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。     

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.     

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。     

基于切比雪夫-迹迭代的大规模MIMO系统软输出信号检测

在多用户大规模多输入多输出(MIMO)系统信号检测算法中,最小均方误差(MMSE)算法可取得近似最优性能,但MMSE算法中高维矩阵求逆的复杂度过高,导致在实际应用中难以快速有效地实现.同时,对于高阶正交幅度调制(HQAM),如果符号向比特的解映射采用硬判决,将会导致后续信道译码的性能明显下降.因此,该文针对采用格雷编码的HQAM的多用户大规模MIMO系统,提出一种基于切比雪夫-迹迭代(CTI)的低复杂度软输出信号检测算法.该算法不但有效地规避了信号检测所需的高维矩阵求逆,同时,利用格雷编码的调制信号的比特翻转特性和二叉树结构,给出了一种融合三叉链表搜索的比特对数似然比(LLR)简化计算方法.仿真结果表明,该文所提的软输出信号检测算法最多需要3次迭代就能收敛并可取得接近MMSE算法的性能,在复杂度和性能之间取得了很好的折中.     

多小区MIMO系统中基于泄漏的多用户下行链路预编码新算法

针对多小区MIMO系统的多用户下行链路预编码设计是未来移动通信系统研究的重要内容之一。本文在蜂窝多小区MIMO通信环境下,基于信漏噪声比(Signal-to-Leakage-Noise Ratio,SLNR)最大准则,提出了改进的多用户下行链路线性预编码算法。通过在优化目标中考虑接收端白化滤波器的影响,该预编码算法实现了对用户间干扰和小区间干扰(OCI)的同步抑制消除;在求解预编码矩阵优化问题时,本文基于QR分解提出了一种新的低复杂度求解算法,该算法能以较低的计算复杂度实现系统性能的有效提升。仿真实验结果表明,本文的改进SLNR线性预编码算法能有效抑制小区间干扰(OCI)的影响,使多小区MIMO系统获得更高的和速率(Sum Rate)容量。      

基于切比雪夫-迹迭代的大规模MIMO系统软输出信号检测

在多用户大规模多输入多输出(MIMO)系统信号检测算法中,最小均方误差(MMSE)算法可取得近似最优性能,但MMSE算法中高维矩阵求逆的复杂度过高,导致在实际应用中难以快速有效地实现。同时,对于高阶正交幅度调制(HQAM),如果符号向比特的解映射采用硬判决,将会导致后续信道译码的性能明显下降。因此,该文针对采用格雷编码的HQAM的多用户大规模MIMO系统,提出一种基于切比雪夫-迹迭代(CTI)的低复杂度软输出信号检测算法。该算法不但有效地规避了信号检测所需的高维矩阵求逆,同时,利用格雷编码的调制信号的比特翻转特性和二叉树结构,给出了一种融合三叉链表搜索的比特对数似然比(LLR)简化计算方法。仿真结果表明,该文所提的软输出信号检测算法最多需要3次迭代就能收敛并可取得接近MMSE算法的性能,在复杂度和性能之间取得了很好的折中。

     

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。     

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.     

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。     

星地链路中基于毫米波大规模MIMO的混合预编码算法研究

为了提升星地链路通信系统频谱效率,针对毫米波(millimeter Wave, mmWave)大规模多输入多输出(Massive Multiple Input Multiple Output, Massive MIMO)系统,在正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法的基础上,提出了一种改进的OMP (Improved-OMP)混合预编码算法。针对星地链路间通信的特定场景,引入了基于扩展的Saleh-Valenzuela (S-V)信道模型;针对OMP算法中求解模拟预编码矩阵时存在迭代次数过多的问题,在结合多步长思想的基础上,从天线阵列响应集合中选取与射频链路(Radio Frequency Chains, RF Chains)相等的前多列作为模拟预编码矩阵;为了克服OMP算法中的伪逆运算复杂度较高的问题,结合矩阵分解和H9lder不等式简化了数字预编码的求解。仿真结果表明,在理想的信道状态信道条件下,当RF Chains的数量和数据流的数量之间的差距较小时,Improved-OMP算法可以获得更优的性能。Improved-OMP方案有效地降...     

格基规约技术在混合预编码中的应用

为了降低线性预编码算法中的运算复杂度,提出了格基规约技术.首先将格基规约技术与迫零预编码结合,构成格基规约(Lattice Reduction)破零预编码(Lattice Reduction-Zero Force,LR-ZF)算法,提高信道正交性,将LR-ZF算法与模拟预编码组成混合预编码运用在大规模MIMO系统中.仿...     

