基于改进粒子群算法的毫米波大规模MIMO混合预编码方案

针对毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统中基于传统粒子群优化（PSO）算法的混合预编码方案,在迭代后期收敛速度较慢以及容易陷入局部最优值的问题,提出了一种基于改进PSO算法的混合预编码方案。首先,随机初始化粒子的位置矢量和速度矢量,并以最大化系统和速率为目标求解初始群体最优位置矢量;其次,更新位置矢量和速度矢量,并随机地选择更新后的两个粒子的个体历史最优位置矢量进行加权求和作为新的个体历史最优位置矢量,从中挑选出若干个使系统和速率最大的粒子,将其个体历史最优位置矢量的加权平均值作为新的群体最优位置矢量,并与之前的群体最优位置矢量比较,经过多次迭代形成最终的群体最优位置矢量即为所求的最佳混合预编码矢量,并对其进行归一化;最后,根据归一化后的混合预编码矢量设计最终的模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵。仿真结果表明,与基于传统PSO算法的混合预编码方案相比,所提改进方案在收敛速度与和速率上都得到优化;其收敛速度提高约100%,且性能可以达到全数字预编码方案的90%,因此,该改进方案能够有效提升系统性能且加快收敛。     

基于OMP的Massive MIMO预编码

传统的全数字预编码器由于RF链的巨大硬件成本,使其不再适用于mmWave大规模MIMO系统,因此提出混合模拟/数字预编码以降低RF组件的硬件成本,同时实现类似性能到全数字预编码器。本文提出了一种OMP混合预编码算法。在该算法中,通过信道矩阵的奇异值分解获得最优全数字预编码矩阵。使用设计的初始矩阵作为RF预编码初始值,通过OMP思想更新RF矩阵,然后使用迭代改进来定义算法结束条件以改善混合预编码器的性能。仿真结果表明,OMP算法似乎提供很高的性能,并且接近最优的全数字预编码方案。能效分析结果表明采用混合预编码方案来保证频谱效率和能效更为合适。     

理想毫米波信道条件下低复杂度的混合波束成形

在基站和用户均采用多天线的混合波束成形架构、下行链路信道为理想毫米波信道的系统下,针对总频谱效率最大问题,提出了一种低复杂度的混合波束成形算法。该方案采用分步的方式,首先进行基站端和用户端的模拟波束成形矩阵的分别求解,在得到模拟波束成形矩阵的基础上得到等效的基带信道,然后利用块对角化数字波束成形算法求解数字波束成形矩阵。仿真结果表明,相比于其他方案,该方案在复杂度较低的同时,也提升了系统的总频谱效率。     

毫米波MIMO系统离散化混合预编码设计

为了提高毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统波束成形增益,降低天线与移相器的硬件成本,提出一种基于离散移相器的混合预编码设计方案。以最优化频谱效率为目标,该方案通过分析均匀直线阵列与均匀平面阵列的响应矢量,将毫米波信道的空间特性预编码的设计考虑为空间稀疏重构问题,采用离散化正交匹配追踪原理求出数字预编码与离散化的模拟预编码。仿真结果表明,同等条件下平面阵列的频谱效率优于直线阵列,同时所提出的离散化混合预编码方案中低精度移相器的性能近乎达到全精度移相器的性能增益。     

基于深度学习的多用户毫米波中继网络混合波束赋形

针对传统多用户毫米波中继系统波束赋形方案计算复杂度高的问题，提出一种基于深度学习（DL）的奇异值分解（SVD）方法来设计混合波束赋形，以优化发送端、中继端和接收端波束赋形器。首先，利用DL方法设计发送端、中继端的波束赋形矩阵最大化可实现的频谱效率；然后，设计中继端、接收端的频带波束赋形矩阵以最大化等效信道增益；最后，在接收端设计最小均方误差（MMSE）滤波器消除用户间干扰。理论分析和仿真结果表明，基于DL的混合波束赋形方法相较于交替最大化（AltMax）与传统SVD方法：在高维信道矩阵和较多的用户情况下，计算复杂度分别降低了12.5%和23.44%；在已知信道状态信息（CSI）的情况下，频谱效率分别提高了2.277%和21.335%，在非完美CSI情况下，频谱效率分别提高了11.452%和43.375%。     

改进的混合下降法在麦克风阵列设计中的应用

在波束形成器设计中,由于麦克风阵列定位优化过程中的非凸性问题,传统的局部搜索技术可能不会产生最优的结果。为了解决这一问题,提出了一种联合遗传算法和梯度方法的混合下降法。通过使用梯度方法在启动点附近迅速找到最优解决方案,同时利用遗传算法避免了局部最小化,从而促进寻找更好的波束形成器设计的最优位置。实验结果表明,与其他几种常用的定位方法相比,使用混合下降方法确定的位置所设计出的波束形成器性能更好。     

