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.     

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.     

毫米波大规模MIMO系统中基于智能搜索的混合预编码算法

为解决传统全连接结构毫米波大规模MIMO系统高硬件成本和实现难度大的问题,本文提出了一种基于智能搜索的部分连接结构混合预编码算法。该算法在基站端采用经典的迫零数字预编码,在模拟预编码部分单独设计模拟预编码矩阵,避免了数字、模拟预编码矩阵联合设计的高复杂度,并利用模拟预编码矩阵的块对角化特性,将其设计问题转化为最优化问题,采用SBO（satin bowerbird optimization）优化算法解决此问题。针对原始SBO算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于动态突变概率的DSBO（satin bowerbird optimization based on dynamic mutation probability）算法。针对移相器分辨率有限的情况,改进了DSBO算法,使之能解决此离散优化问题。仿真结果表明,与其他现有算法相比,提出的算法具有更高的系统容量和更低的误码率,且能处理移相器分辨率有限的情况。      

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。     

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。     

非对称毫米波大规模MIMO系统信道特性研究

为了满足下一代无线通信的需求,基于最近提出的非对称毫米波大规模多输入多输出(multipleinput multiple-output, MIMO)系统架构,研究了非对称毫米波大规模MIMO系统信道特性——信道非对称性. 根据非对称毫米波大规模MIMO系统架构和影响毫米波信道非对称性的主要因素,提出了刻画上下行信道非对称性的新参数——非对称因子. 同时利用实验室自行研发的射线跟踪平台对非对称毫米波信道进行仿真分析. 结果表明,基站收发天线阵列配置不同是导致信道非对称性的根本原因,复杂的传播环境使得这种非对称性更加突出,严重情况下室内场景非对称因子可达到?30 dB左右. 同时室外视距(line-of-sight, LoS)和非视距(non-line-of-sight, NLoS)场景下的非对称因子累积分布函数(cumulative distribution function, CDF)与高斯分布拟合程度较好,而NLoS场景下明显比LoS场景下的非对称因子小. 因此,非对称因子能够直观地描述出不同场景中上下行信道的非对称程度,而且非对称毫米波大规模MIMO系统也应以场景为导向进行信道特性分析.     

毫米波massive MIMO系统中混合连接的混合预编码设计

为了提高混合连接的混合预编码的频谱效率,首先利用连续干扰消除(SIC)的原理得到理想条件下的最优混合预编码矩阵,然后利用梯度下降理论将最优混合预编码矩阵分解为数字预编码矩阵和模拟预编码矩阵,最后考虑模拟预编码矩阵的恒模约束条件,并以最大化频谱效率为目标利用交替最小化方法优化模拟和数字预编码矩阵。所提出的混合预编码设计算法基于混合连接结构,因而能量效率远优于部分连接的和全连接的混合预编码。同时,该算法不会增加混合连接的混合预编码的硬件复杂度且只少量增加计算量。仿真结果表明,该算法能提升混合连接的混合预编码的频谱效率,特别是当射频(RF)链路数大于数据流数时,频谱效率的提升更加显著。由于分块不需要满足正交性,该算法比现有混合连接的混合预编码更适合实际应用。     

基于平行因子分解的大规模MIMO盲信道估计

针对单小区大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）系统上行链路,提出了一种基于平行因子（Parallel Factor,PARAFAC）模型的信道估计方法。在基站端,将接收信号构造成PARAFAC模型,利用大规模MIMO系统中信道的渐近正交的性质,提出了一种基于约束二线性迭代最小二乘算法(Constrained Blinear Alternating Least Squares,CBALS),从而实现了盲信道估计。理论分析及仿真结果表明,所提方法与传统最小二乘方法相比,不仅提高了频带利用率而且具有更高的估计精度;与已有的二线性交替最小二乘方法(BALS)相比,所提算法有更快的收敛速度。     

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...     

Blind downlink channel estimation for TDD‐based multiuser massive MIMO in the presence of nonlinear HPA

In time division duplex (TDD)‐based multiuser massive multiple input multiple output (MIMO) systems, the uplink channel is estimated and the results are used in downlink for signal detection. Owing to noisy uplink channel estimation, the downlink channel should also be estimated for accurate signal detection. Therefore, recently, a blind method was developed, which assumes the use of a linear high‐power amplifier (HPA) in the base station (BS). In this study, we extend this method to a scenario with a nonlinear HPA in the BS, where the Bussgang decomposition is used for HPA modeling. In the proposed method, the average power of the received signal for each user is a function of channel gain, large‐scale fading, and nonlinear distortion variance. Therefore, the channel gain is estimated, which is required for signal detection. The performance of the proposed method is analyzed theoretically. The simulation results show superior performance of the proposed method compared to that of the other methods in the literature.     

Robust hybrid beamforming design for millimeter-wave massive MIMO systems

Hybrid analog-digital beamforming is recognized as a promising solution for a practical implementation of massive multiple-input multiple-output(MIMO) systems based on millimeter-wave(mmWave) technology. In view of the overwhelming hardware cost and excessive power consumption and the imperfection of the channel state information(CSI), a robust hybrid beamforming design is proposed for the mmWave massive MIMO systems, where the robustness is defined with respect to imperfect knowledge or error of the CSI at the transmitter due to limited feedback and/or imperfect channel estimation. Assuming the errors of the CSI are bounded, the optimal hybrid beamforming design with robustness is formulated to a mean squared error(MSE) minimization problem. An iterative semidefinite programming(SDP) based algorithm is proposed to obtain the beamforming matrices. Simulation results show that the proposed robust design can provide more than 4 dB performance gain compared to that of non-robust design.     

莱斯衰落信道下大规模MIMO系统中的信道估计方法

日趋重要的高速移动工具,如高速铁路、无人驾驶飞机等,大多都处在开阔地带.由于视距传播的存在,瑞利衰落模型已经不能很好地描述该环境下的信道情况,而莱斯衰落信道模型由视距分量和多径分量组成,更能准确地表述上述信道变化.基于此模型,在大规模天线系统下,在已存在的基于叠加训练序列信道估计方法的基础上,提出了改进的信道估计方法和对应的解码方法.改进后的信道估计方法分为直射分量已知和未知两种情况,分别推导了相应的信道估计公式和解码方法.数值仿真结果验证了本文所提方案性能的优越性.