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公开(公告)号：CN107171702A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710333865.3
申请日：2017-05-12
Applicant: 重庆大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0456 , H04B17/391 , H04L25/02
Abstract: 本发明提出了一种基于PCA演进的大规模MIMO信道反馈方法。首先，考虑空域和频域两个域内的信道特性，获取下行信道相关特性参数，建立信道模型；其次，将矢量化后的信道状态信息进行分簇，提高信道状态信息的相关性和压缩性，以便将高维信道状态信息降低到低维；然后，在收发两端计算出特性参数信道模型每一簇内信道状态信息的协方差矩阵以及稀疏矩阵；再者，在接收端通过选择矩阵提取稀疏向量主要成分，使选定的稀疏信道向量满足各元素之和最大原则；最后，将选定的稀疏信道向量及选择矩阵的码字索引反馈到发射端。该方法采用基于PCA思想和分簇思想，实现在获得较高精度的同时减少大量的反馈量和降低计算复杂度。
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公开(公告)号：CN104734767A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510174769.X
申请日：2015-04-14
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提出一种多小区部分协作MIMO双层鲁棒预编码方法。该方法首先根据用户受到的干扰信号程度，把用户分为边缘用户和中心用户，然后建立用户单天线时多小区下行MIMO系统中，考虑信道估计误差、延时误差和量化误差的联合信道误差模型，并利用该模型，基站之间部分协作进行双层鲁棒预编码，其中内层预编码采用多小区协作，以消除边缘用户受到的小区间干扰，而外层预编码采用多用户MIMO预编码，以抑制小区内干扰，其不需要BS协作。该发明基于非理想CSI和多小区部分协作，可以有效减少CSI需求量，且具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104734766A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510174723.8
申请日：2015-04-14
Applicant: 重庆大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 本发明提出一种基于QoS的多小区下行MIMO鲁棒波束成形方法，该方法以给定QoS约束条件下最小化发射总功率以及小区间泄露总功率之和为优化目标，同时考虑非理想CSI对系统的影响。为了充分保证用户QoS需求，该方法考虑最差估计CSI下的波束成形问题，首先近似原波束成形问题，然后利用上下行链路对偶性，将下行链路发送波束成形问题转换为上行链路接收波束成形问题，通过求解简单的上行链路波束成形问题，得到上行链路接收波束成形最优解，并将其转换到下行链路发射波束成形最优解，从而获得多小区下行MIMO波束成形解。
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公开(公告)号：CN107197496A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710340684.3
申请日：2017-05-12
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提出了一种保证用户公平性的NOMA用户动态分簇方法，首先对每个用户的信道状态将它们的信道模值按照降序进行排序，在排序为前的用户中随机选取M个用户分别作为M簇中的主用户；然后依据同一簇中用户的信道状态相差大时有助于接收端识别的特点，将每个与主用户间的信道模值间隔达到Δ的用户分配至该主用户的用户候选集中，作为分为同簇的依据；在已分配用户簇的吞吐量达到所设门限值Cth时，分配用户时从主用户的用户候选集中选择同簇用户，在对性能影响较小的情况下大大缩减了算法计算复杂度；当已分配用户簇的吞吐量低于Cth时，采用穷举搜索的方法，让系统性能更佳。本发明的NOMA用户动态分簇方法，在保障用户公平性的前提下，进一步提高了系统性能并降低了算法运算复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107086894A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710334109.2
申请日：2017-05-12
Applicant: 重庆大学
IPC: H04B17/391 , H04B7/04
Abstract: 本发明提出一种高速移动下基于马尔科夫链的MIMO信道建模方法。首先，依据高铁场景建立信道模型。其次，根据所建立的模型获得发射端和接收端到散射体簇的方位角等关键信道参数。再者，通过马尔科夫链模型获得传播场景中虚拟链路的时延。接着，由建立的信道模型获得从发射端第i根天线到接收端第j根天线的冲击响应表达式。然后，根据三维坐标系特点得到从发射端到散射体簇、散射体簇到接收端的天线向量，以及发射端到接收端的距离向量。最后通过数学公式推导得到信道冲击响应的数学闭合表达式。该方法具体研究了高铁移动场景下的信道模型，采用了马尔科夫链路模型获取传播场景中虚拟链路时延，并考虑了天线向量、离开角以及到达角参数的俯仰角，使得所建立模型更加贴近实际信道，为设计高质量的超高速移动通信提供坚实的理论基础。
