基于低复杂度分组译码的多用户MIMO系统空时编码技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61301124
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0103.通信理论与系统
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Space-Time Coding (STC) is one of the promising technologies for multi-user wireless communication systems to transmit data with high-speed and high-quality, and its decoding performance and complexity are the two important factors necessary to be considered before put into practice. Currently, the STCs specially designed for multi-user systems, multi-user layered STC and multi-user jointly designed STC, need high-complexity Maximum Likelihood (ML) decoding to obtain full diversity gain,while using low-complexity decoding means loss of system performance and diversity gain.Just because of this, the project aims to explore the method to improve the performance and design full-diversity STC for multi-user STC coded systems with low-complexity group decoding. First of all, the equivalent channel model and its simplification method are achieved for multi-user layered STC, and a new approach is proposed to analyze the system diversity gain。By changing the traditional grouping schemes of group decoding algorithms, an innovative way to improve the system performance is then proposed and an criterion to choose the optimal grouping scheme which can follow the channel influctuations is studied. At last, based on partial interference cancellation (PIC) group decoding algorithm, full-diversity multi-user STCs together with the design criterion are proposed to further improve the system performance,which can also be extended to general multi-user MIMO systems, such as MIMO interference channel and MIMO X channel.The research in this proposal could provide a low-complexity and easily realized solution for multi-user MIMO system to achieve high-quality transmission.
空时编码技术是多用户无线通信系统实现高速率和高质量传输的关键技术,其译码性能和复杂度是实际应用必须考虑的重要因素。目前针对多用户系统的多用户分层空时码以及多用户联合设计的空时编码均需采用复杂度很高的最大似然译码才能获得全分集,采用低复杂度译码算法则会损失系统性能和分集增益。基于此,本课题旨在探索低复杂度分组译码的多用户空时编码的性能改善方法,主要研究内容包括:获取分组译码的多用户分层空时编码系统等效信道模型及简化方法,提出分析系统分集增益的新途径;创新性地提出通过改变分组译码算法的分组方案来改善系统译码性能,研究随信道状态实时变化的最优分组方案选择准则;结合部分干扰相消分组译码算法,提出全分集多用户空时码和设计准则,并推广到MIMO干扰信道和MIMO X信道等广义多用户系统,进一步改善系统性能。该课题研究可为多用户MIMO系统获取高质量传输提供低复杂度和易于实现的解决方案。

结项摘要

该项目针对多用户MIMO系统中的低复杂度检测和空时编码设计问题进行了研究,并取得了一定成果。空时编码技术是多用户无线通信系统实现高速率和高质量传输的关键技术,其译码性能和复杂度是实际应用必须考虑的重要因素。目前针对多用户系统的多用户分层空时码以及多用户联合设计的空时编码均需采用复杂度很高的最大似然译码才能获得全分集,采用一般的低复杂度译码算法则会损失系统性能和分集增益。通过该项目的实施,利用多用户空时编码矩阵的特点,建立了多用户空时编码系统的通用等效信道模型。基于该信道模型,通过分析分组干扰相消之后经典空时编码系统的等效信道矩阵,研究出干扰相消之后系统模型等价于相关衰落的单用户空时编码系统,结合相关衰落MIMO系统的分析方法,获得了系统的性能和分集增益;分析了迫整干扰相消算法时多用户空时编码系统的系统模型,提出了对应每个用户的空时编码矩阵只要满足非零奇异值属性即可获得全分集增益的多用户空时编码设计准则。该项目研究为低复杂度的多用户空时编码系统检测和空时编码设计提供了性能分析结果和理论支撑,为今后进一步的相关研究工作奠定了基础,低复杂度的优势也为在无线通信系统中的进一步应用展示了良好的前景。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(0)
基于802.15.6的分组检测算法设计与仿真
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    北京理工大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙朋;庞宇;王增祥;张杰
  • 通讯作者:
    张杰
Novel high-PSRR high-order curvature-compensated bandgap voltage reference
新型高 PSRR 高阶曲率补偿带隙电压基准
  • DOI:
    10.1016/s1005-8885(16)60022-5
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    THE JOURNAL OF CHINA UNIVERSITIES OF POSTS AND TELECOMMUNICATIONS
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jinzhao Lin;Yu Pang;Guoquan Li;Wei Luo
  • 通讯作者:
    Wei Luo
NoSQL Confidential on Data Security and Data Management by Using a Mobile Application
使用移动应用程序实现数据安全和数据管理的 NoSQL 机密
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    International Journal of Information and Electronics Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Hemn B. Abdalla;Jinzhao Lin;Guoquan Li;Mustafa A. Alazeez
  • 通讯作者:
    Mustafa A. Alazeez
Design and Performance Analysis of MISO-ORM-DCSK System over Rayleigh Fading Channels
瑞利衰落信道上MISO-ORM-DCSK系统的设计与性能分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF ANTENNAS AND PROPAGATION
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Gang Zhang;Chuangang Wang;Guoquan Li;Jinzhao Lin
  • 通讯作者:
    Jinzhao Lin
NoSQL Injection Data Security on Web Vulnerability
Web 上的 NoSQL 注入数据安全漏洞
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    International Journal of Security and its Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Hemn B. Abdalla;Guoquan Li;Jinzhao Lin;Mustafa A. Alazeez
  • 通讯作者:
    Mustafa A. Alazeez

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其他文献

一类混合整数约束三次规划问题的全局最优性条件
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    重庆师范大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈露;李国权
  • 通讯作者:
    李国权
18F-PSVue643 PET/近红外肿瘤凋亡显像
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    王欣璐;李国权;张金赫;李向东;周崝;欧阳习;尹吉林
  • 通讯作者:
    尹吉林
实时荧光定量PCR监测镇江香醋醋酸发酵过程中微生物变化
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    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王宗敏;李国权;史劲松;许正宏
  • 通讯作者:
    许正宏
INCREMENTAL GRADIENT-FREE METHOD FOR INCREMENTAL GRADIENT-FREE METHOD FOR
增量无梯度法 增量无梯度法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    J. Industry and Management Optimization
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李觉友;李国权;吴至友;吴昌质;王翔宇;Jae-Myung Lee;Kwang-Hyo Jung
  • 通讯作者:
    Kwang-Hyo Jung
Robust Resource Allocation and Power Splitting in SWIPT Enabled Heterogeneous Networks: A Robust Minimax Approach
支持 SWIPT 的异构网络中的鲁棒资源分配和功率分配:鲁棒极小极大方法
  • DOI:
    10.1109/jiot.2019.2941897
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Internet of Things Journal
  • 影响因子:
    10.6
  • 作者:
    徐勇军;李国权;杨洋;Miao LIU;桂冠
  • 通讯作者:
    桂冠

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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