大规模MIMO系统中低复杂度的预编码改进算法

针对大规模MIMO系统中线性预编码包含复杂的大维矩阵求逆运算,从而产生较大系统开销这一问题,提出了一种低复杂度的基于区域选择初始解的RZF-GS预编码算法.该算法是在RZF预编码的基础上,用Gauss-Seidel迭代算法代替矩阵的求逆运算,并将通常的零初始解向量优化为基于区域选择初始解的向量.实验结果表明,该算法使系统整体的复杂度降低一个数量级,同时,与Neumann级数预编码和零初始解的RZF-GS预编码相比,该算法均明显加快了其收敛速率,用较少的迭代次数就能逼近经典RZF预编码的最优误码率性能.     

RIS辅助去蜂窝大规模MIMO系统低复杂度预编码算法设计

构思了一种智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)辅助去蜂窝大规模多输入多输出(Cell-free Massive Multiple-Input Multiple-Output, CF mMIMO)通信系统,提出了一种低复杂度预编码和RIS反射相位交替优化(Alternating Optimization, AO)算法。对于传统正则化迫零(Regularized Zero Forcing, RZF)预编码算法复杂度过高的问题,利用共轭梯度(Conjugate Gradients, CG)法,提出一种低复杂度的RZF-CG预编码算法,将RZF预编码的逆矩阵转换为线性方程组最小化问题,推导算法的残差以更新搜索方向,迭代求解逆矩阵。以最大化系统用户的总频谱效率为目标,推导了RIS相位闭合表达式,基于统计的信道状态信息提出一种低复杂度的投影梯度上升(Projected Gradient Ascent, PGA)算法。仿真结果表明,所提的AO算法能有效地提升系统性能,算法复杂度降低了约73.2%。     

一种基于SSOR的大规模MIMO线性预编码方案

大规模多输入多输出系统(Massive MIMO)由于天线数和用户数太大,导致预编码矩阵在求逆是复杂度过高。为了降低复杂度,本文提出了一种基于对称逐步超松弛(SSOR)的线性预编码方案,相比传统的规则化迫零(RZF)预编码方案,本文所提的方案在没有任何性能损失的情况下可以降低一个量级的运算复杂度,为了保证所提SSOR预编码方案的性能,提出一种仅依靠天线配置的简单的量化松弛参数。     

毫米波大规模MIMO系统中低复杂度混合预编码方法

针对毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统混合预编码方案设计的难点,提出了一种低复杂度混合预编码方法。首先基于奇异值分解,构造初始射频(RF)预编码矩阵,然后构造数字预编码矩阵。进而将残差矩阵最大左奇异矢量构造的矢量添加到RF矩阵的最后一列,以更新初始RF矩阵。经过多次迭代,从而形成最终RF预编码矩阵。最后基于最小二乘准则设计数字预编码矩阵。理论分析和仿真结果表明,相比于基于正交匹配追踪(OMP)算法的混合预编码设计方法,该方法在计算复杂度大幅下降的同时,其性能远远优于基于OMP算法的混合预编码方法,同时在数据流数相对较小时,其性能接近最优的全数字预编码设计方法。     

基于V-BLAST的数字—模拟域混合预编码技术在多用户大规模MIMO中的应用

在大规模MIMO 系统中,全复杂度单一基带预编码（如全复杂度破零预编码FC-ZF）需要与天线阵元数目相同的射频链路,进而以高复杂度的硬件实施为代价,混合预编码（HP）技术可以大大降低射频链路数,且性能上接近全复杂度单一基带预编码技术,因此HP技术具有较高的研究价值。提出的自适应数字—模拟域混合预编码（自适应混合预编码/AHP）技术较传统数字—模拟域混合预编码（传统混合预编码）技术可以进一步有效地降低硬件的复杂度,并将其与V-BLAST技术相结合,可以同时获得阵列增益和复用增益。仿真结果表明,提出的方案具有较高的频谱效率、较低的硬件复杂度及比较理想的误码率性能。     

多小区块对角化的MMSE矢量扰动预编码

针对多小区基站协作的多输入多输出(MIMO)系统中,小区之间和用户之间的干扰对系统造成的性能降低的问题,提出了基于块对角化的最小均方误差(MMSE)矢量扰动预编码方案,实现多小区系统的性能改善。首先使用块对角化方法消除多小区间干扰;在预编码设计环节上,通过MMSE准则设计预编码矩阵,从而抑制病态信道对系统性能的影响;最后使用格基规约方法求解发射端矢量扰动信号。仿真表明,提出的算法提高了多小区矢量预编码的误码率性能,使其优于已有的块对角化及矢量扰动预编码等算法的误码率。     

