基于毫米波大规模MIMO的分离型子阵列混合波束成形算法

针对大规模MIMO系统中共享型阵列混合波束成形算法结构复杂和耗能较高的问题,提出了基于毫米波大规模MIMO的分离型子阵列混合波束成形算法。该算法采用分步设计的思想,首先根据模拟预编码矩阵的结构特点将天线阵列分解为多个独立的子阵列,并且依次设计每一个天线子阵列的预编码矩阵;然后在模拟预编码矩阵的基础上,采用标准的凸优化算法设计出数字预编码矩阵。仿真结果表明,本文所提算法能够达到较好的频谱效率,同时其能量效率要优于全数字波束成形算法和共享型阵列混合波束成形算法。     

单用户毫米波大规模MIMO系统的混合预编码方案设计

对MIMO通信系统的数字预编码方法进行了深入分析,指出单用户毫米波大规模MIMO系统和传统全数字预编码方案所用射频(RF)链路数量过大致使系统实现成本大和能量消耗较高,并针对这种情况,提出了一种在系统收发两端分别采用混合预编码器和混合合成器的混合预编码方案。该方案首先通过迭代算法设计模拟预编码矩阵,并且根据信道矩阵与模拟预编码矩阵作用生成的等效信道矩阵设计数字预编码矩阵,然后根据混合预编码器设计混合合成器,从而使系统频谱效率最大化。该方案与传统全数字预编码及现有混合预编码方案的仿真比较结果表明,该方案有效降低了系统实现成本和能量消耗,且性能优于现有的混合预编码方案,与传统全数字预编码方案相比,性能非常接近。     

5G通信中基于混合波束成型的多用户MIMO调度算法研究

大规模多输入多输出(MIMO)技术是5G通信的核心技术之一,信号多入多出可以有效提高通信传输中的频谱效率与用户的通信质量。本文从用户下行信道与通信向量函数2个维度阐述了信道有效传输原理,并基于此设计了一种毫米波MIMO混合波束成型模型。文章分析了毫米波混合波束成型模型设计原理、实现步骤及算法复杂度情况,并利用混合波束成型模型设计了多用户MIMO调度的具体实现方法;基于模型确定出双向交替优化MIMO系统的发射端和接收端子阵列的天线加权矢量,给出数字模拟混合波束成型的算法方案,最终实现多用户MIMO的均衡调度。仿真结果表明,所提出的调度算法具有收敛速度快、计算复杂度低、基带传输效率高等优势。     

毫米波大规模MIMO系统波束选择方案的设计

针对毫米波大规模MIMO系统采用全数字预编码时,所需射频链路数量过多而导致能量消耗高的问题,提出了一种基于透镜的波束选择方案。该方案首先通过分析用户受干扰的可能性,将所有的用户分为干扰用户组和非干扰用户组,然后对于非干扰用户,直接利用最大功率准则进行波束选取,而对于干扰用户,则通过低复杂度增量算法选择合适的波束使系统和速率最大化。仿真结果表明,在有效减少系统所需射频链路数量和降低计算复杂度的基础上,该方案的系统和速率能够达到接近全数字预编码方案的水平,并且能够获得更高的能量效率。     

基于阵列分解的星载相控阵天线波束成形网络设计

根据"子阵列"理论,对星载阵列相控阵多波束天线的阵元空间和波束空间进行子阵分割,分析天线阵元空间成形系数的复用情况,并结合分布式算法,在阵列分解基础上提出了一种波束成形网络的复用结构,节省了67%以上的资源。最后实现了波束成形网络的试验验证平台,并完成了算法的移植和验证。结果表明,该波束成形网络比常规方法节省了大量资源,并实现了多波束等通量覆盖的设计目标。     

基于线性非冗余预编码的MIMO-OFDM系统信道估计算法

文章针对MIMO-OFDM系统中的信道估计关键技术提出了一种信道估算方法—基于线性非冗余预编码和二阶统计量的信道盲估计算法,该算法利用预编码信号的二阶统计特性消除了调制信号的信息,然后又利用STBC（Space-Time Block Coding空时分组编码）特殊的复正交特性对参考子载波信道矩阵进行变换,将求逆过程转换成简单的线性处理过程,从而实现了低复杂度的信道估计。另外,该算法通过选取合适长度的统计数据,能够较快收敛。     

大规模MIMO系统的全导频RZF预编码方法

研究了大规模多输入多输出(MIMO)系统的预编码。针对小区间干扰和导频污染会对预编码的有效性产生较大影响的问题,提出了一种改进的全导频正则化迫零(RZF)预编码方法。该方法通过将有限的正交导频信号分配给小区用户来对预编码矩阵中的信道向量进行优化,得到优化后的全导频正则化预编码矩阵,并依此推导出新的包含导频污染函数和用户干扰函数的和速率表达式。另外,综合考虑基站天线数、用户数以及导频重用因子,优化其配置关系,从而用较少的用户信息和更高的导频重用因子来抑制更多的小区间干扰,有效地提升系统性能。实验结果表明,这种改进的RZF预编码算法能够较好地提高系统容量,在完全已知信道状态信息(CSI)和未完全已知CSI两种情况下的频谱效率及和速率均优于传统的RZF方法。     

