适用于大规模MIMO系统的低复杂度RZF-SOR预编码算法

在大规模多输入多输出(MIMO)系统中,为了降低传统预编码算法的复杂度,在原有正则化迫零(RZF)预编码算法的基础上,提出用超松驰迭代(SOR)法代替矩阵求逆的高复杂度运算,得到一种改进算法RZF-SOR,并应用随机矩阵原理得出其最优相关参数的近似表达式和取值的必要条件.实验仿真表明,提出的RZF-SOR预编码算法与RZF预编码相比有效地降低了一个数量级的复杂度,在很小的迭代次数下达到接近于RZF预编码的误码率性能,并且优于基于Neumann级数预编码算法的误码率性能.     

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。     

大规模MIMO系统的预编码算法综述

相比于传统多输入多输出（MIMO）系统,大规模MIMO的天线数量大幅增加,使得系统的容量提升、误比特率下降,但也造成预编码矩阵维度升高,算法复杂度、系统成本及实现难度增大。将大规模MIMO系统主要采用的预编码技术分为线性和非线性两个部分,对两者进行了归纳和对比,并着重介绍了几种经过简化的线性预编码算法和几种比较典型的非线性预编码算法,指出因为非线性算法的复杂度很高,故未来大规模MIMO系统的预编码应当以线性算法为主。     

TDD大规模MIMO系统中两种新的下行预编码方案

针对时分双工大规模MIMO系统,该文提出两种新的下行链路预编码方案,即新最大比合并(NMRC)和新迫零(NZF)方案,通过理论分析得到两种新预编码方案下目标用户和非目标用户的下行链路信干噪比和频谱效率的表达式,并与传统的迫零(ZF)和最大比合并(MRC)预编码的下行链路信干噪比、频谱效率和误码率性能进行比较.仿真结果表明,所提出的NMRC和NZF预编码与传统的MRC和ZF预编码相比,在不增加运算复杂度的前提下可以获得更好的性能,而且新的预编码方案在提高目标用户性能的同时,对其他非目标用户的性能也有一定的改善.     

TDD大规模MIMO系统中两种新的下行预编码方案

针对时分双工大规模MIMO系统,该文提出两种新的下行链路预编码方案,即新最大比合并(NMRC)和新迫零(NZF)方案,通过理论分析得到两种新预编码方案下目标用户和非目标用户的下行链路信干噪比和频谱效率的表达式,并与传统的迫零(ZF)和最大比合并(MRC)预编码的下行链路信干噪比、频谱效率和误码率性能进行比较。仿真结果表明,所提出的NMRC和NZF预编码与传统的MRC和ZF预编码相比,在不增加运算复杂度的前提下可以获得更好的性能,而且新的预编码方案在提高目标用户性能的同时,对其他非目标用户的性能也有一定的改善。     

基于修正牛顿法的大规模MIMO低复杂度混合预编码算法

针对大规模多输入多输出（multiple-input multiple-output,MIMO）系统,提出了一种基于修正牛顿（modified Newton,MN）法的相位跟踪算法,有效地解决了传统高性能混合预编码方案中的高计算复杂度问题。该算法从子维度向量恢复的角度优化模拟预编码矩阵。在每个子维度优化中,采用相位跟踪方法将模拟预编码向量的恢复转化为无约束的非线性优化问题,并利用MN法进行求解。同时,应用Gerschgorin’s Disk定理和Hermitian矩阵分块求逆引理,分别降低了MN法中计算修正因子以及Hessian矩阵求逆的计算复杂度。实验结果表明,与仿真中几种传统的高性能混合预编码方案相比,所提算法具有更高的频谱效率和更低的计算复杂度。     

面向大规模MIMO下行多用户迫零预编码的交替训练研究

为解决频分双工大规模MIMO的信道获取开销问题,针对服务质量保障与基站采用迫零（ZF）预编码的典型场景,引入对信干噪比（SINR）的监督机制,设计多用户逐根天线交替训练方案。进而考虑交替训练引入的时间开销,设计基于天线分组的多用户交替训练方案。然后推导了2种方案的平均训练长度、传输成功率以及平均有效和频谱效率闭合表达式。理论与仿真揭示了发射功率、SINR阈值、用户数、分组长度与信道误差水平等参数的影响,并证明相比全训练与部分训练,所提方案可显著降低导频开销,提升传输成功率。     

大规模MIMO下最优预编码选择策略研究

大规模多入多出(Massive MIMO)系统中,随着天线数的增加,线性预编码算法的性能逐渐趋于最优,选择合适的线性预编码对系统性能具有重要的意义.针对发射端信道状态信息(Channel State Information at Transmitter,CSIT)不完美的Massive MIMO系统,推导出了迫零(Zero-Forcing,ZF)和最大比传输(Maximum Ratio Transmission,MRT)这两种常见预编码方案在向量归一化方式下的下行可达和速率下界,并给出了证明.随后对两种下界进行了分析,提出了一个关于系统用户数的阈值,当系统用户数和阈值的大小关系不同时,两种预编码性能的优劣关系也不相同.根据分析结果,文章进一步提出了一种以系统中用户数为参量的预编码选择策略,可以保证不论用户数如何变化,系统都能选择出更优的那一个预编码算法来对信号进行预处理.分析的有效性和方案的可靠性通过仿真得到了验证.     

