Massive MIMO 下行系统能效资源分配算法

摘 要: 针对无线通信网耗能造成二氧化碳排放量和运营成本日益增加的问题,提出了一种下行大规模天线系统能效最优的资源分配算法。算法在基站端采用最大比合并(MRT)的预编码情况下,考虑各用户最小数据速率、最大发射功率和可容忍的干扰水平约束条件下,以最大化系统能效下界为准则建立非凸优化模型。首先采用一种迭代算法确定每个用户的带宽分配,然后根据分数规划的性质,将能效优化问题的分数形式转化为减式形式,进而利用凸优化方法求解基站端最优的发射天线数和发射功率来获得最优能效。仿真结果表明,所提算法能以较小的迭代次数收敛到最大能效值,并且有较好的系统频谱效率性能,同时算法复杂度得到了显著降低。     

多用户MIMO系统预编码技术的研究

多天线基站和多用户可以组成一个多用户MIMO系统,为获得更高的系统容量和高效传输性能。预编码是一种应用于发射端以达到抑制多用户间干扰的预均衡方法。基于非理想信道状态信息(CSI)条件,针对多用户MIMO系统的下行信道,研究了线性ZF预编码和非线性THP预编码的性能,给出了接收端信号与干扰和噪声比SINR的近似表达式。对两种THP变体结构,dTHP结构和cTHP结构进行了性能仿真比较。仿真结果表明,cTHP结构的性能要优于dTHP结构。同时,给出了信道估计误差对cTHP结构BER影响的定量仿真结果。对非理想CSI下的预编码技术选择提供了一定的依据,并对限定信道估计误差的偏差程度具有参考意义。     

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。     

一种平衡策略下网络多输入多输出系统的预编码方案

针对在多小区多输入多输出（MIMO）系统预处理中,最大化目标用户信干噪比与最小化干扰泄露之间存在的相互矛盾,提出一种基于平衡策略的预编码算法,构建预编码算法数学模型,引入干扰代价函数,并借助拉格朗日方程对所提算法的预编码向量进行求解,同时对算法的实现步骤进行了说明。最后在仿真中,对效用函数的收敛速度与迭代次数的关系进行了仿真,并基于系统最大和速率对该算法与现有算法的性能进行了比较,仿真结果验证了该算法在收敛速度与系统吞吐量方面的优越性能。     

采用预编码的GSM网络最大互信息优化方法研究

为了提高广义空间调制(GSM)互信息的性能,提出了一种新的基于椭球算法的预编码方案。首先,为了对含有互信息的预编码器进行优化,推导出了有限字符输入下的GSM互信息解析表达式。在最大化GSM互信息的过程中,为了解决联合预编码设计的非凸耦合问题,将GMS系统转换成虚拟的多输入多输出(MIMO)系统。然后,在考虑所有子信道功率约束的条件下,使用了扩展的椭球算法。实验结果表明,提出的预编码方案大大提升了GSM互信息的性能。     

基于PSO-LR的多输入多输出系统预编码方案

为了提高多输入多输出系统的通信质量、降低误码率,针对格基约减(Lattice Reduction,LR)算法格基优化的难题,提出一种粒子群算法优化格基约减的多输入多输出系统预编码方案(Particle Swarm Optimization-LR,PSO-LR)。该方案将初始格基置乱产生粒子群算法的初始粒子群,然后采用粒子之间的信息共享和交流操作产生性能最优的新格基,最后对算法的性能进行理论分析,并通过仿真实验测试其性能。结果表明,相对于同类其它方法 ,PSO-LR算法有效地降低多输入多输出系统通信的误码率,提高了通信质量。     