一种基于自适应子空间跟踪与Jacobi算法的时变信道有限反馈预编码方法

提出了一种基于自适应子空间跟踪与Jacobi算法的时变信道有限反馈预编码方法.该方法针对无线信道的时变性,利用梯度算法自适应跟踪时变信道的发射预编码矩阵,同时考虑了反馈信道有限比率的反馈比特数,将Jacobi迭代算法应用于时变信道右奇异矩阵的跟踪,从而有效降低了每个反馈帧的反馈比特数.计算机仿真表明,在时变信道,该方法在降低反馈量的同时,还获得了比存在反馈延时的Grassmannian预编码方法更好的系统容量性能.     

有限反馈SDMA系统中信道矩阵的逐列量化算法

针对多天线广播信道(MIMO BC)块对角化(BD)预编码空分多址接入(SDMA)系统对角化预编码时,直接量化信道矩阵的有限反馈方法复杂度过高的问题,利用系统中用户配置多个天线的特点,提出了基于天线合并逐列量化(PCQ)信道矩阵的有限反馈方法.该方法对接收信号做多次天线合并,将传统算法中直接量化信道矩阵转变为多次量化等效信道矢量,仿真结果表明,在总的反馈比特数相同的情况下,该方法以较少的和容量损失换来了复杂度的大幅降低.     

MIMO信道树形矢量量化编码反馈方法

为了进一步降低有限反馈系统的反馈量,提出了一种多输入多输出(MIMO)信道树形矢量量化编码反馈方法.对于具有时间相关性的信道,首先统计出在已知当前码字的条件下下一个码字出现的条件概率,然后根据条件概率进行条件熵编码,编码结果反馈到输入端进行波束成形.该方法利用树形码本提高最优码字的搜索效率,减少计算量;利用信道的时间相关性提高编码效率,降低反馈量.仿真结果表明,在具有时间相关性的信道中,采用所提方法能以较少的计算量和较低的反馈量获取与传统方案相近的系统性能.     

应用于传声器阵列定位校准的空间点声源声场拟合方法

介绍了一种用于传声器阵列声源定位精度校准的空间点声源声场模拟方法,并基于该方法设计了一套空间点声源模拟系统,完成了一个传声器阵列的定位位置精度校准。文章采用多通道点声源空间声场合成算法模拟了一个位于自由场空间的点声源,根据传声器阵列中每一个传声器的空间位置坐标,计算出传感器所处位置声场的动态声信号。通过耦合腔标准声源将对应的多通道电压信号输入被校准阵列系统,完成点声源的模拟。然后,该阵列运用波束形成算法进行声源定位,得出点声源的位置,并与模拟点声源的位置进行比对,实现对阵列定位准确性的校准。     

基于Spinal码的编码协作

针对5G的高速率传输需求,研究了基于Spinal码的编码协作。基于Spinal码的无速率性,提出了直接选用不同通道内所有编码符号实现编码协作的CC-SPSC方案。在此方案基础上,考虑基站在设备条件和中心调度方面的优势,引入以基站为控制核心的策略,提出了CC-SPSC-BSC-AL方案和CC-SPSC-BSC-SR方案。仿真结果表明,所提方案在模拟信道和数字信道下均有显著的误码率性能提升,尤其是CC-SPSC和CC-SPSC-BSCSR方案,分别在模拟信道和数字信道下的应用优势突出。     

Beam shaping with limited amplitude weight values for satellite active phased array antenna

针对星载DBF有源相控阵天线发射波束赋形的实际需要,提出了一种基于有限幅度加权的波束赋形方案。采用双重编码遗传算法实现了该方案。分别采用有限位长度的二进制编码和实数编码对阵列加权矢量的幅度和相位进行编码,使得阵列加权矢量的幅度仅在几个离散的台阶上变化,限制了阵列加权矢量幅度的动态范围,该方案在方向图旁瓣和功率放大器的效率之间取得了折衷,更适合于实际应用。与复数编码遗传算法相比,在保持最优解的精确度的同时,由于幅度维上搜索空间的减小,加快了算法的收敛速度。为了进一步提高算法收敛速度和避免算法“早熟” ,提出了一种基于”物种多样性“选择保留策略,并对算法采用了自适应交叉和变异概率,使算法更有把握得到全局最优或准最优解。     

基于伪随机序列的多波束水声探测系统的信道估计技术

多波束水声探测系统不同方向回波信号的同时检测,可以理解为通信中的信道估计问题。在水下多径传播环境中,多径信道的时延参数和幅度衰减参数的估计是多波束探测系统实现目标探测、定位和识别的基础,而抑制来自其它波束的多址干扰(MAI)是信道估计算法的重要目标。将直接序列码分多址(Direct Sequence Code-Division Multiple Access,简称DS-CDMA)通信系统模型应用于水声多波束探测系统。建立了基于伪随机序列的水下多波束探测系统的信号模型,研究了基于子空间方法的超分辨率信道估计算法。并给出了数值仿真实现,分析了信噪比、多址干扰及发射波束数等对信道估计算法性能的影响。仿真结果表明,该算法具有抑制多址干扰的性能,信道参数的估计方差逼近Cramer-Rao下界。这种信道估计技术尤其适合应用于多波束参量阵探测系统。     

