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.     

OFDM系统中子信道联合预编码技术的信号检测算法研究

正交频分复用技术将多径衰落信道划分为多个相对平坦的子信道,使得接收机在信道估计等恢复技术上复杂度大大降低。OFDM系统采用子信道联合预编码技术能有效解决由于成片子载波衰落引起的数据丢失问题。由于独立信道的线性预编码技术在发送端不需要信道反馈信息,因此降低了发送设备复杂度,减少了系统延时,该编码方案适用于从用户端到基站的数据传输。通过理论分析推导了当系统采用独立信道的线性预编码技术时,接收端不能采用迫零均衡(ZF)的线性检测算法,实验仿真表明,当采用迫零均衡检测算法时,当且仅当预编码矩阵为酉矩阵时系统能达到未经预编码系统的性能。     

采用最大比率发射技术的天线选择系统性能研究

Alamouti方案(ALS)是仅有满速率的正交空时分组码(STBC),通过天线选择技术和优化发射功率提高其性能.若发射端知道全部的系统信道状态信息(CSI),文章提出在发射端混合最大比率发射(MRT)分集技术和发射天线选择(TAS)技术.基于信道增益系数大小的Frobenius范数最大的天线选择准则,系统选择瞬时输出信噪比(SNR)最大的天线子集{NT,2;mr}工作.采用MRT对Alamouti编码的双天线发射功率进行优化分配.仿真结果表明:采用混合MRT和TAS两技术后,基于ALS的多天线系统的比特误码率(BER)性能和信道容量均得到了明显改善.这一结论对有充足CSI的通信系统用于克服信道影响和提高系统传输速率具有借鉴意义.     

一种改进的MRT预编码方案

最大比传输(Maximum Ratio Transmission,MRT)预编码是以最大化期望信号的输出信干噪比为设计原则得到的预编码方案。它通过对信道矩阵求共轭转置来获取发送预编码矩阵,计算复杂度低,频谱效率低。通过增加MRT预编码的期望用户的信道增益,改善MRT预编码的性能,引出了一种改进的MRT预编码方案(Improved Maximum Ratio Transmission,Improved-MRT),并根据MRT预编码在瑞利衰落信道下的闭式表达式得到Improved-MRT的频谱效率、中断概率、中断容量的近似闭式表达式。     

基于格规约辅助的MIMO系统GMD-TH预编码方案

现有的GMD-TH(Geometric Mean Decomposition-Tomlison Harashima)预编码方案在发射端未对获得MIMO(Multiple-Input-Multiple-Output)信道增益矩阵优化,因而其误码率和分集增益无法获得令人满意的效果.为此,在原有MIMO系统GMD-TH预编码的基础上,提出梁种基于格规约辅助的GMD-TH预编码方案.该方案采用基于格规约的算法对信道矩阵进行优化,经过优化的信道矩阵其列向量之间具有更好的正交性并且向量的长度更短,并且采用优化的信道矩阵提高了GMD-TH预编码MIMO系统的分集增益.仿真结果表明:相比于传统的线性预编码方案,该预编码方案有效地提高了MIMO分集增益,相同误码率下,信噪比降低3dB以上,具有实用价值.     

一种改进的信号泄露噪声比多用户预编码算法

时分复用(TDD)系统通过信道互异性可以在发送端得到下行信道矩阵。由于上下行信道存在着处理延时,时变信道下,延时带来的信道误差会降低多用户MIMO预编码的系统性能。信道预测在某些情况下能够较好地改善信道误差,但预测误差又会给系统性能带来损失。该文针对预测误差带来的性能损失,提出了一种基于预测误差改进的预编码算法。改进算法根据预测误差的方差对预编码向量进行修正,能够进一步提高系统误码率性能。仿真结果表明,在高车速情况下,该算法比传统的预测预编码算法能带来更大的性能增益。     

