大规模MIMO系统中收发联合阈值天线选择算法

在大规模多输入多输出(massive MIMO)系统中使用天线选择算法可提高能效和系统吞吐量,然而适用于传统MIMO系统的天线选择算法具有高复杂度,很难用于massive MIMO系统。为优化天线选择算法,以算法复杂度和系统容量为优化目标,提出了收发联合阈值天线选择算法。该算法在发射端使用最大范数双向天线选择算法进行天线选择,在接收端使用分组maxvol算法并通过仿真实验结果的预设阈值进行天线选择。仿真实验表明,收发联合阈值天线选择算法在降低复杂度的同时可以提高系统容量,与递增天线选择算法相比,系统容量最多可提高52.2 bit/s/Hz。提出的天线选择算法可以满足不同天线相关度和信噪比的传输环境。     

一种改进的分布式MIMO递增天线选择算法研究

分布式MIMO系统的天线数目与点对点MIMO相比进一步增多,文章通过对分布式MIMO系统模型进行分析研究,在原有次优的递增选择算法基础上,提出一种改进的递增选择算法。该算法通过选取贡献最大天线与更新信道矩阵合并的方法,逐步去除对信道容量贡献最小的天线。结果表明,该算法可以快速选择出使系统容量最大的天线子集,且复杂度大幅降低,在强相关信道下表现出良好的适应性。     

一种低复杂度盖尔圆MIMO系统发射天线选择算法

该文在研究MIMO系统中相关信道下穷举搜索算法、盖尔圆算法等基础上,提出一种低复杂度盖尔圆算法。算法通过每次迭代中删除最小特征值所对应的列,来提高特征值的下界并减小天线间的相关性使得容量最大化或误码率最小化。理论分析和仿真结果表明,该算法在所选天线数目较多场合下具有较低的复杂度,同时其容量和误码性能优于基于范数最大的算法,接近最优穷举搜索算法。     

分布式MIMO系统一种基于容量最大化准则的快速天线选择算法研究

由于分布式MIMO系统中的穷举天线选择算法复杂度较高,难以实现的缺点,因此本文提出了一种低复杂度的基于容量最大化准则的快速天线选择算法（Fast Antenna Selection Algorithm based on Maximum Capacity Criteria,简称FASAMCC）。该算法以容量最大化为依据进行端口的动态选择,并采用快速天线选择算法来进行天线的选择。仿真表明FASAMCC不仅复杂度低,而且其性能接近穷举算法。     

基于天线选择和功率分配的联合迭代优化算法

当使用所有天线进行无线数据传输时，大规模多输入多输出（Multiple-Input multiple-Output,MIMO）系统中的基站需要使用与天线数相同的射频链路，导致系统的实现复杂度增加，降低了系统的能效。针对能效降低的问题，提出了一种天线选择和功率分配的联合迭代优化算法。该算法在给定初始发送功率的条件下，随机生成一个天线集合作为内循环的初始值，内循环每次从余下的天线集合中选择一根具有最大能效的天线进行替换，得出最优天线集合，求出相应的最优发送功率，并以此作为下次外循环发送功率的初始值。仿真结果表明，所提算法在降低计算复杂度的前提下，几乎可以达到近似于最优穷举搜索算法的能效性能。     

一种用于MIMO系统的快速天线选择算法

在多径衰落环境中, MIMO系统的信道容量随天线数的增加呈线性增加,发射/接收天线选择方法能以很小的性能损失换取射频成本的大幅度降低,使MIMO系统不完全受射频成本的限制。为快速选择出使系统容量最优的发射/接收天线子集,该文提出一种快速天线选择算法的改进算法。该算法通过实时更新优化参数,大大降低计算复杂度。仿真结果表明,该算法在不影响系统容量的情况下大大减少了计算时间。     

一种改进的麻雀搜索天线选择算法

为解决麻雀搜索算法在多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统中进行天线选择时,存在过早收敛导致系统容量非最优的问题,提出了一种改进的麻雀搜索天线选择算法。该算法首先结合0-1规划推导出信道容量函数,将其作为适应度函数。在天线选择子集寻优过程中,通过引入自适应变异,有效增加了个体变化的多样性。最后将禁忌搜索算法融入到算法中,并加速算法收敛。仿真结果表明,改进的麻雀搜索天线选择算法能够有效降低MIMO系统进行天线选择时的运算复杂度,在保证收敛速度的同时,最终得到的系统信道容量趋近于最优算法。     

V-BLAST MIMO系统中基于增广信道矩阵分析的发射天线选择算法

为了减少MIMO无线通信系统的射频链路硬件成本和降低系统复杂度,针对采用排序逐次干扰抵消(OSIC)接收的MMSE V-BLAST系统,通过对增广信道矩阵进行次优排序和QR分解分析,提出了一种新颖低复杂度的发射天线选择算法.与其它方案不同的是,本文算法综合考虑了排序、干扰抵消和噪声对天线选择性能的影响.仿真结果表明,该算法的性能比其它算法的性能有很大改善.     