平均计算时间复杂度优化的动态粒子群优化算法

粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法已经被广泛地应用,其中包括大量实时性要求很高的领域,如宽带数字信号处理。传统PSO算法需要对大量粒子分别进行若干次迭代运算,这将导致该算法的平均计算时间复杂度较高,运算延时大,不能满足这种高实时性要求。因此,需要在不影响性能的前提下降低PSO算法的平均计算时间复杂度。提出了一种粒子数量可变的动态粒子群优化(DPSO:Dynamic PSO)算法,其核心是丢弃粒子判定条件,在迭代过程中,根据该条件动态地抛弃一些粒子,从而降低算法的平均计算时间复杂度。此外,在算法迭代过程中对粒子的个体极值进行变异,从而避免陷入局部最优解。实验和理论分析结果表明,在算法的平均计算时间复杂度方面,对于相同的优化结果,DPSO算法的平均计算时间复杂度比传统PSO算法降低了30%左右;在算法的性能方面,对于单峰值目标函数,DPSO算法与传统PSO算法的优化性能相当,而对于多峰值目标函数,DPSO算法的优化性能要优于传统PSO算法。     

降低FBMC/OQAM峰均比的联合算法

为克服FBMC/OQAM系统存在峰均比(PAPR)较高的问题,提出一种多数据块优化的部分序列传输(IPTS)与载波预留(TR)联合的算法。根据FBMC/OQAM符号的重叠特性,在传统的PTS算法上进行多数据块优化,结合新型相位因子,在不增加边带信息的条件下保证较低的PAPR,联合载波预留(TR)算法进一步抑制系统PAPR。理论分析和仿真实验结果表明,IPTS-TR联合算法具有更优的PAPR性能。     

基于能量收集的环境反向散射通信联合优化算法设计

针对环境反向散射通信系统,设计两跳无线信息和能量传输方案并基于能效最大化准则给出联合优化算法。源端配置多天线并采用最大比发送(Max Ratio Transmission,MRT)预编码方法,中继节点使用功率分流法以完成信息发送与能量收集。基于系统传输模型,对源端天线数和发送功率采用联合优化算法以得到系统最大能效。借助高信噪比近似法进行非凸向凸的转化以解决优化目标中非凸问题。此外,利用Lambert W函数得到源端天线数和发送功率联合优化的最优解。仿真结果验证了所提方案的有效性和正确性。     

一种求解截断L1正则化项问题的坐标下降算法

L1正则化在稀疏学习的研究中起关键作用,使用截断L1正则化项往往可以获得更好的准确率,但却导致了非凸优化问题.目前,主要采用多阶段凸松弛(multi-stage convex relaxation,MSCR)算法进行求解,由于每一阶段都需要求解一个凸优化问题,计算代价较大.为了弥补上述不足,提出了一种求解截断L1正则化项非凸学习问题的坐标下降算法(Non-convex CD).该算法只需在多阶段凸松弛算法的每一阶段执行单步的坐标下降算法,有效降低了计算复杂性.理论分析表明所提出的算法是收敛的.针对Lasso问题,在大规模真实数据库作了实验,实验结果表明,Non-convex CD在取得和MSCR几乎相同准确率的基础上,求解的CPU时间甚至优于求解凸问题的坐标下降方法.为了进一步说明所提算法的性能,进一步研究了Non-convex CD在图像去模糊化中的应用问题.     

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.     

分布式MIMO系统容量最优的预编码设计

针对分布式多入多出(MIMO)系统各天线功率无法共享的问题,基于分布式MIMO系统各天线功率受限的假设,提出容量准则下的最优预编码矩阵设计方案。采用Lagrange对偶优化的方法,将原优化问题转化为其对偶问题,给出求解预编码矩阵的迭代算法流程,以及在不同天线配置和容量准则下的信号发射策略。仿真结果表明,在发射天线数目多于接收天线数目时或信道矩阵缺秩时,该迭代算法求得的预编码矩阵的容量性能优于已有次优解析解。     

一种优化的准正交空时分组码预编码方法

基于准正交空时分组码的时域均衡技术提出一种新的块预编码方法。该方法将平坦衰落信道符号编码扩展到时域上数据块编码,构造了一种嵌入式准正交结构,从而简化了接收端信号处理,降低了复杂度。同时,对准正交空时分组码部分解耦和全解耦两种方式进行了比较,蒙特卡罗仿真结果证明了该方法的优势。     