线性预编码OFDM系统的迭代接收机

线性预编码是OFDM系统在频率选择性衰落信道中利用频率分集的有效方法.为了进一步提高性能,本文提出了一种线性预编码OFDM系统的迭代接收机,该迭代接收机采用基于线性最小均方误差准则(LMMSE)的turbo均衡算法及其简化方法,具有很低的计算复杂度.本文同时还提出通过使用长度不小于等效离散时间信道的时延扩展长度的线性预编码器和迭代接收机,可获得完全的频率分集增益.仿真表明本文提出的方法在多径干扰严重的信道条件下的误码率性能接近AWGN下界.     

CoMP-JT中预编码与功率联合分配算法

在CoMP(协作多点发送/接收)联合传输资源分配中,研究发现在单天线功率约束条件下,传统的迫零波束赋形预编码技术会降低平均天线发射功率利用率。为了进一步提升系统吞吐量,文章提出一种预编码与功率联合分配算法,该算法采用一种预编码迭代计算方式,提高了天线发射功率利用率。仿真结果表明,所提算法与传统的预编码相比性能有较大提高。     

双向中继系统用户联合预编码与检测算法研究

双向中继协同通信系统的两用户节点通过中继节点相互交换信息,显示了其在频谱效率上的优势。在系统装备多天线的情况下,为进一步改善误比特率性能,论文提出一种基于格规约算法的用户联合预编码与检测算法。该算法通过一次复数域格规约处理来提高信道增益矩阵的正交性,预编码和检测算法联合应用处理后的矩阵,中继节点仅需要对接收信号进行求模运算和放大转发,算法的复杂度主要集中在两用户节点上。仿真结果显示：相比于传统的预编码和检测算法,用户联合预编码与检测算法在计算复杂度仅增加了对信道增益矩阵一次格规约计算的前提下,可显著降低系统的误比特率,提高分集增益,具有工程实用价值。     

基于预编码与导频分配的大规模MIMO导频污染抑制

导频污染问题是限制大规模多输入多输出(MIMO)系统性能的主要影响因素.针对这个问题,提出了一种基于改进预编码和最优导频分配策略的大规模MIMO系统导频污染抑制算法.首先,在系统下通过基于改进遗传优化算法的最大化信干噪比(SINR)预编码算法,获得最优预编码矩阵;然后,通过基于用户信道条件优劣的最优导频分配策略对每个小区用户进行导频分配,从而实现大规模MIMO系统导频污染抑制.通过Matlab仿真结果可知,相对于传统的SINR预编码算法,所提算法的复杂度降低了65%左右,而导频污染抑制性能提升了30%左右.该算法能够有效抑制导频污染,提升大规模MIMO系统的性能.     

大规模MIMO系统中基于权重二对角迭代的低复杂度预编码

大规模MIMO系统中由于系统下行链路的迫零（zero forcing,ZF）预编码中存在大矩阵求逆运算,随着用户数与天线数的增加,其复杂度随之增加。为了降低复杂度,提出了一种基于雅克比（Jacobi）迭代算法的改进预编码算法,用下二对角矩阵作为迭代矩阵,并且将迭代结果与上一步迭代结果进行权重相加来加速迭代。根据大规模MIMO系统信道矩阵的对角占优特性,将矩阵求逆的诺依曼近似的第一项作为迭代的初始值进一步加速迭代。相比于传统迫零预编码方案,提出的方案可以降低一个量级的算法复杂度,并且保证了预编码方案的性能。     

毫米波大规模MIMO系统中基于智能搜索的混合预编码算法

为解决传统全连接结构毫米波大规模MIMO系统高硬件成本和实现难度大的问题,本文提出了一种基于智能搜索的部分连接结构混合预编码算法。该算法在基站端采用经典的迫零数字预编码,在模拟预编码部分单独设计模拟预编码矩阵,避免了数字、模拟预编码矩阵联合设计的高复杂度,并利用模拟预编码矩阵的块对角化特性,将其设计问题转化为最优化问题,采用SBO（satin bowerbird optimization）优化算法解决此问题。针对原始SBO算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于动态突变概率的DSBO（satin bowerbird optimization based on dynamic mutation probability）算法。针对移相器分辨率有限的情况,改进了DSBO算法,使之能解决此离散优化问题。仿真结果表明,与其他现有算法相比,提出的算法具有更高的系统容量和更低的误码率,且能处理移相器分辨率有限的情况。      

