References 20 2 Capacity limits of MIMO systems 24 2.1 Introduction 24 2.2 Mutual information and Shannon capacity 25 2.3 Single-user MIMO 29 2.4 Multi-user MIMO 49 2.5 Multi-cell MIMO 66 2.6 MIMO for ad hoc networks 69 2.7 Summary 75 2.8 Bibliographical notes 77 References 77 3 Precoding design 88 3.1 Transmit channel side information 89 3.2 Information-theoretic foundation for exploiting CSIT 95 3.3 A transmitter structure 100 3.4 Precoding design criteria 103 3.5 Linear precoder designs 109 3.6 Precoder performance results and discussion 122 3.7 Applications in practical systems 127 3.8 Conclusion 132 3.9 Bibliographical notes 133 Appendix 3.1 133 References 135 4 Space–time coding for wireless communications: principles and applications 140 4.1 Introduction 140 4.2 Background 141 4.3 Space–time coding principles 149 4.4 Applications 161 4.5 Discussion and future challenges 174 4.6 Bibliographical notes 176 Appendix 4.1 Algebraic structure: quadratic forms 177 References 180 5 Fundamentals of receiver design 186 5.1 Introduction 186 5.2 Reception of uncoded signals 186 5.3 Factor graphs and iterative processing 190 5.4 MIMO receivers for uncoded signals 202 5.5 MIMO receivers for coded signals 206 5.6 Some iterative receivers 223 5.7 Bibliographical notes 226 References 227 6 Multi-user receiver design 230 6.1 Introduction 230 6.2 Multiple-access MIMO systems 231 6.3 Iterative space–time multi-user detection 245 6.4 Multi-user detection in space–time coded systems 256 6.5 Adaptive linear space–time multi-user detection 271 6.6 Summary 288 6.7 Bibliographical notes 289 References 289 Bibliography 293 Index 315

MIMO Radar Signal Processing

在BPSK调制下，实现ZF-MMSE的算法性能对比

LTE-MIMO-模式的学习理解.pdf