MIMO通信系统中基于线性星座预编码的信道估计方法

在单向两跳多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)中继系统中,提出了一种在源节点上将线性星座预编码(liner constellation precoding,LCP)与时域扩展相结合的线性预编码方式。目的节点接收到的信号是一个满足嵌套PARAFAC模型的四阶张量,利用两次奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法将接收到的信号进行分解,实现了在信道状态信息(channel state information,CSI)未知时的信号与信道的联合估计。可识别性条件分析及仿真结果表明,该方法可有效估计出信号和单个信道信息,且性能接近迫零(zero forcing,ZF)算法。     

上行多用户MIMO中继系统中基于不完全信道状态信息的预编码算法

论文研究了存在信道估计误差及天线相关条件下,上行多用户MIMO中继系统的预编码问题,目标是提升系统的误比特率性能。针对基于放大转发中继技术的上行多用户MIMO中继系统,考虑源-中继和中继-目的端信道中存在的信道估计误差及天线相关,提出一种基于不完全信道状态信息(Channel State Information, CSI)的预编码设计方案。首先根据最小均方误差(Minimum Mean-Squared Error, MMSE)准则设计代价函数,以发射端和中继端最大功率为约束条件,通过理论推导求得中继端和发射端的线性预编码矩阵,最后采用迭代下降法得到接收端处理矩阵的闭式解。数值仿真结果表明,在存在信道估计误差和天线相关的条件下,与现有算法相比,所提算法能有效降低系统的误比特率。     

一种基于QR分解的稳健干扰对齐算法

大多数干扰对齐算法都假定发送端可以获得理想的信道状态信息(CSI),由于信道估计误差、反馈延迟等原因,实际通信系统中CSI往往是有误差的。为此,该文提出一种基于QR分解的稳健干扰对齐算法。对含有误差的联合接收信号进行基于QR分解的预处理,消除一半有误差的干扰;然后在有误差的等效信道联合矩阵下,充分考虑信道误差和干扰的影响,通过最小化发送端泄漏到非目标接收端的干扰信号功率来设计预编码矩阵,并基于最小均方误差(MMSE)准则来设计干扰抑制矩阵。最后,在理想CSI和误差CSI的情况下,通过实验仿真,证明了该算法有效地提高了系统性能。     

基于双向MIMO中继系统的一种预编码策略

为了克服已有的双向MIMO中继系统模型中预编码技术计算量大的缺点,提出了一种基于双向MIMO系统的三时段预编码策略,给出了该策略的模型和算法。该模型的中继节点预均衡各信道状态信息影响(CSI)后将合并信号分时段发送给不同通信节点,简化了传统中继转发矩阵对多信道信息的联合设计。理论计算和仿真结果表明,该策略在性能和复杂度之间得到了良好的折衷     

Secrecy sum-rate analysis of massive MIMO systems under dual-threat attacks using normalization methods

Massive Multiple Input Multiple Output (MIMO) has been considered as an emerging technology to enhance the spectral and energy efficiency for the upcoming wireless communication systems. This paper derives a closed-form approximation for the Ergodic Achievable Secrecy Sum-Rate (EASSR) by considering the joint impact of eavesdroppers and jammers. Two widely used linear precoding techniques, Zero-Forcing (ZF) and Maximum Ratio Transmission (MRT), were used in conjunction with matrix and vector normalization to analyze the secrecy performance. Closed-form expressions are used to explain how the secrecy performance is affected when using the ZF and MRT precoding in the eavesdropping and jamming attack models. We also analyze and compare the performances of different combinations of normalization method and precoding technique in various scenarios. From the analytical expressions and simulation results, we observe that the vector and matrix normalization perform better for the ZF precoding than for the MRT precoding in high Signal-to-Noise Ratio (SNR) scenarios. However, in low SNR, the MRT with matrix normalization outperforms the ZF with vector normalization regardless of the number of users in the system. Further, we observe that the MRT fails to serve more than two users in high SNR scenario. Numerical results obtained from Monte Carlo simulation are used to corroborate the accuracy of the asymptotic secrecy analysis.     