一种快速的接收天线选择算法

天线选择是MIMO系统中一项重要的技术,它能从MIMO系统的多个发射天线和多个接收天线中选择出性能最好的一个或几个天线,从而以很小的性能损失换取成本的大幅降低,极大地提高了MIMO系统的性能价格比。最优算法具有较高的复杂度而限制了它的应用,文中从次优的递增递减算法入手,提出了一种具有更低复杂度的递增递减接收天线选择算法。仿真结果表明,该算法以很小的系统容量损失为代价换取了复杂度的降低。     

一种新型低复杂度双层分组天线选择算法

针对平坦相关瑞利衰落信道环境下的端到端大规模MIMO系统复杂度过高的问题,提出一种基于离散布谷鸟搜索的低复杂度双层分组天线选择算法。该算法首先基于天线信道相关性对大规模天线阵列进行分组处理,进而利用新型双层算法对分组的天线集合进行优化天线选择。其中,新型双层算法的第一层是每小组天线基于离散布谷鸟搜索的内部选择,第二层是对第一层选择的所有天线利用离散布谷鸟搜索进行最终的选择。提出的新型天线选择算法可有效降低大规模MIMO系统复杂度。仿真结果验证了在平坦相关瑞利衰落信道环境下,提出的天线选择算法能够以较低选择复杂度获得接近最优选择方法的容量性能和较优的BER性能。     

Optimal transmit antenna selection using hybrid algorithm for massive MIMO technology

Massive multiple input multiple output (M-MIMO) methods make reference to a useful method for using multipath propagation to communicate and receive multiple data signals at once over a single radio channel. To simultaneously transfer numerous data streams, it makes use of various antennas. The quantity of power used grows as the quantity of antennas rises. As a result, choosing the best transmit antennas, which is a major difficulty in M-MIMO systems, becomes important. In this research, “Hybrid Sea Lion-Whale Algorithm (HS-WA)” is introduced by choosing a best transmit antenna while taking into account several objectives. This method optimizes overall capacity and efficiency. The chosen method combines the “Whale Optimization Algorithm (WOA) and Sea Lion Optimization Algorithm (SLnO)” that determines which antenna should be chosen while also optimizing the antenna quantity. Finally, energy efficiency (EE) and capacity analysis results demonstrate that the provided approach is superior to all other models.     

大规模MIMO相关信道下的联合天线分组和天线选择

在大规模多输入多输出系统中,针对密集部署的大型天线阵列之间的强相关性会抑制天线选择增益效果的问题。在系统下行链路场景下建立空间相关信道模型,提出了基于天线分组的天线选择算法。根据瞬时信道相关矩阵将天线阵列划分为若干组,保证各组内天线之间相关性较强。在完成天线分组的基础上,基于信道矩阵列范数准则在各组发射天线与接收天线之间构成的子信道矩阵中选择天线,进而构造有效发射天线与接收天线之间的信道矩阵。仿真分析了所提天线选择算法对系统遍历和速率的影响,结果表明,在基站天线数为32、接收天线数为2、选择天线数为2、天线相关因子为0.9的假设下,当信噪比为10 dB时,与基于相邻天线分组的天线选择算法相比,所提算法使系统和速率约提高了27.5%,且所提算法若要与最优天线选择算法达到相同的和速率,仅需将其信噪比提升1～2 dB即可。     

Energy efficiency of massive MIMO wireless communication systems with antenna selection

Massive multiple-input multiple-output (MIMO) requires a large number (tens or hundreds) of base station antennas serving for much smaller number of terminals, with large gains in energy efficiency and spectral efficiency compared with traditional MIMO technology. Large scale antennas mean large scale radio frequency (RF) chains. Considering the plenty of power consumption and high cost of RF chains, antenna selection is necessary for Massive MIMO wireless communication systems in both transmitting end and receiving end. An energy efficient antenna selection algorithm based on convex optimization was proposed for Massive MIMO wireless communication systems. On the condition that the channel capacity of the cell is larger than a certain threshold, the number of transmit antenna, the subset of transmit antenna and servable mobile terminals (MTs) were jointly optimized to maximize energy efficiency. The joint optimization problem was proved in detail. The proposed algorithm is verified by analysis and numerical simulations. Good performance gain of energy efficiency is obtained comparing with no antenna selection.     

