基于透镜天线阵的毫米波系统波束选择研究

透镜天线阵列下毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统通过波束选择可以大大减少所需的射频链数目,解决系统硬件成本和能耗过高的问题,然而,波束选择需要基站端获取准确的信道状态信息.对此,文章首先利用波束空间的结构特性,采用基于支持检测(SD)的信道估计方案,以较低的导频开销和计算复杂度对大尺寸信道进行更加可靠的估计;其次...     

一种面向透镜阵列毫米波多用户MIMO的CNN天线选择算法

毫米波通信中大规模多输入多输出(MIMO)系统的实现需要使用大量射频链,导致了系统硬件成本和能耗过高的问题。为了解决这一问题,考虑利用透镜天线阵列基于方向的能量聚焦特性并结合天线选择技术能够在性能损失不明显的同时有效地减少射频链的使用数量。针对具有透镜天线阵列的多用户MIMO系统,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的天线选择算法,将信道状态信息和以信道容量为指标而制作的标签作为网络的输入,对神经网络进行训练,用训练好的网络模型为新的信道状态信息选择出最优的天线组合。仿真结果表明,所提方案获得的和速率性能接近全数字方案,并且所提天线选择算法的分类准确率可以达到98%左右,优于其他基于机器学习的天线选择算法。     

毫米波视距MIMO安全通信技术研究

移动通信和信息社会的高速发展对宽带高速数据传输提出了较高的要求,而毫米波多输入多输出（multiple-input multiple-output,MIMO）技术成为实现高速安全数据传输的重要技术途径.考虑到一些特殊的需求和应用场景,比如对偏远地区的覆盖,构建应急通信系统,特别是军事宽带战术互联网,基于空中移动平台的毫米波MIMO技术成为当前研究的一个热点.本文充分调研国内外相关文献资料,阐述了毫米波视距（line-of-sight,LoS）MIMO信道建模、天线阵列优化、混合波束成形设计以及物理层安全等相关技术的当前进展、存在的挑战,并指出未来的研究方向,推动基于空中平台的毫米波MIMO系统的工程化应用.     

具有空间宽带效应的毫米波3D MIMO信道估计

在现有的大规模三维多输入多输出（3D MIMO）系统中,相邻天线间的距离可能非常大,这往往会导致电磁波穿过阵列孔径时出现物理传播延迟,被称为空间宽带效应。而大多数学者在研究信道估计时为方便通常会忽略它,仅仅有学者研究雷达系统时提到了空间宽带效应。而去年有学者将其引入到了2D MIMO毫米波系统中,本文在此基础上将其扩展到了毫米波大规模3D MIMO系统中,基于平面天线阵列的水平角和垂直角设计了一种新的信道模型,并提出了一种信道估计算法,仿真结果表明其具有良好的信道估计性能。      

被动毫米波焦面阵成像技术

以安全检查为背景,研究了近距离被动毫米波焦面阵成像的关键技术.其中包括采用基模高斯波束法结合几何光学法分析系统准光路;设计多波束宽角扫描透镜天线;提出一种新型结构的介质棒天线,该天线易于排成紧密阵列且能够为透镜提供良好的照射;研制工作于Ka频段的高灵敏度、小型化直接检波式辐射计等.给出了20通道被动毫米波焦面阵成像系统...     

基于贝塞尔波束的大景深毫米波介质透镜天线设计

提出了基于贝塞尔波束的大景深毫米波介质透镜天线的设计方法.利用轴锥镜生成贝塞尔波束,并根据成像要求分别设计了基于贝塞尔波束的毫米波介质透镜天线和基于高斯波束的毫米波介质透镜天线.在3mm波段进行了仿真测试及分析,仿真结果表明,所设计的基于贝塞尔波束的毫米波介质透镜天线的3dB宽度为3.23mm,景深约为228mm,相较于传统的基于高斯波束的毫米波介质透镜天线,基于贝塞尔波束的毫米波介质透镜天线可实现的景深提升至5倍以上.     

