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。     

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。     

大规模MIMO下行预编码技术

考虑大规模多输入多输出(MIMO)中导频序列开销过大以及预编码复杂度的问题,提出了两种适用于大规模MIMO的预编码技术:基于用户调度和波束选择的波束分多址(BDMA)下行传输技术,即通过简单高效的贪婪算法进行用户调度和波束分配,使不同的用户在正交的波束上进行传输;基于用户分组的两级预编码技术,即基于用户分组的两级预编码方法,利用聚类算法将信道特性相似的用户分为一组,基站进行第一级组间干扰消除预编码,基站获取分组的等效瞬时信道后,进行第二级组内干扰消除预编码。研究结果证明:两种下行传输技术在解决大规模MIMO中导频开销过大和系统复杂度问题方面都是切实有效的。     

大规模MIMO系统中基于溢出概率的鲁棒协作波束设计

大规模多输入多输出(Massive MIMO)技术通过在基站端配置大规模天线能有效提升5G蜂窝系统容量。考虑信道估计误差对系统性能的影响,该文在多小区大规模MIMO系统中形成了用户信干噪比的非溢出概率约束下最小化系统功率的优化问题。针对非凸概率约束中下行波束难于求解的问题,该文根据矩阵迹的性质将优化问题中的非凸约束缩放,进而提出上下行对偶算法求解波束矢量。为进一步减少多小区系统中信令开销,基于大系统分析,提出了仅采用大尺度信息的分布式算法。仿真结果表明,所提的分布式算法与对偶算法相比,在保证用户信干噪比的概率约束时,降低了大规模MIMO系统中传输瞬时信道状态信息的开销,同时具有良好的鲁棒性。     

大规模MIMO多小区TDD系统中的预编码策略和导频调度

上行导频污染是大规模MIMO多小区多用户TDD系统的主要性能瓶颈。本文推导了下行链路中MF,ZF单小区预编码,基于MMSE的多小区预编码以及基于最大化SLNR准则的预编码策略在有导频污染的大规模MIMO下的系统可达和速率渐近性能,发现当基站天线数趋向无穷时,各个策略的等效信干比均收敛到仅与大尺度衰落因子相关的一个比值,由此可以得到一个系统可达和速率的渐近结果。基于此渐近结果,以最大化系统可达和速率为目标,获得了一个导频调度方案,即使得小区间相互干扰较小的用户采用相同的导频而相互干扰较大的用户采用正交的导频,从而在存在导频污染的情况下,可以提升系统的整体性能。理论分析和数值仿真结果都验证了以上结论。      

多用户MIMO双向中继信道鲁棒预编码

在多用户MIMO双向中继系统中,若使用非理想信道模型,中继处仅能获得部分下行信道状态信息,这样将导致系统性能大幅度下降。由此提出基于最小信干噪比最大化的鲁棒预编码方案。仿真表明,该方案不仅可以使最差信干噪比最大化,也有效地改善了系统的比特误码率性能。     

一种基于IQ失衡的大规模MIMO预编码算法

大规模MIMO具有较高的频谱利用率和能量效率等优点,但大量天线的使用也会带来一些缺点,比如IQ失衡问题等。针对大规模MIMO系统中存在的IQ失衡问题,提出了一种宽线性优化的块对角化预编码算法。通过仿真结果可以看出,本算法相对块对角化算法和宽线性对角化算法在误码率性能上有着显著的提高。     

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。     

基于深度学习的多用户Massive MIMO预编码方法

在下行链路传输场景中,发射机处的功率分配和波束赋形设计至关重要。考虑一个多用户Massive MIMO系统中总功率约束下最大化加权和速率问题,经典的WMMSE算法可以获取次优解,但计算复杂度过高。为了降低计算复杂度,提出了一种基于深度学习的快速波束赋形设计方法,该方法可以离线训练深度神经网络,利用训练后的神经网络求解最优波束赋形解,只需要简单的线性和非线性操作即可完成。实验结果显示,该方法可以逼近WMMSE算法精度的90%以上,同时计算复杂度和时延也大大降低。     

