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。     

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。     

毫米波大规模MIMO系统基于等效信道的全连接混合预编码设计

为了提升毫米波大规模MIMO系统中基于全连接结构的混合预编码性能,提出一种基于等效信道两步设计法的混合预编码方案。首先结合发送端模拟预编码矩阵、接收端模拟组合矩阵和信道矩阵构造等效信道,以最大化等效信道增益为目标设计出收发端的模拟部分,之后对数字预编码矩阵与数字组合矩阵逐列应用最小二乘准则进行求解,设计出收发端数字部分。仿真结果表明,所提算法能够逼近最优全数字预编码方案且具有较低的复杂度,并具有较强的容错性。     

基于SVD与GMD的毫米波MIMO系统混合预编码方法

预编码技术是毫米波多输入多输出(MIMO)系统中常用的一种可以用来提高频谱效率的技术。相较于传统的全数字预编码技术,混合预编码能够大大减少射频(RF)链的数量,更适合毫米波系统。提出了一种基于奇异值分解(SVD)和几何均值分解(GMD)相结合的混合预编码矩阵设计方法。通过MATLAB仿真分析可知,相较于基于正交匹配追踪(OMP)算法的预编码设计方法,文章提出的算法性能更优,频谱效率更接近最优全数字预编码方法,且具有更好的误码率。     

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。      

基于连续干扰消除的毫米波MIMO系统混合预编码算法

该文研究多用户毫米波MIMO系统的混合模数预编码器和合并器设计。针对因信号传播漫散射造成的多用户间信号干扰问题,提出一种基于连续干扰消除(SIC)的鲁棒混合预编码算法。首先对信道矩阵进行正交分解,以消除来自已知用户信号的干扰,从而将含有非凸约束的多用户链路优化问题分解为多个单用户链路优化问题。然后采用相位提取算法逐个求解每个用户的最优传输链路,并结合最小均方误差(MMSE)准则求得多用户混合预编码矩阵。仿真结果表明,与现有的混合预编码算法相比,所提算法在强干扰环境下具有显著的性能优势。     

毫米波MIMO系统中的子天线阵列预编码算法研究

在第五代无线通信技术的研究中,毫米波通信凭借着巨大的信道容量优势,得到了很多的关注和研究.而将毫米波通信技术应用到目前已经广泛使用的MIMO无线通信系统中,则可以更大幅度地增加信道容量.大天线阵列的应用,可以很好地缓解毫米波系统难以避免的路径损耗问题,但同时也增加了数字预编码器的硬件复杂度.为了简化复杂度,使用了一种子天线阵列的结构来替代全天线阵列结构,并同时在数字域和模拟域上来完成整个系统的预编码,进而提出了一种改进型的混合预编码算法,通过将复杂的信道容量求解问题分解为若干独立的子问题,并利用连续干扰消除的思想解决子天线阵列之间的干扰,以求得整个系统的最大信道容量问题.仿真结果表明提出的混合预编码算法在性能上十分接近最优算法,且复杂度大大降低.     

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。      

基于字典学习的毫米波大规模MIMO系统混合预编码

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题,采用字典学习的思想,提出了一种高精度混合预编码方案.该方案首先对全数字预编码矩阵的各列采用稀疏表示;进而按列将字典原子从稀疏表示中分离出来,通过对误差矩阵采用奇异值分解(SVD)来更新对应的字典原子,直到所有字典原子更新,以形成新的字典矩阵;最后,利用更新后的字典矩阵稀疏重构全数字预编码矩阵,以得到模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵.仿真结果表明,相较于基于正交匹配追踪(OMP)的混合预编码方案,所提方案在提升系统频谱效率和降低误码率方面具有明显的优势.     

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。     

基于非负矩阵分解的2kb/s波形内插语音编码算法

在波形内插(Waveform Interpolation,WI)语音编码器中,如何低延时、高精度并且低复杂度的分解和量化特征波形(Characteristic Waveform,CW)一直是该编码模型的研究热点和难点.本文提出用非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)方法来分解语音特征波形.该分解方法仅需要当前帧的语音信号,不会给编码器带来额外的延时;为了提高分解精度,本文在CW分解之前先对CW按照其子帧的最大基音周期进行分类,然后按不同类别进行分解.另外,本文结合耳蜗模型提出了NMF的基矢量分带初始化算法,将CW的分解精度提高到与二阶奇异值分解相当的水平;为了降低WI编码器的计算复杂度,本文去除了传统WI编码器中的特征波形对齐模块,同时将NMF的分解阶数设定为16以折中CW分解的计算复杂度和分解精度.最后,本文基于矩阵量化技术,对非负矩阵分解后的编码矩阵采用分裂式矩阵量化方案来量化.主观A/B测试表明,本文提出的2kb/s NMF-WI编码器的合成语音质量接近于2.4kb/s SVD-WI编码器.MOS分测试表明,本文提出的2kb/s NMF-WI编码器的合成语音质量稍差于2.4kb/s MELP编码器.     

