大规模MIMO时分双工系统的基站天线互易校准算法

对于采用大规模MIMO技术的时分双工系统,基站天线的互易误差会破坏上下行基带信道互易特性,大幅降低系统下行传输性能。考虑到大规模MIMO技术所带来的基站天线间的耦合效应,该文设计了基于总体最小二乘估计的基站天线互易校准算法,以实现对基站的天线互易误差的补偿。该算法以增加计算复杂度为代价,以及通过增加信道测量样本,克服了上下行信道估计误差对现有天线互易误差校准算法的影响。同时,该文通过瑞利商迭代求解降低了该算法的复杂度。若忽略用户天线互易误差,计算机仿真结果表明,该算法相对于现有的基站天线互易误差校正算法,具有1.8 dB左右的性能增益。若考虑用户天线互易误差,该算法相对于已有的算法,具有随信道估计误差方差减小而增大的增益。     

基于协作多点下行传输的非线性鲁棒预编码

对于协作多点系统,下行信道信息误差会大幅降低联合传输的性能。为了避免下行信道信息误差对联合传输的影响,本文利用其二阶统计特性,设计了非线性鲁棒预编码算法。由于协作多点系统的特点和非线性鲁棒预编码的结构会导致用户间的性能差异,本文通过优化非线性鲁棒预编码算法的连续干扰消除先后顺序,从而改善性能最差用户的误码率,降低非线性鲁棒预编码算法的平均误码率。仿真结果表明当下行信道信息误差存在时,本文所提出的非线性鲁棒预编码性能优于传统的线性和非线性预编码性能。仿真结果还表明优化排序能提高非线性鲁棒预编码的性能增益。     

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。     

MIMO下行链路系统预编码技术

本文主要介绍了MIMO下行链路系统的几种非线性预编码算法,包括脏纸编码、THP预编码和矢量预编码,重点分析了矢量预编码算法中求解扰动矢量的格基规约算法,并对该算法进行了仿真分析.此外,本文也给出了对未来MIMO系统预编码研究的发展趋势.     

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。     

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。     

TD-LTE非理想信道互易性下的下行单用户波束成形算法

在TD-LTE系统中由于上下行信道的时变特性、干扰非对称特性以及射频器件非对称特性会影响基于信道互易性的波束成形技术应用,降低系统增益。针对非理想信道互易性下的预编码矩阵设计问题,以最大化接收信号平均信干噪比做为目标函数,通过计算信道状态信息(CSI)估计值以及互易性误差的统计自相关矩阵,构造正则矩阵束,将最大化接收信干噪比的预编码矩阵求解问题转化为正则矩阵束的广义特征向量求解问题。计算机仿真验证了算法设计的预编码矩阵能有效增强系统的鲁棒特性。     

基于SLNR与矢量扰动的毫米波大规模MIMO双层混合预编码算法

在多用户毫米波大规模多入多出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）系统中，针对现有基于信漏噪比（Signal-to-Leakage-plus-Noise Ratio,SLNR）准则的混合预编码算法未考虑用户信道质量不同和信道矩阵具有病态性的问题，本文提出了一种联合SLNR与矢量扰动（Vector Perturbation,VP）的双层混合预编码算法.该算法分两层设计预编码矩阵.第一层，考虑用户信道质量不同，提出了基于SLNR准则的匹配加权算法.该算法充分考虑信道系数、预编码矢量和组合矢量的影响设计信道加权因子，利用加权因子对SLNR算法进行改进，从而设计更优的混合预编码器，消除用户间干扰.第二层，根据第一层获取到的等效基带信道，利用迫零（Zero Force,ZF）消除用户天线间干扰.考虑到信道矩阵具有病态性，采用VP算法进一步处理.通过在发射信号上添加扰动矢量减小发射端功率增强的影响.仿真结果表明，相较于同类混合预编码算法，所提算法可以获取更好的误码率（Bit Error Rate,BER）性能和频谱效率.     

基于非理想CSI的下行MU-MIMO鲁棒波束成形

在下行多用户多入多出（MU-MIMO）系统中,基站（BS）所获得的非理想信道状态信息（CSI）会导致频分双工（FDD）系统预编码性能变差.现有的MU-MIMO鲁棒预编码算法虽然可以对抗非理想CSI所导致的系统性能损失,但其只考虑其中一种或两种信道误差的鲁棒性,因此系统性能提升有限.本文通过建立包含信道估计误差、量化误差和延时误差的联合信道误差模型,推导出具有集中式特性的基于最小均方误差（MMSE）的鲁棒波束成形矩阵的闭式解;随后将这种信道条件应用到分布式通信系统,并推导出具有分布式特性的基于信号泄露的MMSE的鲁棒波束成形矩阵的闭式解.数值分析表明,本文所提的集中式和分布式MU-MIMO波束成形算法,与只考虑量化误差的鲁棒MMSE算法相比,具有更优的系统和速率与误码率,补偿了上述三种信道误差所导致的预编码性能损失.     