非对称毫米波大规模MIMO系统信道特性研究

为了满足下一代无线通信的需求,基于最近提出的非对称毫米波大规模多输入多输出(multipleinput multiple-output, MIMO)系统架构,研究了非对称毫米波大规模MIMO系统信道特性——信道非对称性. 根据非对称毫米波大规模MIMO系统架构和影响毫米波信道非对称性的主要因素,提出了刻画上下行信道非对称性的新参数——非对称因子. 同时利用实验室自行研发的射线跟踪平台对非对称毫米波信道进行仿真分析. 结果表明,基站收发天线阵列配置不同是导致信道非对称性的根本原因,复杂的传播环境使得这种非对称性更加突出,严重情况下室内场景非对称因子可达到?30 dB左右. 同时室外视距(line-of-sight, LoS)和非视距(non-line-of-sight, NLoS)场景下的非对称因子累积分布函数(cumulative distribution function, CDF)与高斯分布拟合程度较好,而NLoS场景下明显比LoS场景下的非对称因子小. 因此,非对称因子能够直观地描述出不同场景中上下行信道的非对称程度,而且非对称毫米波大规模MIMO系统也应以场景为导向进行信道特性分析.     

FMCW车载毫米波雷达空时码信号处理方案

空时分组码是无线通信系统中的一种抗信道衰落和提高系统容量的编码方法,能够同时获得分集增益和编码增益。由此将MIMO通信和MIMO脉冲雷达中应用较多的空时分组码引入FMCW车载毫米波雷达信号处理中,通过对发射信号和接收信号的编码解耦,形成更大天线孔径的虚拟阵列,提高了系统角度分辨率。相比于基于时间分集的虚拟阵列算法,基于空时分组码的虚拟阵列算法能够在单天线功率受限的场景下,获得多根天线同时工作带来的功率增益。同时,针对空时分组码中目标运动带来的相位误差问题,根据FMCW车载毫米波雷达低复杂度的系统需求,设计了一种适用于相干目标的运动相位校准算法。仿真结果表明,基于空时分组码的FMCW车载毫米波雷达信号处理算法相比于已有算法能够获得更好的系统性能。     

毫米波MIMO天线电磁辐射上限分析研究

第五代移动通信技术采用毫米波多输入多输出天线为高质量无线通信提供技术支撑,对传统的辐射安全性评估带来新的挑战。提出了采用无监督深度学习方法,分析毫米波MIMO设备电磁辐射上限,进而实现对MIMO设备辐射安全性的评估。首先从理论上分析了利用无监督学习方法分析MIMO设备电磁辐射上限的可行性,并以工作频率28 GHz的不同天线阵列为例,验证所提方法的可行性。此外,利用蒙特卡洛法作为参照对比验证了所提算法的可靠性。结果表明,所提方法与蒙特卡洛法的功率密度分布最大值和均值的误差均可控制在0.07%以下,可以准确高效地分析毫米波MIMO设备辐射上限,为快速评估毫米波MIMO设备的辐射安全性提供了新的方案。     

基于物理光学法的近场多入多出雷达成像模拟

针对点目标扩展函数(PSF)不能有效分析复杂目标在毫米波近场多入多出(MIMO)雷达成像中的散射机理问题，研究了一种基于近场物理光学散射计算数据的毫米波MIMO雷达成像模拟方法。该方法利用近场物理光学方法，获得包含阵列构型和目标散射信息的近场计算数据，并通过近场MIMO成像处理器实现近场MIMO成像的全过程模拟。利用D波段“T”字型二维稀疏MIMO阵对复杂的三维目标开展了近场成像实验，仿真和实验结果表明，模拟结果与实际成像结果有很好的一致性。该方法能够分析近场MIMO成像系统的成像性能，为近场MIMO成像的阵型设计提供支撑，揭示复杂目标的近场散射特性与成像机理。     

Channel estimation for multi-panel millimeter waveMIMO based on joint compressed sensing