MIMO信道中基于功率分配的SLNR预编码算法

为了消除或降低多用户MIMO系统下行链路存在的共信道干扰（ CCI）,提出一种结合功率分配的基于最大化信漏噪比（ SLNR）的预编码算法。首先,根据SLNR算法求出最优预编码矩阵,再结合最优功率分配算法,借助拉格朗日乘数法,优化分配每个用户的发送功率,从而提高系统和容量以及降低误码率（ BER）性能。为了简化计算复杂度,还提出了SLNR算法结合次优化功率分配算法。仿真表明,所提出的算法比块对角化（ BD）算法和最小均方误差准则（ MMSE）算法在系统和容量以及误码率性能上都有所改善。     

一种基于信漏噪比的多用户优化预编码迭代算法

提出了一种新的基于信漏噪比的多用户优化预编码迭代算法。在深入分析和发掘系统设计中预编码矩阵和接收合并矩阵之间的内在联系的基础上,利用新提出的迭代算法解决其本质上存在的嵌套关系,从而实现系统综合性能优化。数字仿真从平均误码率与系统和速率两个层面对新算法进行验证。结果表明,新方案相较于原始基于信漏噪比的方案以及过去提出的其他经典方案具有明显性能优势。因其迭代算法收敛迅速,因此具有工程实践价值。     

Leakage-based user scheduling in MU-MIMO broadcast channel

This paper investigates user scheduling in multi-user MIMO broadcast channel. We propose a leakagebased user scheduling scheme, in which a user’s leakage power to other users is an important factor to determine whether the user should be selected. The accuracy of closed-form solution of SLNR (signal to leakage plus noise ratio) makes the proposed scheme outperform the traditional scheduling method based on SINR (signal to interference plus noise ratio). The proposed algorithms can work in case of perfect or limited feedback of CSI (channel state information) at transmitter, and the advantage is verified with numerical results. A tradeoff relation among feedback bits number, active user number and transmit/receive antennas number is analyzed, which serves as a system design guideline.     

认知MIMO频谱共享系统中基于感知的预编码优化

提出了一种基于时域频谱感知的空域频谱共享策略:先对主用户频谱进行时域感知,如果主用户不存在则立刻进行认知通信,否则根据感知结果调整波束方向和发射功率,以尽量减小对主用户的干扰。具体地,以预编码矩阵为优化参数,最小化次用户均方误差为优化目标,在对主用户的干扰功率约束下,得到了最优的预编码策略。此外,还分别研究了硬判决和软判决对预编码优化的影响。仿真结果表明,基于感知的频谱共享获得的符号均方误差小于传统的频谱共享策略;而基于软判决的频谱共享策略优于基于硬判决的策略。     

基于SJNR准则抑制多小区间干扰的自适应网络预编码研究*

针对多输入多输出（MIMO）多小区协作系统中下行链路的同频干扰问题,利用基于SJNR准则的自适应网络预编码,通过基站协作有效地对抗小区间干扰。首先给出了基于SJNR准则的自适应预编码设计,该方案可以在各基站采用独立的线性预编码技术对小区间干扰进行有效抑制,然后分为市区和郊区两种情况分别得到基于SJNR准则的自适应网络预编码。仿真结果表明,采用该方案有效地抑制了小区间干扰,系统性能有明显改善,同时还降低了系统的复杂度。     

一种基于子空间分解的认知MIMO传输机制

针对传统认知无线电中检测-避免机制无法保证认知用户通信质量的问题,利用多输入多输出(MIMO)在空域处理上的优势,提出一种基于子空间分解的认知MIMO传输机制。在信道检测阶段,通过对协方差矩阵进行子空间分解得到噪声空间,在数据传输阶段,结合预编码将发送信号投影到噪声空间上,并采用功率注水以优化系统性能。仿真结果表明,该算法可以实现认知用户与主用户的空间复用,有效地提高系统的频谱利用率。