MIMO系统中改进的二进制粒子群天线选择算法

在多输入多输出系统中,发射端和接收端的多天线配置提高了信道容量和传输可靠性,而天线选择技术能在保持系统优点的同时有效地降低运算复杂度以及硬件成本。为了能在时变的信道条件下快速地选择出一组最优的天线子集,提出了一种基于二进制粒子群算法的改进的天线选择算法。推导出了二进制粒子群联合收发端天线选择的信道容量公式,并将其作为粒子群算法的适应度函数,使天线选择问题转换成二进制编码串的组合优化问题。通过改进模糊函数提高粒子群算法的收敛性,让二进制粒子群尽可能地收敛于全局最优位置。仿真结果表明,改进的算法能在降低运算复杂度的同时提高收敛性,且系统信道容量趋近于最优算法。     

Analysis of cooperative MIMO transmission system with transmit antenna selection and selection combining

Error performance of a cooperative system can be enhanced by using transmit and receive diversity techniques at transmission links. The number of transmit/receive RF chain pairs required to achieve full diversity can be decreased to one for each link by using transmit antenna selection (TAS) method at the transmitter and selection combining (SC) method at the receiver. Thus, hardware complexity of a multiple input multiple output (MIMO) cooperative scheme can be significantly reduced when compared to systems that use TAS and maximum ratio combining (MRC). In this paper, we investigate the performance of an amplify‐and‐forward cooperative system where TAS/SC is utilized. We derive the probability density function (pdf) of end‐to‐end SNR of the system for Rayleigh fading channels. By using this pdf, we obtain the exact symbol error rate expressions for M‐PSK and M‐QAM modulations and the exact outage probability expression. We also obtain the asymptotical diversity order using upper and lower bounds of the outage probability expression and show that our system provides the same diversity order as the cooperative system where TAS/MRC is utilized. We verify our results via computer simulations. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

Diversity order of decode-and-forward MIMO relaying with transmit antenna selection

This article analyzes the diversity order of several proposed schemes, where the transmit antenna selection (TAS) strategies are combined with low-complexity decode-and-forward (DF) protocols in the multiple-input multiple-output (MIMO) relaying scenario. Although antenna selection is a suboptimal form of beamforming, it enjoys the advantages of tractable optimization and low feedback overhead. Specifically, this article proposes schemes that combine TAS strategies with fixed decode-and-forward (FDF) and selection decode-and-forward (SDF) protocols. Following that, the asymptotic expressions of outage probabilities are derived and the diversity order of the proposed schemes analyzed. These kinds of combination of transmit antenna selection strategies and low-complexity decode-and-forward protocols can achieve partial diversity order in the MIMO relaying scenario. The numerical simulations verify the analysis.     

最大比发射/选择接收技术的性能研究

为了提高系统性能并降低接收端(移动台)的硬件复杂度,提出一种新的MIMO传输技术。即在发射端(基站)按最大比发射(MRT,maximal-ratio transmit)技术,接收端则基于信噪比最大的原则仅选择一根接收天线来处理信号,记作MRT/RAS(maximal-ratio transmit/receiver antenna selection)。根据随机矩阵和排序统计的最新理论,推导出瑞利衰落信道下MRT/RAS系统的中断概率、误码率(BER)等性能指标的确切表达式。仿真结果表明MRT/RAS系统可以取得很好的阵列增益及满分集增益。相同频谱条件下,性能超过某些复杂的空时编码系统。而且在准静态衰落信道下,信道估计错误对取得的分集阶数并没有影响。仿真试验也证明了分析结果的正确性。     

基于联合用户分组及天线选择的大规模MIMO波束成形

大规模MIMO系统中,当小区用户数与基站天线数较大时,各用户的信道条件不尽相同,提出一种适用于大规模MIMO下行链路的基于联合用户分组及天线选择的迫零波束成形算法。将用户分成两组,选择信道条件较优的一组用户来接收信号,并为每一个发送数据流选择最优的基站天线组合进行通信,以较小的性能损失,换取大规模MIMO 射频电路的成本与功耗的大幅度降低。仿真结果证明,该算法能够较好地实现系统性能与硬件复杂度的折中。     

八波束STBC-BF发射方案中天线选择技术的应用

提出了大规模MIMO系统空时编码结合特征波束成形(STBC-BF)方案中的天线选择技术.发射符号空时分组编码后经天线阵列加权,形成特征波束,利用天线选择技术对发射天线和接收天线进行选择,接收端采用传统译码方法进行译码.该方案既可以获得空间分集增益和阵列增益,又能减少射频链路的数目,从而降低计算复杂度.仿真结果表明了该方案的有效性.