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.     

毫米波MIMO系统中基于正交码本的模数混合预编码算法

由于毫米波混频器件的高成本和高功耗,传统MIMO系统的数字预编码技术面临硬件复杂度过高的缺点,因而模数混合预编码吸引了学术界和工业界的广泛关注.基于此,提出了一种基于正交码本的模数混合预编码算法,该算法利用模拟波束成形码本的正交性,并行地设计各个射频链路的波束成形向量,显著降低了传统混合预编码设计中正交匹配追踪算法的计算复杂度,从而降低了硬件实现的复杂度.     

低速率WI语音编码器中LP残差信号的SVD分解及量化

波形内插语音编码模型作为当今最具潜力的低速率语音编码方案之一,因其良好的性能,越来越受到人们的重视.本文在波形内插语音编码算法基础上,提出了一种基于奇异值分解(SVD)的LP残差信号的分解与量化方法,减少了算法的延时,提高了分解精度.在分解模型中,将CW分成基本矩阵、过渡矩阵和补充矩阵,并采用不同的量化方法,有效地降低了运算复杂度;在量化过程中,引入周期因子和能量熵来衡量CW周期程度,解决了奇异值分解后参数难于量化的问题,提高了编码效率.主观A/B测试表明,本文提出的2.4kbpsSVD-WI编码器的重建语音质量略好于2.4kbpsMELP编码器.     

一种有限字符输入的线性预编码设计算法

针对有限字符输入下多输入多输出(MIMO)信道的互信息最大化问题,该文提出一种复杂度低的线性预编码算法。该算法根据水银/注水理论,融合基于均匀旋转的空时-线性星座预编码(Space-Time Linear Constellation Precoding,ST-LCP)矩阵的预编码方法和最大化最小输出向量信号间距的方法,从两者中选择互信息更高者用于预编码。然后,在基于均匀旋转的ST-LCP矩阵的预编码方法中,把MIMO信道的奇异值矩阵作为功率分配矩阵,并提出局部搜索和矩阵加幂两种改进措施。最后,利用有限字符集的对称性,进一步降低了互信息的计算复杂度。该算法在各种信道和信噪比条件下均能逼近互信息的理论最大值,并且减少甚至避免了搜索,计算复杂度大大下降。仿真结果验证了该算法的有效性。     

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.     

基于混合量化移相器的毫米波大规模MIMO预编码设计

针对毫米波大规模MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统能量效率低下的问题,提出一种基于混合精度移相器量化的混合预编码设计方法.首先考虑到系统能量效率闭合表达式难以直接求解,通过Dinkelbach方法将能量效率优化问题转换为范数最小化的形式,然后将其进一步解耦为混合预编码矩阵和混合精度移相器量化配比问题,实现非凸能效低范数和的凸优化转化,最后通过引入酉矩阵松弛恒模约束求解混合预编码矩阵,并采用增量搜索算法求解混合量化移相器精度配比向量,从而实现系统能量效率最大化.仿真结果表明,所提出的混合精度量化算法的系统频谱效率优于传统单精度量化算法,且具有更高的系统能量效率.同时,当多数据流传输时,所提出混合精度量化结构的系统性能接近全数字结构.     

基于贝叶斯阴阳机的2kb/s NMF-WI语音编码算法

 本文提出了一种改进型的基于非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)的特征波形(Characteristic Waveform,CW)分解算法,一方面应用惩罚次胜者竞争学习算法(Rival Penalized Competitive Learning,RPCL)和贝叶斯阴阳机(Bayesian Ying-Yang,BYY)和谐学习算法,来计算NMF分解阶数,在没有明显降低语音质量的前提下,降低了编码器的复杂度;另一方面根据CW 的能量与编码矩阵的能量间的变化关系,提出了相位谱的混合自回归合成方法,提高了语音的自然度.最后,开发出一套改进型2kb/s NMF-WI低复杂度语音编码方法,采用基于K-L散度的NMF迭代算法和收敛速度更快的基矢量Mel刻度分带初始化方法,按照基音周期的统计分布将特征波形分为6类,在CW分解模块,复杂度下降了10MOPS,语音质量提高,与采用4bit散布矢量量化相位谱的2.16kb/s NMF-WI语音编码器的语音质量相当.     

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。      

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...