一种基于SSOR的大规模MIMO线性预编码方案

大规模多输入多输出系统(Massive MIMO)由于天线数和用户数太大,导致预编码矩阵在求逆是复杂度过高。为了降低复杂度,本文提出了一种基于对称逐步超松弛(SSOR)的线性预编码方案,相比传统的规则化迫零(RZF)预编码方案,本文所提的方案在没有任何性能损失的情况下可以降低一个量级的运算复杂度,为了保证所提SSOR预编码方案的性能,提出一种仅依靠天线配置的简单的量化松弛参数。     

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...     

大规模MIMO系统的预编码算法综述

相比于传统多输入多输出（MIMO）系统,大规模MIMO的天线数量大幅增加,使得系统的容量提升、误比特率下降,但也造成预编码矩阵维度升高,算法复杂度、系统成本及实现难度增大。将大规模MIMO系统主要采用的预编码技术分为线性和非线性两个部分,对两者进行了归纳和对比,并着重介绍了几种经过简化的线性预编码算法和几种比较典型的非线性预编码算法,指出因为非线性算法的复杂度很高,故未来大规模MIMO系统的预编码应当以线性算法为主。     

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。      

基于信道状态的MIMO预编码算法

针对多输入多输出（MIMO）的应用需要,研究了一种利用发端信道状态信息（CSIT）进行预编码,增强系统性能的方法。该方法在发送端采用线性预编码器对CSIT进行预编码,合理分配不同天线的发射功率以提高系统性能;分别在低、高信噪比条件下,对进行预编码前后的容量比值差值进行了仿真分析。分析结果表明：进行预编码后,MIMO系统容量明显改善,以上研究结果对MIMO的工程应用有良好的参考意义。     

基于异构网络的Massive MIMO RZF预编码

使用异构网络与Massive MIMO系统相结合,在小区分布SCAs来分担基站流量,以不牺牲用户QoS的前提下,提高小区的能源利用率.在现有RZF预编码进行改进使之可以在基于异构网络的Massive MIMO系统下应用,并使系统达到渐近最优性能.     

基于IT＋＋的MIMO—OFDM非线性预编码仿真研究

预编码技术能够有效的抑制MIMO信道中的多用户干扰,能显著提高系统容量,同时也能大大简化接收机的算法。主要对MIMO—OFDM系统的非线性预编码技术进行了深入研究,通过搭建出的MIM0-OFDM仿真平台对DPC（DirtyPaperCoding,脏纸编码）和THP（TomlinsonHarashimaPre—coding,模代数TH编码）两种非线性预编码算法进行了性能仿真,比较了这两种算法的BER（误码率）,同时也比较了它们与线性zv（ZeroForcing,迫零）预编码算法的BER差异,并指出了不同算法的适用性。     

基于最大化信干噪比的多用户MIMO下行预编码

研究多用户MIMO系统下行链路的容量，以及如何达到该容量是最近几年研究的热点．基于各用户之间干扰为零的BD（Block Diagona Jjzation）算法，由于各用户信道空间的交叠，会造成多用户MIMO系统容量较大的损失，同时BD算法要求接入点的发射天线数不能小于空间复用用户的接收天线数之和．本文提出了基于最大化信干噪比准则下的线性预编码，和减少容量损失的次优线性预编码两种方案，避免了上述两个缺点，推导出基于最大化邬恹准则的线性预编码就是各用户采用单数据流传输的方案，同时通过容量分析和误码率仿真证明，这两种算法都优于传统的BD算法。     

基于预编码与导频分配的大规模MIMO导频污染抑制

导频污染问题是限制大规模多输入多输出(MIMO)系统性能的主要影响因素.针对这个问题,提出了一种基于改进预编码和最优导频分配策略的大规模MIMO系统导频污染抑制算法.首先,在系统下通过基于改进遗传优化算法的最大化信干噪比(SINR)预编码算法,获得最优预编码矩阵;然后,通过基于用户信道条件优劣的最优导频分配策略对每个小区用户进行导频分配,从而实现大规模MIMO系统导频污染抑制.通过Matlab仿真结果可知,相对于传统的SINR预编码算法,所提算法的复杂度降低了65%左右,而导频污染抑制性能提升了30%左右.该算法能够有效抑制导频污染,提升大规模MIMO系统的性能.     