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系统波束旋转预编码设计

为解决毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统因功率泄漏导致的能量损耗问题,该文提出基于最小相位误差的波束旋转(MPE-BR)预编码方案。首先,采用基于相移器的波束选择网络,构建波束选择集合,系统中每个射频(RF)链通过选择多个波束达到收集泄漏功率的目的。然后,以最大增益波束为基准,根据最小相位误差准则确定波束选择集合的相位,将所选波束的信道增益近似对准同一方向,使得用户的接收信噪比(SNR)最大,从而提高系统性能。此外,该文对所提预编码算法进行了理论分析,推导了频谱效率上界和能量效率上界。实验验证了理论推导的正确性,仿真结果表明,所提方法具有接近无漏功率的和速率性能,与现有的算法相比,所提方案具有较好的频谱效率和能量效率性能。     

基于遗传算法的毫米波大规模MIMO系统混合预编码

目前混合预编码方案中,大多采取高精度的移相器作为模拟预编码的设计基础,使得系统成本增加。针对这一问题,探讨了有限精度射频前端的混合预编码设计。为了实现更高的频谱利用率,考虑到天线权值的最优组合为一NP（Non-deterministic Polynomial）问题,受机器学习启发,采用遗传算法对阵列中阵元的相位取值进行建模设计模拟预编码。通过信道矩阵与模拟预编码矩阵的乘积引入等效信道矩阵,考虑用户间干扰,以最大信干噪比准则进行数字预编码设计。仿真结果表明,该方案得到的混合预编码矩阵其系统性能可逼近全数字预编码矩阵的性能。     

基于毫米波大规模MIMO的混合RZF预编码算法

针对毫米波大规模MIMO系统采用全数字预编码时,系统所需射频链路数量较大而导致实现成本和能耗较高的问题,提出了一种在基站端和用户端分别采用混合预编码和模拟合并的方案.在充分考虑信道特性的基础上,根据收发两端的天线阵列响应矢量分别设计模拟预编码矩阵和模拟合并矩阵,然后根据生成的有效信道矩阵,在基带部分设计低维的数字预编码,从而消除系统中噪声和用户间干扰的影响.仿真结果表明,在有效减少系统所需射频链路数量的基础上,所提混合预编码方案能够接近传统全数字预编码方案的性能.     

面向大规模MIMO系统的下行预编码技术研究进展

大规模多入多出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术在移动通信系统中发挥着至关重要的作用,但在部署中却引入了干扰。为了消除大规模MIMO干扰,业界围绕低复杂度的预编码算法开展了大量的研究工作。将已有大规模MIMO系统的预编码技术进行了归纳,重点分析了线性预编码和非线性预编码中经典算法的复杂度和优缺点,最后对大规模MIMO预编码技术的发展趋势进行了探讨。     

大规模MIMO系统中基于牛顿迭代和超松弛迭代的WWSE预编码算法

在大规模 MIMO 系统中,将牛顿迭代法用于传统的 WWSE 预编码算法求逆运算,但是其迭代初始值计算复杂。针对这一问题,提出WWSESOR-NT算法。在SOR算法的基础上提出中间算法,然后与牛顿迭代算法相结合,利用中间算法直接对高阶矩阵的逆进行估算,将得到的结果作为牛顿迭代法的迭代初始值以加快收敛速度。仿真结果显示,与传统牛顿迭代法比较,WWSESOR-NT 算法能够以更少的迭代次数和近似相同的复杂度逼近WWSE算法的性能。     

最大化子阵列增益的多用户大规模MIMO混合预编码

模数混合预编码是大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统下行传输的一种有效方式.针对部分连接结构的多用户混合预编码系统的模拟预编码环节提出了最大化用户子阵列增益的用户和子阵列匹配准则,据此提取每个用户对应子阵列的信道相位信息生成该用户的模拟预编码向量,进而构造具有...     

基于IAFS算法的毫米波大规模MIMO混合预编码方法

毫米波大规模多输入多输出系统可以通过部分连接混合预编码方法克服其信号路径损耗带来的不利影响,具有硬件实现复杂度低、能量效率高的优点,当输入的数据流数与射频链路数相等时,可以采用基于串行干扰消除的混合预编码方法。当输入的数据流数与射频链路数不相等时,提出了一种基于改进人工鱼群（IAFS）算法的混合预编码方法。其核心思想是基于频谱效率最优化准则和部分连接结构的特点,将针对模拟预编码矩阵变量的频谱效率优化问题转化为基于矢量变量的频谱效率最优化问题,利用IAFS算法进行寻优求解完成预编码矩阵设计。仿真结果表明,所提方法在低信噪比条件下具有较好的频谱效率与能量效率性能,有望在现实场景中得到应用。     

基于毫米波大规模MIMO系统的混合预编码设计

大规模多输入多输出（MIMO）被认为是未来5G的关键技术之一。毫米波因其足够大的频谱带宽近来备受关注。针对部分连接结构、单用户下行链路毫米波大规模MIMO系统,提出了一种新型的混合预编码设计。利用分层设计思想,首先设计模拟预编码器,提出一种模拟预编码器算法;然后通过注水算法获得最佳数字预编码器;最后,将起始最优化问题转化为在每根天线功率分配约束下单个RF链路连接天线子阵列最优化问题,再根据迭代方法获得最佳混合预编码器。仿真结果表明,最佳混合预编码器性能接近纯数字预编码器的性能。     

基于分布式部分连接结构的多用户大规模MIMO混合预编码

在多用户大规模多输入多输出(MIMO)系统中,针对传统方案受限于集中式部分连接结构和固定匹配相控算法而未能充分利用空间资源的问题,提出一种基于分布式部分连接结构的低复杂度相控迫零混合预编码方案.所提方案设计了多于射频链路数的逻辑天线子阵列,以使每个射频链路能连接多个分布子阵列,从而提供更高的空间分集增益.进一步通过分析...