统计和瞬时CSI混合的3D MIMO预编码

本文针对分别具有统计信道状态信息（Channel State Information,CSI）和瞬时CSI的用户,研究了两类用户在三维多输入多输出（Three-Dimension Multiple-Input Multiple-Output,3D MIMO）系统中的下行链路传输模式,解决了混合利用统计和瞬时CSI的下行预编码的设计问题。利用3D MIMO信道的克罗内克积的性质,提出了一种用于最小化基站总发射功率的扩展迫零预编码的方法,并分别求解其最优水平预编码矩阵和最优垂直预编码矩阵。仿真结果表明,该方案具有更低的复杂度和良好的速率。      

Capacity maximizing in massive MIMO with linear precoding for SSF and LSF channel with perfect CSI

The capacity of a massive MIMO cellular network depends on user and antenna selection algorithms, and also on the acquisition of perfect Channel State Information (CSI). Low computational cost algorithms for user and antenna selection significantly may enhance the system capacity, as it would consume a smaller bandwidth out of the total bandwidth for downlink transmission. The objective of this paper is to maximize the system sum-rate capacity with efficient user and antenna selection algorithms and linear precoding. We consider in this paper, a slowly fading Rayleigh channel with perfect acquisition of CSI to explore the system sum-rate capacity of a massive MIMO network. For user selection, we apply three algorithms, namely Semi-orthogonal user selection (SUS), Descending Order of SNR-based User Scheduling (DOSUS), and Random User Selection (RUS) algorithm. In all the user selection algorithms, the selection of Base Station (BS) antenna is based on the maximum Signal-to-Noise Ratio (SNR) to the selected users. Hence users are characterized by having both Small Scale Fading (SSF) due to slowly fading Rayleigh channel and Large-Scale Fading (LSF) due to distances from the base station. Further, we use linear precoding techniques, such as Zero Forcing (ZF), Minimum Mean Square Error (MMSE), and Maximum Ratio Transmission (MRT) to reduce interferences, thereby improving average system sum-rate capacity. Results using SUS, DOSUS, and RUS user selection algorithms with ZF, MMSE, and MRT precoding techniques are compared. We also analyzed and compared the computational complexity of all the three user selection algorithms. The computational complexities of the three algorithms that we achieved in this paper are O(1) for RUS and DOSUS, and O(M²N) for SUS which are less than the other conventional user selection methods.     

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.     

大规模MIMO时分双工系统的鲁棒预编码设计

对于采用大规模MIMO技术的时分双工系统,天线互易误差会破坏上下行信道互易特性,大幅降低预编码算法下行传输性能。由于实际系统难以完全消除天线互易误差,该文以最大化各用户平均信泄噪比为目标,根据天线互易误差的统计特性,设计了对该误差具有鲁棒性的线性预编码算法。同时为了进一步降低用户接收端的等效噪声功率,该文还将该线性鲁棒预编码算法扩展为基于矢量扰动的非线性鲁棒预编码算法,并通过减格辅助技术降低其扰动矢量求解复杂度,使其更适用于大规模MIMO系统应用。计算机仿真结果表明在存在基站天线互易误差条件下,该文所提出的线性与非线性鲁棒性预编码算法的性能均优于传统预编码算法的性能。     

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。     

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。     

A linear precoding strategy based on particle swarm optimization in multicell cooperative transmission

An optimal linear precoding scheme based on Particle Swarm Optimization (PSO), which aims to maximize the system capacity of the cooperative transmission in the downlink channel, is proposed for a multicell multiuser single input single output system. With such a scheme, the optimal precoding vector could be easily searched for each user according to a simplified objective function. Simulation results show that the proposed scheme can obtain larger average spectrum efficiency and a better Bit Error Rate (BER) performance than Zero Forcing (ZF) and Minimum Mean Square Error (MMSE) algorithm.     

空时相关MIMO信道下的空时联合Huffman有限反馈预编码

针对空时相关的MIMO信道,提出了一种新颖的Huffman空时联合有限反馈预编码方法,提高了系统性能,并减少了反馈量。从信道的空间相关性出发,推导了迫零准则下预编码的构成,从而设计了一种旋转量化码本,减小了空间相关性对系统性能的影响。另外,针对信道的时间相关性,利用基于邻域的有限反馈来降低慢衰落信道的反馈量。同时,由于领域内各码字被选中的概率不同,可以利用Huffman编码进一步减少反馈量。