认知无线电(cognitive radio,CR)和多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)技术能够有效地提高无线频谱资源的利用效率。而线性预编码技术则是实现这一目的的重要手段。但是目前的预编码算法主要针对服从Gauss分布的输入信号,这一前提假设严重地限制了预编码技术在实际情况中的应用。针对这个问题,该文在分析信息论与检测理论基本关系的基础上,结合特征值分解(singular value decomposition,SVD)与水银注水法(mercury water filling,MWF)的优点,提出了一种适用于输入信号服从任意分布的线性预编码算法,有效提高了线性预编码算法的实用价值。仿真表明该算法优于现有算法。
在正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)的多点协作(coordinated multi-point,CoMP)系统中,以子带为单位进行信道状态信息的反馈和预编码处理,可以有效降低反馈开销。但当参与协作的不同基站到达用户存在传...
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在正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)的多点协作(coordinated multi-point,CoMP)系统中,以子带为单位进行信道状态信息的反馈和预编码处理,可以有效降低反馈开销。但当参与协作的不同基站到达用户存在传输时延差时,会导致用户经历的等效信道多径时延扩大,增大子带内信道的起伏,进一步增大逐子带信道反馈的误差。该文分析了基站传输时延差对信道反馈误差的影响,提出了基于传输时延差长期统计值反馈的频域相位旋转法进行定时对齐,来改善传输时延差对逐子带处理OFDM-CoMP系统性能的影响。仿真结果表明:该方法只需增加较少的运算量及反馈信息即可获得明显的系统和速率增益,适用于实际OFDM-CoMP系统。
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