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公开(公告)号：CN103560985B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201310541055.9
申请日：2013-11-05
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，公开了一种空时相关信道大尺度MIMO传输方法。本发明采用转移导频的系统结构，利用基于用户位置的用户选择方案，去掉对周围小区干扰较大的子用户组，从而在信道估计阶段降低相邻小区数据干扰，同时在下行数据传输阶段降低小区间的干扰，实现对系统容量的提升。在用户选择方案的基础上，采用Kalman估计方法，利用信道的空时相关性，进一步消除小区间的残留干扰，提升信道估计的精度。本发明通过用户选择过程和Kalman信道估计的结合，实现了多小区Massive MIMO系统空时相关信道下更为准确的信道估计结果，在抑制小区间导频估计阶段干扰的同时，提高了系统下行数据的吞吐率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105120473A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510420487.3
申请日：2015-07-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04W24/02
Abstract: 强干扰区域的小小区用户选择方案，本文基于时间移动导频传输模式，研究了引入小小区通信的一种Massive MIMO传输方案。在前述方案中，选择部分强干扰用户暂停传输，以数据速率的损失换取系统干扰的减少和整体性能的提高。引入小小区，可以解决部分用户暂停的数据速率损失，通过性能干扰指标选择的宏小区内强干扰用户由小小区服务。通过小小区的低功率和低相关性来实现干扰降低，实现对系统用户的全服务,尤其是由于小小区的应用，强干扰用户的性能较用户选择暂停方案中有了一定的提升。仿真结果表明，Massive MIMO系统结合小小区的优化设计，从整体上提高了数据的传输速率以及系统的性能。
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公开(公告)号：CN103560984B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201310529529.8
申请日：2013-10-31
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明属于无线电通信领域，公开了一种基于多模型加权软切换的信道自适应估计方法。首先建立信道系统模型，选择时频双选信道，确定信道参数。然后基于信道模型和估计方法建立信道估计子模型和多模型信道估计库，分析并计算信道估计模型的模型误差和估计误差。最后根据模型误差和估计误差结合的切换指标，通过LUMV的加权多模型自适应估计算法来完成模型的切换。本发明提出了在传输信道模型不确定条件下，结合信道模型和估计方法，将多模型自适应控制理论中的多模型思想引入到信道估计中，并且采用一种线性误差最小方差的加权多模型自适应估计方法来完成切换，使信道估计方法在复杂信道范围内具有高鲁棒性和精确性。
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公开(公告)号：CN105120473B
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201510420487.3
申请日：2015-07-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04W24/02
Abstract: 强干扰区域的小小区用户选择方案，本文基于时间移动导频传输模式，研究了引入小小区通信的一种Massive MIMO传输方案。在前述方案中，选择部分强干扰用户暂停传输，以数据速率的损失换取系统干扰的减少和整体性能的提高。引入小小区，可以解决部分用户暂停的数据速率损失，通过性能干扰指标选择的宏小区内强干扰用户由小小区服务。通过小小区的低功率和低相关性来实现干扰降低，实现对系统用户的全服务,尤其是由于小小区的应用，强干扰用户的性能较用户选择暂停方案中有了一定的提升。仿真结果表明，Massive MIMO系统结合小小区的优化设计，从整体上提高了数据的传输速率以及系统的性能。
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公开(公告)号：CN103560985A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310541055.9
申请日：2013-11-05
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，公开了一种空时相关信道大尺度MIMO传输方法。本发明采用转移导频的系统结构，利用基于用户位置的用户选择方案，去掉对周围小区干扰较大的子用户组，从而在信道估计阶段降低相邻小区数据干扰，同时在下行数据传输阶段降低小区间的干扰，实现对系统容量的提升。在用户选择方案的基础上，采用Kalman估计方法，利用信道的空时相关性，进一步消除小区间的残留干扰，提升信道估计的精度。本发明通过用户选择过程和Kalman信道估计的结合，实现了多小区Massive MIMO系统空时相关信道下更为准确的信道估计结果，在抑制小区间导频估计阶段干扰的同时，提高了系统下行数据的吞吐率。
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公开(公告)号：CN103560984A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310529529.8
申请日：2013-10-31
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明属于无线电通信领域，公开了一种基于多模型加权软切换的信道自适应估计方法。首先建立信道系统模型，选择时频双选信道，确定信道参数。然后基于信道模型和估计方法建立信道估计子模型和多模型信道估计库，分析并计算信道估计模型的模型误差和估计误差。最后根据模型误差和估计误差结合的切换指标，通过LUMV的加权多模型自适应估计算法来完成模型的切换。本发明提出了在传输信道模型不确定条件下，结合信道模型和估计方法，将多模型自适应控制理论中的多模型思想引入到信道估计中，并且采用一种线性误差最小方差的加权多模型自适应估计方法来完成切换，使信道估计方法在复杂信道范围内具有高鲁棒性和精确性。
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