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公开(公告)号：CN107070823A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710333886.5
申请日：2017-05-12
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L25/02
CPC classification number: H04L25/022 , H04L25/025
Abstract: 本发明提出一种基于卡尔曼滤波的参数模型信道估计方法。首先，基于参数模型的信道估计方法不直接估计信道响应，而是通过估计信道多径增益的方法间接获取信道响应。其次，基于卡尔曼滤波的参数模型信道估计方法根据Jacks信道模型，建立信道多径增益的自回归过程，构造卡尔曼滤波器对信道多径增益进行最小均方误差估计。再者，通过傅里叶变换将其还原成为信道频域响应，进而进行信道均衡等操作。本发明通过基于卡尔曼滤波的参数模型的估计，能够有效地利用Jacks模型来假设信道时域相关性，简化卡尔曼滤波器的结构，并且能够通过卡尔曼滤波器估计状态变量最小均方误差，实现降低信道估计器复杂度的同时提升信道估计的精度。
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公开(公告)号：CN105281780A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510811871.6
申请日：2015-11-20
Applicant: 重庆大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明提出一种变步长正则化自适应压缩采样匹配追踪方法，具体为：基于压缩感知的重构方法，针对正则化匹配追踪方法(ROMP)目前存在的两大问题提出了解决方法。一是稀疏度K在实际中难以获取的问题，提出将稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)的自适应思想运用于ROMP中；二是原子一旦被选入支撑集将无法删除的问题，提出将压缩采样匹配追踪(CoSaMP)的回溯思想运用于ROMP中。此外，本发明采用分阶段正交匹配追踪(StOMP)思想设置阈值条件停止迭代，改进了所引入的SAMP的固定步长所带来的精度不够以及过度估计问题。所提方法大大提升了基于压缩感知的重构方法的重构性能、估计精度以及应用范围。
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公开(公告)号：CN104836602B
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201510148043.9
申请日：2015-03-31
Applicant: 重庆大学
IPC: H04B7/0456 , H04L1/00 , H04L5/00 , H04L27/26
Abstract: 本发明提出一种分布式大规模MIMO‑NOMA高铁移动通信系统，具体为：针对高铁移动车厢终端MCT与铁路沿线的分布式远端天线单元RAU之间的大规模多入多出MIMO通信系统，创新性提出将5G的候选关键技术——大规模MIMO和非正交多址接入NOMA组成的大规模MIMO‑NOMA系统应用于高铁环境，并分析了此类系统的具体的信号处理分析流程。该发明可以大大地提升LTE‑R系统的频谱效率，达到提高车厢内固定座位终端用户的语音和数据通信性能的目标，并为面向5G的高铁移动通信系统原型机和系统、链路级仿真提供参考。
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公开(公告)号：CN104836602A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510148043.9
申请日：2015-03-31
Applicant: 重庆大学
CPC classification number: H04B7/0456 , H04L1/0048 , H04L5/0035 , H04L27/2628 , H04L27/2678
Abstract: 本发明提出一种分布式大规模MIMO-NOMA高铁移动通信系统，具体为：针对高铁移动车厢终端MCT与铁路沿线的分布式远端天线单元RAU之间的大规模多入多出MIMO通信系统，创新性提出将5G的候选关键技术——大规模MIMO和非正交多址接入NOMA组成的大规模MIMO-NOMA系统应用于高铁环境，并分析了此类系统的具体的信号处理分析流程。该发明可以大大地提升LTE-R系统的频谱效率，达到提高车厢内固定座位终端用户的语音和数据通信性能的目标，并为面向5G的高铁移动通信系统原型机和系统、链路级仿真提供参考。
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