基于3D MIMO异构网性能分析的码本设计

2D预编码技术通过数据处理仅能在水平方向调整波束,对于多用户系统尤其是基站边缘用户会造成严重的小区间干扰。针对该问题,在频分双工3D MIMO异构网络系统中,利用随机几何研究有限反馈机制下反馈开销对系统性能的影响。并在基站部署均匀平面阵列的基础上,提出基于水平发射角和垂直下倾角的3D MIMO多用户码本设计方案,且对所设计的码本方案进行仿真分析。结果表明,反馈开销以及微基站密度影响系统吞吐量,甚至影响到3D预编码方案的误码率。与基于2D和3D离散傅里叶变换码本的预编码方案相比,该方案大幅降低了系统的误码率,并提高了系统的吞吐量,优化了系统性能。     

基于二级码本的迫零波束成型自适应预编码方案

为了克服基于有限反馈的多用户多输入多输出(MIMO)系统中迫零波束成型(ZFBF)预编码方案反馈量小时性能较差的缺陷,提出一种基于二级码本的ZFBF自适应预编码方案。该方案的码本设计结合了酉矩阵和随机矢量码本,首先在一级码本中搜索最佳的波束成形矢量; 然后在扰动范围内计算最佳波束成形矢量对应的信干噪比(SINR),将其与系统设定的SINR门限值进行比较来决定用户的反馈信息; 最后基站根据用户的反馈信息自适应地改变码本,对用户进行ZFBF预编码。从而简化了用户端的码本搜索过程,并且在用户数较多的情况下用较少的反馈比特数达到较好的性能。仿真结果表明,该方案能够显著降低每用户的平均反馈比特数,以较低的反馈速率获得较好的和容量性能。     

基于黎曼拟牛顿的毫米波MIMO混合预编码算法

针对毫米波MIMO系统混合预编码算法的非凸单位模约束、矩阵耦合问题，文章提出了一种基于黎曼拟牛顿的交替最小化混合预编码（RLBFGS-AltMin）算法。该算法首先引入交替最小化框架（AltMin），有效解决了混合预编码矩阵联合优化困难的问题；其次，利用黎曼流形将模拟预编码部分中的非凸单位模约束转化为搜索空间无约束优化求解；最后，通过改进的梯度计算方式和黎曼梯度下降理论求解出最优数字预编码和模拟预编码矩阵。仿真实验结果表明，所提算法可以获得更接近全数字预编码的频谱效率。     

基于改进OMP算法的毫米波大规模MIMO混合预编码设计

针对全连接单用户毫米波大规模MIMO系统,以最大化系统可达和速率为目标,提出一种基于改进的正交匹配追踪（orthogonal matching pursuit,OMP）算法的混合预编码方案。在既有的基于OMP算法的混合预编码基础上,首先,针对其迭代次数过多的问题,受多步长思想的启发,从阵列响应集合中选取与射频链路数目相等的最优的前多列矢量,从而求得模拟预编码矩阵;其次,针对其求逆运算复杂度高的问题,利用Hlder不等式及Schatten范数来逼近待优化的目标函数,从而求得最优的数字预编码矩阵。仿真结果表明,所提基于改进的OMP算法的混合预编码方案有效降低了运算复杂度,且在数据流数目与射频链数目相差较小时,其系统性能更优。     

毫米波大规模MIMO系统中基于PAST算法的低复杂度混合预编码

在毫米波大规模MIMO系统中,一般采用混合模拟和数字预编码替代全数字预编码来减少射频链和能量消耗.然而,在计算最优无约束混合预编码时,奇异值分解(SVD)具有较高的复杂度.因此,提出了一种基于投影近似子空间跟踪(PAST)的低复杂度混合预编码算法.该算法在计算每个子速率的最优无约束混合预编码时,利用PAST算法估计需要的右奇异矩阵部分主要列向量,从而避免了高复杂度的SVD过程.仿真结果表明,不论是在全连接、混合连接还是在子连接系统结构中,该算法在频谱效率上都接近基于SVD的混合预编码,并且随着发送天线数的增加,提出的算法的复杂度和耗时远低于基于SVD的混合预编码.同时该算法的系统误码率较小,具有较好的可靠性.     