Channel state information (CSI) is essential for downlink transmission in millimeter wave( mmWave) multipleinput multiple output (MIMO) systems. Multi-panel antenna array is exploited in mmWave MIMO system due to itssuperior performance. Two channel estimation algorithms are proposed in this paper, named as generalized jointorthogonal matching pursuit (G-JOMP) and optimized joint orthogonal matching pursuit (O-JOMP) for multi-panelmmWave MIMO system based on the compressed sensing (CS) theory. G-JOMP exploits common sparsity structureamong channel response between antenna panels of base station ( BS) and users to reduce the computationalcomplexity in channel estimation. O-JOMP algorithm is then developed to further improve the accuracy of channelestimation by optimal panel selection based on the power of the received signal. Simulation results show that theperformance of the proposed algorithms is better than that of the conventional orthogonal matching pursuit (OMP)based algorithm in multi-panel mmWave MIMO system.     

宽带毫米波大规模MIMO系统中低复杂度波束域信道估计

针对宽带毫米波大规模MIMO系统信道估计精度低及实现复杂度较高的问题，在传统支撑检测方案的基础上提出一种基于Gauss-Seidel方法的串行支撑检测（GS-SSD）方案。该方案不使用共同支撑假设，参考串行干扰删除，将整体信道估计问题分解为一系列子问题，每个子问题仅考虑一个信道成分。同时，利用Gauss-Seidel方法近似高复杂度的矩阵求逆。仿真结果表明，相比于基于串行支撑检测（SSD）的方案， GS-SSD方案在将求逆复乘数降低一个数量级的同时可以取得接近SSD方案的信道估计性能。     

Beam Tracking Particle Filter for Hybrid Beamforming and Precoding Systems

Because millimeter wave (mmWave) systems can span notably wide spectral bands, mmWave systems are expected to dominate fifth-generation (5G) communication systems. Due to the short wave-length of mmWave radiation, multiple-input multiple-output (MIMO) systems can use massive antennas and precoding technology to overcome signal attenuation in mmWave channels. However, the cost and power consumption of radio frequency (RF) chains would increase substantially with the number of antennas. Hence, hybrid beamforming was proposed to reduce the number of RF chains in massive MIMO systems. Hybrid beamforming involves RF beamforming matrix construction and baseband precoding matrix derivation. This study focused on the design and implementation of an algorithm for the RF beamforming matrix construction for mobile environments. Accordingly, this study presents a mixture particle filter that exploits the temporal continuity of beam clusters in a mobile mmWave channel to reduce the computational complexity of RF beamforming matrix construction. Moreover, this beam-tracking particle filter is based on parallel processing architecture to support the tracking of multiple beam clusters in the mmWave channel. Finally, the beam-tracking particle filter was implemented on a field-programmable gate array platform and was verified in a hybrid beamforming system for mmWave MIMO systems. The particle filter processor achieved a maximal throughput of 9.198k matrices/s with a clock rate of 192 MHz, which could support a speed of up to 88.5 km/h for mobile users.

     

MIMO系统中的接收天线选择算法研究

多输入多输出(MIMO)系统能极大地提高通信系统的容量和频谱利用率,然而多个射频链路的使用增加硬件成本和信号处理负担。最优的选择算法(穷举算法)和次优算法(递增或者递减算法)均能减少系统的成本和复杂度。但在天线规模较大时,选择天线时的计算量仍较大。提出一种基于信道矩阵特征空间的范数算法,仿真表明:相对于最优算法(穷举算法)和次优算法(递增或者递减算法),该算法能在损失较少容量的同时,极大地减少系统天线选择的计算时间。     

一种基于相异度的接收天线选择算法

对于多输入多输出系统天线选择算法而言,穷尽搜索算法能够达到最优的性能,但包含较多矩阵运算,计算复杂度较高。而传统基于相关度和相似度的天线选择算法虽具有较低计算量,但损失了较大的容量性能。针对这一问题,以容量性能为目标,提出了基于相异度的接收天线选择算法,分析了不同相异度下所提选择准则对系统性能的影响。与传统相关度和相似度天线选择算法相比,所提算法有效降低了计算复杂度,改善了系统的容量性能,仿真结果表明:所提算法具有较好的系统性能,适用于实时通信系统。     

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。     

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.     

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.