多用户毫米波MIMO系统中基于信道互易性的混合模数预编码算法

本文针对多用户毫米波多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统,首次提出了分离子阵列MIMO混合模数预编码架构毫米波系统的一种模拟接收方案。将最大化和速率求解混合模数预编码的三元联合优化问题分成模拟和数字两部分求解,进一步提出了基于信道互易性的混合模数预编码算法。该算法通过最大化下行各个用户和上行各个子阵列的接收信干噪比分别求解模拟合并矢量和模拟预编码矢量;优化模拟部分后,设计发射端数字预编码器消除多用户数据流之间的干扰。数值仿真表明所提算法收敛速度快,且可获得接近最优纯数字预编码算法的性能。      

基于协作多点传输的非线性顽健预编码

A nonlinear robust precoding algorithm was proposed,which redesigned the feedback matrix,the forward matrix and the scaling matrix of the traditional tomlinson-harashima precoding algorithm based on the statistical characteristics of the downlink channel state information errors.Simulation results show that the nonlinear robust precoding algorithm can achieve better performance than the traditional linear and nonlinear precoding algorithms when the downlink channel state information errors exist.Due to the different downlink channel state information errors between user equipments in the coordinated multi-point transmission,the traditional “best-first” ordering algorithm was invalid.So an improved ordering algorithm was proposed to reduce the average bit error rate of the nonlinear robust precoding algorithm.     

Interference alignment scheme for massive MIMO system

The performance of massive multiple-input multiple-output （MIMO） system is limited by pilot contamination. To reduce the pilot contamination, uplink and downlink precoding algorithms are put forward based on interference alignment criterion. In the uplink receiving processing, the target function aligns the pilot contamination and the interference signals to the same null space and acquires the maximal space degree of the desired signals. The uplink receiving precoding matrix is solved on maximal signal to interference plus noise ratio （SINR） criterion considering the impact of the pilot contamination on channel estimations. The uplink receiving precoding matrix is used as the downlink transmitting precoding matrix. Exploiting the channel reciprocity, it is proved that, if the uplink receiving precoding matrix achieves maximal S1NR, the identical precoding matrix can be used in the downlink transmission and acquires maximal signal to leakage plus noise ratio （SLNR）. Simulations show that the spectrum efficiency of the proposed algorithm can reach about 1.5 times higher than that of popular matched filtering （MF） precoding algorithm, and about 1.1 times higher than multi-cell minimum mean square error （MMSE） precoding algorithm. The performance of the proposed algorithm can be improved approximately linearly with the increasing of the number of antennas.     

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.     

基于SLNR准则的MU-MIMO下行链路的预编码与用户调度

在多用户MIMO（MU-MIMO）系统的下行链路中,为了降低用户端的处理复杂度,发射端预编码的设计对多用户MIMO系统的性能非常重要,基于信漏噪比（SLNR）准则的预编码技术由于同时考虑了共信道干扰（CCI）和噪声,提高了系统的性能,但基站同时服务的用户有限,基于信漏噪比最大的用户调度能够合理地选择用户,提高了多用户分级增益,使系统获得更高的系统容量和系统性能。仿真结果表明,基于SLNR准则的多用户预编码在系统容量和误码率方面要优于单一考虑CCI的迫零预编码（ZF）和单一考虑噪声的最大化每个用户接收到信号的信噪比预编码（MRT）。在采用SLNR预编码的条件下,信漏噪比最大的用户调度系统性比轮询调度和最大信道增益调度好,并且随着待选用户数的增多,不会给系统的调度策略带来很大的影响。     

Efficient multi-user MIMO precoding based on GSVD and vector perturbation

We present an efficient precoding method by using generalized singular value decomposition (GSVD) and vector perturbation in the downlink of multi-user MIMO. Linear precoding/decoding matrices are explicitly computed through the GSVD algorithm, avoiding any matrix inversion or squaring operation. Accordingly, the computational complexity can be drastically reduced compared to the conventional iterative algorithms. In addition, by considering the inter-user interference, we derive a new perturbation vector that minimizes system-wide mean-squared-error of detected symbols. We also show that the proposed precoding scheme is suitable to update the precoding weights efficiently when the channel is newly updated, rather than recomputing the precoding weights for all users from scratch.     

一种空时相关信道下的鲁棒SLNR预编码算法

为了改善存在信道误差、空时相关条件下多用户多入多出（MIMO）系统的性能,给出了一种基于信漏噪声比（SLNR）的鲁棒预编码算法.通过推导空时相关信道环境下信道向量的条件均值和协方差,分别建立了发送端信道状态信息（CSIT）和接收端信道状态信息（CSIR）模型.在此模型基础上,推导了收发两端信道状态信息（CSI）均不理想情况下的鲁棒SLNR 预编码以及相应的接收滤波矩阵.仿真结果表明,该算法对空间相关性、时间相关性以及信道误差均具备一定的鲁棒性.     

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。