基于多路实值时延神经网络的大规模MIMO系统发射机射频失真补偿方案

大规模MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）系统具有频谱效率高、系统容量大的优势。然而由于发射机射频元件存在着技术、工艺等方面的限制,大规模MIMO系统不可避免地存在着多种射频失真问题,成为制约系统性能的重要瓶颈。本文针对大规模MIMO系统中的功率放大器 (Power Amplifier,PA)非线性、同相/正交 (In-phase/Quadrature,I/Q)支路不平衡、射频链路串扰等多种射频失真问题,提出基于多路实值时延神经网络（Real-Valued Timed-Delay Neural Network, RVTDNN）的大规模MIMO系统发射机射频失真补偿方案。该方案使用多个RVTDNN预失真网络对发射信号进行预处理,补偿发射机的射频不理想特性,提高系统性能。此外,本文还提出了基于量子遗传算法的预失真网络超参数优化方案,与传统的基于遗传算法的网络超参数优化方案相比,该方案在种群数较小时可实现超参数优化,从而降低了算法的时间复杂度。      

采用数据辅助的大规模MIMO信道半盲迭代估计

由于大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信道衰落参数的维度较高,导致最优估计算法计算量大且需要的导频数较多而影响到频谱效率.为降低计算复杂度并减少导频开销,提出了两种基于期望最大化(Expectation Maximization,EM)估计的半盲迭代改进算法.利...     

大规模MIMO系统混合线性迭代信号检测算法

针对大规模多输入多输出(MIMO)系统中线性最小均方误差(MMSE)信号检测算法复杂的高维矩阵求逆难以用于实际工程的问题,文章基于矩阵分块思想并结合Neumann级数展开算法,提出了一种低复杂度的混合迭代算法.利用MMSE算法中加权矩阵逆矩阵的Neumann级数二阶展开作为其分块矩阵求逆的迭代初始值,可以有效提高算法收...     

基于图神经网络的低复杂度无蜂窝大规模MIMO无线传输

波束成形是多天线无线通信网络研究中的基本问题之一。针对无蜂窝大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)多点联合发送中满足用户服务质量需求下的最大化系统和速率波束成形问题，利用网络历史数据，提出了基于图神经网络的波束成形智能优化算法，有效克服了传统优化算法在大规模多天线通信中计算效率低的缺点。仿真实验结果表明，所提算法的性能表现与传统优化算法接近，且具有更低的计算复杂度。     

一种基于1bit压缩感知的毫米波信道估计算法

针对毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统在接收端使用高精度模/数转换器的成本和功耗高等问题,文章提出了一种采用1 bit量化器的信道估计算法。该算法首先根据量化后的接收信号计算条件期望估计量化前的接收信号,然后利用毫米波信道在角度域的稀疏性,使用正交匹配追踪算法,每次迭代选取与当前残差最大相关的原子进行最小二乘估计。为了提升算法的有效性,文章同时提出了每次迭代选取多个原子的解决方案。仿真结果表明,文章所提算法的平均归一化均方误差是期望最大(EM)算法的1/10,且每次迭代运行时间为EM算法的1/20,其在有效性和可靠性等方面均有较大提升,在毫米波大规模MIMO系统信道估计应用中有一定的实用价值。     

非对称毫米波大规模MIMO系统信道特性研究

在大规模多输入多输出（multiple-input multiple-output,MIMO）系统中,合理的天线选择、用户调度以及用户功率分配方案,对提升系统能效、节省资源成本有着重要的作用. 针对大规模MIMO下行链路通信场景,基于能效最大化准则,提出了一种联合天线选择、用户调度以及功率分配的低复杂度优化算法. 首先,针对天线选择和用户调度问题,结合递增递减的选择思想,以最大化系统能效为目标,对天线和用户进行双向交替搜索;其次,对于搜索过程中的用户功率分配问题,采用分式规划理论和拉格朗日对偶算法得到最优能效功率的闭式解,三个参数进行迭代优化,从而得到系统最优能效. 仿真结果表明,本文所提算法不仅具有低复杂度而且具有较好性能,能够有效降低大规模MIMO系统的能耗.

     

基于反相器和开关架构的低复杂度混合预编码方案

采用有少量反相器和开关(Inverter and Switch, IS)组合的预编码架构设计模拟预编码部分,相比传统移相器结构的混合预编码可以有效降低系统功耗。利用此结构的混合预编码在计算收发端最优的编码矩阵时会变成一个求解复杂的离散组合问题。针对多天线多用户的毫米波大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)场景,提出了一种新的优化方案——SVD＿CE,可将2个矩阵的联合优化问题转化为2个独立的组合优化问题,基于改进交叉熵(Cross Entropy, CE)算法分别求解编解码矩阵。仿真结果表明,所提方案与已有解决方案相比不会造成系统性能的损失,在取得相同性能时利用CE算法中所需候选集的数量大幅减少,有效降低了求解的复杂度。     

多小区MU-MIMO系统中基于泄露干扰迫零的分布式块对角化预编码设计

该文对多小区MU-MIMO中的预编码设计进行了研究。通过将单小区块对角化预编码进行扩展,将泄漏到邻小区的干扰纳入考虑范围,采用泄露干扰迫零的块对角化预编码,利用发送端提供的额外自由度直接将泄露干扰进行子空间迫零,消除泄露干扰,并且小区内用户之间也进行子空间迫零,消除用户间干扰;从而降低小区间干扰对多用户MIMO系统的不利影响。并且对本文所提算法复杂度进行了定量分析,表明该方案具有较低的计算复杂度。最后通过仿真全面分析了不同参数条件下的系统性能,结果显示该方法能够提高系统的传输速率。