毫米波MIMO系统中部分连接型混合预编码设计

为了提高毫米波通信系统中混合预编码频谱效率,考虑交替使用最小化架构来提高波束形成增益。然而,这种架构因为射频域调相网络通常使用移相器构成,导致非凸约束,并且已知解决方案具有更高的计算复杂度。在使用交替最小化架构之前,证明了信道矩阵的有序右奇异向量的相位角可以用来初始化模拟预编码器,从而避免了采用搜索近似最佳模拟预编码矩阵的复杂优化过程。另外,不需要发射机处的天线阵列响应矢量。仿真结果表明,提出的算法性能优于传统部分连接型算法且复杂度更低,尤其在高信噪比情况下,更加明显。     

ROD-based hybrid TH precoding and combining for mmWave large-scale MIMO systems

Hybrid precoding is one of key techniques for millimeter wave (mmWave) large-scale multiple-input multiple-output (MIMO) systems. This paper considers a nonlinear hybrid precoding architecture which consists of a nonlinear unit, a reductive digital precoder and a constant modulus radio frequency (RF) precoder, and presents a novel hybrid Tomlinson-Harashima (TH) precoding and combining algorithm. Firstly, due to the intractability of the sum rates maximization problem for such a nonlinear hybrid precoding architecture, a tractable three-stage optimization problem is constructed through the lower bound of the sum rates, which allows the digital precoding matrix, the RF precoding matrix and the RF combining matrix to be optimized sequentially and independently. Then, in order to solve the three-stage optimization problem effectively, a novel row orthogonal decomposition (ROD) is defined. Based on the ROD, it is interesting that the necessary and sufficient condition of the optimal digital precoding matrix can be obtained, and a near-optimal RF precoding matrix can be derived. Finally, the optimization of the RF combining matrix is reformulated as a unimodular quadratic programming and solved by a generalized power method. Theoretical analyses and simulations indicate that the proposed ROD-based hybrid TH precoding and combining algorithm can offer a higher sum rates and a lower bit error rate with a comparable complexity in comparison to the previous works.     

MU-MIMO系统的用户调度和预编码联合优化

提出了一种有限反馈下多用户MIMO下行链路中用户调度和预编码的联合设计方法。在该方法中,每个用户向基站反馈自己希望的预编码向量序号,以及量化误差和自己信道的最大奇异值这两个标量。基站根据估计的信干噪比,选取信干噪比最大的一个用户,利用该用户反馈的预编码向量来生成一个预编码矩阵。基站继续逐个地选择其他用户,选择的准则是用户的信道能更好地匹配这个生成的预编码矩阵中的向量。该方法同时解决了多用户MIMO系统中,用户调度和预编码向量的设计这两个问题,属于一种跨层设计。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

认知中继网络中的功率分配算法

无人机（Unmanned aerial vehicle, UAV）通信是当前无线通信领域的研究热点。为了保证地面移动端与UAV通信的可靠性,提出了基于空时块码（Space-time block code, STBC）的协作中继传输方案。为了提升频谱效率,本文利用认知无线电技术,于协作中继处分别采用放大转发(Amplify-and-forward, AF)和解码转发(Decode-and-forward, DF)两种协议进行传输,在主用户通信服务质量得到保证和认知用户传输功率受限的条件下,建立以认知中继网络的吞吐量最大化为目标函数的优化问题。采取拉格朗日乘子法与Karush-Kuhn-Tucker (KKT)条件相结合的方案来实现优化问题中最优功率的分配。最后,仿真结果不仅验证了所提方案的有效性,还表明了DF中继协议下认知中继网络的吞吐量优于AF中继协议。     

统一框架下协作MIMO系统预编码方案

针对在协作MIMO系统中多小区及多用户间的干扰对系统性能的影响,一般都会基于某种设计准则进行预编码处理,但是由于设计目标的单一性会导致系统性能的不均衡,为了优化系统的整体性能,均衡各种性能指标,提出了统一数学框架下的预编码方案,并基于凸优化理论借助拉格朗日方程给出了预编码矩阵的求解方法。经仿真证明,算法在目标函数的收敛速度以及系统容量方面具有一定的优势,表明了所提方案实施的可行性。     

两类多用户MIMO线性预编码的功率分配*

将多用户MIMO线性预编码分为干扰消除和干扰抑制两类,针对干扰消除中的块对角化（block diagonalization,BD）迫零算法,讨论了经典注水功率分配,提出一种信噪比控制功率分配方案。该方案可使系统各子流接收信噪比相同,各个用户的误码性能一致,也可控制用户之间的任意信噪比比例;研究了干扰抑制类预编码的统一功率分配方案,提出一种针对存在干扰系统的适用于相关信道的迭代注水算法。该算法引入经典注水的思想,将干扰和噪声一并考虑。仿真结果表明,该算法在相关信道下使系统和容量获得了明显提高。