MIMO下行链路系统预编码技术

本文主要介绍了MIMO下行链路系统的几种非线性预编码算法,包括脏纸编码、THP预编码和矢量预编码,重点分析了矢量预编码算法中求解扰动矢量的格基规约算法,并对该算法进行了仿真分析.此外,本文也给出了对未来MIMO系统预编码研究的发展趋势.     

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.     

单载波大规模MIMO频域预均衡与波束成型的联合设计

本文考虑了单载波频域预处理技术作为多用户大规模MIMO下行链路通信的传输方案。首先,根据系统模型推导出宽带多用户大规模MIMO下行链路预编码的形式,其中包括匹配滤波(MF)和迫零(ZF)预编码方案。随后,通过理论推导和仿真验证得到两种预编码方案下OFDM与SC-FDP的用户和速率表达式,结果显示SC-FDP在大规模MIMO场景下拥有与OFDM相似的用户和速率。然后,通过仿真实验对比OFDM与SC-FDP的峰均比(PAPR),结果表明在用户数目较少的情况下,SC-FDP相对于OFDM具有更小的PAPR,随着用户数增加,两者之间差异逐渐减小。最后,对多用户MIMO下行链路中OFDM与SC-FDP的运算复杂度进行比较,二者系统复杂度相当,而SC-FDP主要运算任务在基站端完成。基于以上比较分析,SC-FDP在宽带多用户大规模MIMO下行链路中是一种很有潜力的传输方案。      

BER analysis using zero-forcing linear precoding scheme for massive MIMO under imperfect channel state information

ABSTRACT

In massive MIMO systems, inter-user interference has effect on the transmitted signals, so linear precoding techniques are employed for multiuser transmission channels to remove this inter-user interference. It is very complicated to design a suitable linear precoding technique having low computational complexity, which will give an excellent Bit Error Rate (BER) performance. In this paper, we analyse BER under imperfect Channel-State-Information (CSI) using Zero-Forcing (ZF) linear precoding scheme in the downlink, massive MIMO in Time-Division-Duplex (TDD) mode. We derive the closed-form expressions for BER that are obtained from the new expressions derived for Signal-Interference-Noise Ratio (SINR), and then analysis with different parameters using numerical and Monte Carlo simulated results is carried out in MATLAB under imperfect CSI. It was found that our theoretical analysis agrees well with the simulated results. In our analysis, BER was observed in most cases to be good when the number of Base Station (BS) antennas is large enough to accommodate the served users, but when the number of users grows up, the BER performance degrades depending on how many BS antennas are capable of handling the additional users. Also, increasing the downlink transmit power was found to improve the performance, but it is not an energy-efficient way for massive MIMO.     

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。     

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.     

TDD大规模MIMO系统中两种新的下行预编码方案

针对时分双工大规模MIMO系统,该文提出两种新的下行链路预编码方案,即新最大比合并(NMRC)和新迫零(NZF)方案,通过理论分析得到两种新预编码方案下目标用户和非目标用户的下行链路信干噪比和频谱效率的表达式,并与传统的迫零(ZF)和最大比合并(MRC)预编码的下行链路信干噪比、频谱效率和误码率性能进行比较。仿真结果表明,所提出的NMRC和NZF预编码与传统的MRC和ZF预编码相比,在不增加运算复杂度的前提下可以获得更好的性能,而且新的预编码方案在提高目标用户性能的同时,对其他非目标用户的性能也有一定的改善。     

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。     

基于SLNR准则的MU-MIMO下行链路的预编码与用户调度

在多用户MIMO（MU-MIMO）系统的下行链路中,为了降低用户端的处理复杂度,发射端预编码的设计对多用户MIMO系统的性能非常重要,基于信漏噪比（SLNR）准则的预编码技术由于同时考虑了共信道干扰（CCI）和噪声,提高了系统的性能,但基站同时服务的用户有限,基于信漏噪比最大的用户调度能够合理地选择用户,提高了多用户分级增益,使系统获得更高的系统容量和系统性能。仿真结果表明,基于SLNR准则的多用户预编码在系统容量和误码率方面要优于单一考虑CCI的迫零预编码（ZF）和单一考虑噪声的最大化每个用户接收到信号的信噪比预编码（MRT）。在采用SLNR预编码的条件下,信漏噪比最大的用户调度系统性比轮询调度和最大信道增益调度好,并且随着待选用户数的增多,不会给系统的调度策略带来很大的影响。