2017-10-18
Massive MIMO系统中利用发射端信道状态信息（CSI），对发送数据进行预处理，可以有效减小干扰并提升Massive MIMO系统容量。在实际传输过程中，互易性受到诸多因素制约，造成应用的困难
School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Post and Telecommunication, 100876,School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Post and Telecommunication, 100876
2020-11-19
Massive-MIMO技术是5G中最热门的关键技术之一。Massive-MIMO技术是在原有的MIMO技术基础上，在基站部署大规模的天线，从而大幅提升和用户间的阵列增益。其中涉及的波束赋形技术可以
Key Laboratory of Ubiquitous Wireless Communication of Ministry of Education, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876,Key Laboratory of Ubiquitous Wireless Communication of Ministry of Education, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876
2014-09-05
Massive MIMO技术是近些年无线通信理论研究的一个热点。它通过大幅度的提高基站天线的数量从而提供了更大的自由度，极大的提升了系统的容量和频谱使用率。随着天线规模的增大，在反向链路中,基于探索
北京邮电大学电子工程学院，北京，100876,北京邮电大学电子工程学院
2017-02-08
大规模MIMO可以有效提高移动通信系统中频谱效率。然而随着基站天线数的增加预编码矩阵维数增加，导致预编码计算复杂度增加。本文采用截断多项式展开的方法与RZF预编码结合，使其在保证和速率的同时使其复杂度降低。?????
哈尔滨工程大学信息与通信学院，150001,哈尔滨工程大学信息与通信学院，150001
2021-01-28
大规模多输入多输出（Massive MIMO）系统可以在较小的空间内集成大量天线元件，以获得大规模阵列增益并克服路径损耗。但是由于硬件成本和能耗的限制，传统的每个天线元件需要一条射频链路的全数字波束技术
School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876,School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876
2020-04-01
大规模MIMO（Massive MIMO）技术一直是通信领域研究的热点。理论上来说，在基站侧部署大量天线可以得到丰富的空间自由度，从而提升系统的频谱利用率、能量效率和系统容量。然而，在实际的应用
School of Electronic Engineering,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876,School of Electronic Engineering,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876
2020-03-18
Massive-MIMO技术一直是通信领域研究的热点。理论上来说，接收机和发射机配备的天线越多，传播信道可以提供的自由度越大，在数据速率或链路可靠性方面的性能就更好，同时能够提高频谱利用率、功率效率
北京邮电大学信息与通信工程学院，北京 100876,北京邮电大学信息与通信工程学院，北京 100876
because ofit’s substantial improvement in spectral efficiency. However, thechallenge for Massive MIMO is
2015-12-02
Department of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications,Department of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and TelecommunicationsDepartment of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications
2017-12-21
随着无线通信技术快速发展，高速数据业务需求日益增加，提升系统吞吐量依然是无线移动通信的重要目标。多天线技术，通过使用波束赋形技术可以有效减小干扰、显著提高频谱效率。波束赋形通过调整每根天线阵元的权值，使波束指向某个特定的方向，获得较大的天线增益。全数字波束赋形可以有效提高吞吐量，但要求每根天线映射一条RF链路，天线数目过多导致硬件结构复杂。在大规模MIMO系统中，混合波束赋形在保证系统性能时，可以降低硬件实现的复杂度。对不同方案进行系统性能评估得出结论：（1）在大规模MIMO系统中，混合波束赋形的频谱效率与全数字波束赋形相差不大；（2）在毫米波场景下，基站和用户均使用混合波束赋形，采用多用户配对调度算法，可以有效提高小区频谱效率。
School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876,School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876
2020-01-22
大规模多输入多输出检测技术（massive multipleinputand multipleoutput， massiveMIMO）是频谱感知中一个研究热点，也是现代无线通信系统中的关键技术。目前检测方法多使用基于规则的启发式算法，无法对信道信息进行建模，本文将深度学习应用于大规模多输入多输出系统中的信号检测。由于现有的检测算法或是算法复杂度较高，无法在实际系统中应用，或者是性能不能达到最优，无法满足现代无线通信系统如5G对频谱效率的需求。因此，本文提出一种基于深度学习的大规模MIMO检测算法，即优化的稀疏性连接网络（OptimizedSparsely Connected Network，O-ScNet）。与现有的深度学习算法相比，该算法优化了输入特征和损失函数。实验结论证明，O-ScNet算法可以更快地收敛，达到更好的实验效果。
School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876,School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876
提示