毫米波大规模MIMO系统基于等效信道的全连接混合预编码设计

为了提升毫米波大规模MIMO系统中基于全连接结构的混合预编码性能,提出一种基于等效信道两步设计法的混合预编码方案。首先结合发送端模拟预编码矩阵、接收端模拟组合矩阵和信道矩阵构造等效信道,以最大化等效信道增益为目标设计出收发端的模拟部分,之后对数字预编码矩阵与数字组合矩阵逐列应用最小二乘准则进行求解,设计出收发端数字部分。仿真结果表明,所提算法能够逼近最优全数字预编码方案且具有较低的复杂度,并具有较强的容错性。     

毫米波massive MIMO系统中混合连接的混合预编码设计

为了提高混合连接的混合预编码的频谱效率,首先利用连续干扰消除(SIC)的原理得到理想条件下的最优混合预编码矩阵,然后利用梯度下降理论将最优混合预编码矩阵分解为数字预编码矩阵和模拟预编码矩阵,最后考虑模拟预编码矩阵的恒模约束条件,并以最大化频谱效率为目标利用交替最小化方法优化模拟和数字预编码矩阵。所提出的混合预编码设计算法基于混合连接结构,因而能量效率远优于部分连接的和全连接的混合预编码。同时,该算法不会增加混合连接的混合预编码的硬件复杂度且只少量增加计算量。仿真结果表明,该算法能提升混合连接的混合预编码的频谱效率,特别是当射频(RF)链路数大于数据流数时,频谱效率的提升更加显著。由于分块不需要满足正交性,该算法比现有混合连接的混合预编码更适合实际应用。     

Nonlinear iterative precoding algorithm for MIMO multiuser systems

A modification of the known linear precoding algorithm CLTD (closed-loop transmit diversity) intended for multiuser radio communication systems and using theMIMOtechnology has been proposed. The efficiency of the original precoding algorithm CLTD possessing a number of advantages as compared to earlier precoding methods based on complete information about the communication channel state is enhanced at the expense of introducing nonlinearity. The use of nonlinear procedure of ordered successive interference cancellation (OSIC) in forming the precoding matrix makes it possible to significantly increase the noise immunity of the entire system as a whole at the expense of a slight rise of algorithm computational complexity. In addition, the results of computer simulation are presented reflecting the efficiency of the proposed modification of the algorithm for forming a precoding matrix as compared to the original CLTD algorithm.     

基于线性预编码的异步MIMOOFDM迭代检测算法

In asynchronous Multiple-Input-Multiple-Out-put Orthogonal Frequency Division Multiplexing(MIMO-OFDM) over the selective Rayleigh fading channel, the performance of the existing linear detection algorithms improves slowly as the Signal Noise Ratio (SNR) increases. To improve the performance of asynchronous MIMO-OFDM, a low complexity iterative detection algorithm based on linear precoding is proposed in this paper. At the transmitter, the transmitted signals are spread by precoding matrix to achieve the space-frequency diversity gain, and low complexity iterative Interference Cancellation(IC) algorithm is used at the receiver, which relieves the error propagation by the precoding matrix. The performance improvement is verified by simulations. Under the condition of 4 transmitting antennas and 4 receiving antennas at the BER of 10-4 , about 6 dB gain is obtained by using our proposed algorithm compared with traditional algorithm.     

Regularized Zero‐Forcing Beam Design under Time‐Varying Channels

In this paper, an efficient beam tracking algorithm for a regularized zero‐forcing (RZF) approach in slowly fading multiple‐input and single‐output (MISO) broadcast channels is considered. By modifying an RZF equation, an RZF beam tracking algorithm is proposed using matrix perturbation theory. The proposed algorithm utilizes both beams from the previous time step and channel difference (between the previous and current time steps) to calculate the RZF beams. The tracking performance of the proposed algorithm is analyzed in terms of the mean square error (MSE) between a tracking approach and an exact recomputing approach, and in terms of the additional MSE caused by the beam tracking error at the receiver. Numerical results show that the proposed algorithm has almost the same performance as the exact recomputing approach in terms of the sum rate.