RZF预编码与MMSE-SIC检测联合的大规模MIMO系统预编码设计算法

研究了大规模多输入多输出(MIMO)系统的预编码设计算法。针对大规模MIMO系统通常利用增加用户天线数来提高系统频谱效率的方法会导致用户间干扰增大,从而对系统性能产生负面影响的问题,提出了一种将正则化迫零(RZF)预编码与最小均方误差-串行干扰消除(MMSE-SIC)检测相结合的改进算法。该算法通过在基站端采用RZF预编码对信号进行预处理以平衡用户间干扰和噪声干扰的影响,继而在接收端运用检测性能优异的MMSE-SIC算法来进一步减轻信号中的干扰,从而达到提升系统容量的目的。实验结果表明,这种将RZF预编码与MMSE-SIC检测相结合的改进算法,在用户间干扰较大时具有较好的适用性,且在完全已知和未完全已知信道状态信息情况下的频谱效率均优于传统RZF算法。     

非一致性噪声条件下的特征空间波束形成

由于水声环境的复杂性,阵列的噪声分布可能是非一致性的。当阵元噪声功率各不相同时,阵列协方差矩阵特征分解得到的特征子空间与真实目标的特征子空间之间存在误差,导致特征子空间波束形成算法的性能衰减。文章提出了一种新的非一致性噪声条件下特征子空间的估计方法,将阵列协方差矩阵对角线置0,进行特征分解估计的特征子空间将不受阵元噪声非一致性的影响。将该方法应用到特征空间波束形成算法,提高了非一致性噪声条件下特征空间波束形成算法的方位分辨能力。仿真和实验结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于多小区协作分布式波束选择算法

针对多天线蜂窝系统中小区间干扰带来的性能损失,研究了使用多小区协作波束选择来减少小区间干扰,提出了可在各个小区独立实现的分布式波束选择算法。该算法首先使小区之间相互交换用户的信道状态信息,之后每个小区基于本小区以及邻小区用户的信道状态信息来估计所有用户的信干噪比,最后选择能够最大化信干噪比乘积的波束。分析表明,在两小区模型下该算法的性能接近最优波束选择算法,同时复杂度大大降低。经仿真结果验证,在多天线蜂窝系统中使用分布式波束选择算法,可以在不影响用户公平性的基础上显著提高系统平均速率。     

基于波束训练的大规模MIMO多用户度调度算法

在毫米波多用户大规模天线阵列多输入多输出(MIMO)系统中,由于使用混合波束形成结构,使得用户调度问题面临新的挑战,调度问题转变为在同一时频资源选择调度用户子集和用户与基站之间通信波束对的问题,需要从用户和波束两个维度来进行考虑。大规模MIMO由于在基站端和用户端使用大量的天线阵列,如果使用穷举搜索算法运算量极大,在实际应用中是不现实的。本文提出了一种基于波束训练的多用户调度方案,该方案分为2步。第1步,由于波束间的干扰大多数来自于相邻波束,因此对相邻波束进行分组,同时根据用户反馈的信干燥比(SINR)最大值的基站波束索引号把相关的用户映射到对应波束组。第2步,为了减小干扰,每个波束组的最小波束索引根据一定的原则来选取调度用户,然后通过基站和用户之间的波束训练选取最接近于SINR门限值的用户波束来进行通信。仿真结果表明,该方案具有逼近最优穷举方案的性能并且具有较低的计算复杂度。     

空域预滤波的稳健自适应波束形成方法

假定的期望信号方向向量与真实信号方向向量存在误差时,常规自适应波束形成性能将严重降低,针对该问题,提出了一种稳健的自适应波束形成算法.首先利用凹槽空域矩阵滤波器对基阵接收数据进行空域预滤波,消除协方差矩阵中的期望信号分量,然后重构协方差矩阵同时反变换到阵元域,再用重构的协方差矩阵形成自适应波束权向量.由于方法消除了期望信号分量的影响,极大地提高了自适应波束形成算法对系统误差的稳健性.计算机仿真验证了所提方法的有效性.     

基于最大化信干噪比的广播信道干扰消除算法

研究了广播信道分布式干扰消除算法的性能,提出了一种基于动态功率分配的多天线广播干扰信道对齐算法.该算法利用多用户多天线干扰信道相关矩阵的迹来计算分配功率,并采用最大化码流信干噪比的方法来得到预编码矩阵和接收滤波器矩阵.数值仿真表明,该动态功率分配算法与等功率分配算法相比,尽管低负荷下干扰对齐后的平均信干噪比增益不明显,但中、高负荷下其干扰对齐后的平均信干噪比大幅提高,特别是高负荷下可以解决等功率方法存在的信干噪比瓶颈效应.由于低负荷的应用需求并不强烈,因而该算法是一种实用的广播信道干扰消除方法.