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。     

一种抑制残余硬件损伤影响的毫米波大规模MIMO混合预编码方案

在假设通信收发机具有理想硬件特性的前提下,毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统的混合预编码问题已经获得了广泛的研究。然而,由通信收发机硬件非理想特性导致的残余硬件损伤在毫米波大规模MIMO系统中难以避免,并且会严重影响混合预编码的性能。针对这一问题,该文建立了在收发机残余硬件损伤影响下的毫米波大规模MIMO混合预编码模型,提出一种基于流形优化的混合预编码方案。首先根据收发信号之间的修正均方误差建立优化目标,进而推导出数字预编码矩阵与数字组合矩阵的闭合表达式,然后基于黎曼流形处理恒模约束问题获得模拟预编码矩阵与模拟组合矩阵,最后进行收发机交替迭代获得混合预编码的优化结果。仿真结果表明,该方案有效抑制了残余硬件损伤对毫米波大规模MIMO系统的不利影响,显著提升了系统的性能。     

一种实用的毫米波大规模MIMO混合预编码算法

数字模拟混合预编码可以用较少的射频逼近全数字预编码的性能,可以用来解决毫米波大规模MIMO系统中由于射频链路过多造成的硬件损耗和校准问题。为解决传统混合预编码结构难以实现的缺点,该文的混合预编码研究基于一种简单的固定子连接结构。推导了系统可达速率最大,模拟预编码矩阵应满足的条件,从而将混合预编码矩阵设计问题转化为优化问题。采用鸟群算法(BSA)解决此优化问题,求得最优的预编码矩阵。针对模拟移相器分辨率有限的情况,提出一种直接量化的解决方案和一种基于改进的离散BSA的解决方案。仿真结果表明,所提算法能够基于简单结构实现较好的性能;移相器分辨率有限情况下,所提的两种解决方案都是有效的,且基于离散BSA的方案在分辨率较低时性能更优。     

多输入多输出系统中的预编码技术研究

MIMO系统中的预编码技术,利用信道信息,使发射信号和空间信道相匹配,有效的对抗信道衰落,提高系统误码率和频谱利用效率,已成为无线通信技术的研究热点。本文首先对MIMO系统模型和容量进行了简单的介绍,然后分析了基于不同角度的预编码技术,其中主要针对基于信道预测的预编码技术的预测算法进行了研究。     

基于深度学习的下行大规模MIMO OFDM系统的1比特预编码算法

大规模多输入多输出(MIMO)系统中通过在基站端配备数百根天线,在提高频谱利用效率的同时,也带来了系统成本的增加。本课题组之前提出了一种适用于下行大规模MIMO正交频分复用(OFDM)系统的收敛保证的多载波1比特预编码算法(CG-MC1bit),能够获得较优的系统性能,但相应的计算复杂度较高,阻碍了其在实时系统中的应用。为进一步解决大规模MIMO系统中的成本和功耗问题,该文提出了一个模型驱动的神经网络,在CG-MC1bit算法的基础上迭代展开(Unfolding)得到了一种更加高效的CG-MC1bit-Net算法。具体而言,将迭代算法展开为一个神经网络,并引入可训练的参数来替代前向传播中的高复杂性操作。实验结果表明,该方法能够自动更新参数,与传统的预编码算法相比,收敛速度更快,计算复杂度更低。     

MIMO系统赖斯信道下发射预编码的性能分析

发射端线性预编码技术可以简化接收机的复杂度。文中提出并研究了将该技术用于反映视距传输环境的多输入多输出（MIMO）系统，对比分析了不同线性预编码器在赖斯信道下的性能表现。理论和仿真分析表明，几种线性发射预编码器与对应的接收滤波器具有相似的最小均方误差（MSE）性能，且在不同赖斯因子情况下，发射端维纳预编码器都是最优的。     

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。