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.     

大规模MIMO系统中低复杂度的预编码改进算法

针对大规模MIMO系统中线性预编码包含复杂的大维矩阵求逆运算,从而产生较大系统开销这一问题,提出了一种低复杂度的基于区域选择初始解的RZF-GS预编码算法.该算法是在RZF预编码的基础上,用Gauss-Seidel迭代算法代替矩阵的求逆运算,并将通常的零初始解向量优化为基于区域选择初始解的向量.实验结果表明,该算法使系统整体的复杂度降低一个数量级,同时,与Neumann级数预编码和零初始解的RZF-GS预编码相比,该算法均明显加快了其收敛速率,用较少的迭代次数就能逼近经典RZF预编码的最优误码率性能.     

基于修正牛顿法的大规模MIMO低复杂度混合预编码算法

针对大规模多输入多输出（multiple-input multiple-output,MIMO）系统，提出了一种基于修正牛顿（modified Newton,MN）法的相位跟踪算法，有效地解决了传统高性能混合预编码方案中的高计算复杂度问题。该算法从子维度向量恢复的角度优化模拟预编码矩阵。在每个子维度优化中，采用相位跟踪方法将模拟预编码向量的恢复转化为无约束的非线性优化问题，并利用MN法进行求解。同时，应用Gerschgorin’s Disk定理和Hermitian矩阵分块求逆引理，分别降低了MN法中计算修正因子以及Hessian矩阵求逆的计算复杂度。实验结果表明，与仿真中几种传统的高性能混合预编码方案相比，所提算法具有更高的频谱效率和更低的计算复杂度。     

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。     

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。      

基于两阶段的毫米波大规模MIMO低复杂度混合预编码算法

针对现有基于矩阵分解的混合预编码算法信道容量有损和算法复杂度高的问题,本文提出了一种基于两阶段的低复杂度混合预编码算法.该算法分为获取最优全数字预编码器和求解混合预编码器两部分.首先,本文联合奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)与注水算法以容量无损的要求设计最优全数字预编码矩阵.其次,为了降低搜索超完备矩阵列的复杂度,提出两阶段混合预编码(Two?Stage Hybrid Precoding,TS?HP)算法求解混合预编码矩阵.第一阶段,根据天线阵列响应矩阵的相关性获取模拟预编码矩阵备选集;第二阶段,利用贪婪搜索对备选集进行搜索构建混合预编码矩阵.仿真结果表明,所提算法能够有效改善系统性能,降低复杂度.     

大规模MIMO系统混合线性迭代信号检测算法

针对大规模多输入多输出(MIMO)系统中线性最小均方误差(MMSE)信号检测算法复杂的高维矩阵求逆难以用于实际工程的问题,文章基于矩阵分块思想并结合Neumann级数展开算法,提出了一种低复杂度的混合迭代算法.利用MMSE算法中加权矩阵逆矩阵的Neumann级数二阶展开作为其分块矩阵求逆的迭代初始值,可以有效提高算法收...     

一种低复杂度多用户MIMO预编码方法

针对多用户多输入多输出(MIMO,Multiple Input Multiple Output)系统下行链路,提出了一种基于特定矩阵结构的低复杂度线性预编码方法。该方法利用规则块对角化(RBD,Regularized Block Diagonalization)方法的预编码矩阵具有的内在结构设计预编码矩阵,通过最小化总的干扰与噪声功率之和得到预编码矩阵的最终形式。等效性证明和复杂度分析表明,该方法能够获得与规则块对角化方法相同的"和速率"性能,同时大幅度降低了运算复杂度。仿真实验结果验证了这一结论。     

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。     

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。     

一种多输入多输出系统中有限反馈预编码的自适应跟踪测度

该文提出一种新的适用于无线相关信道中有限反馈预编码多输入多输出系统的预编码矩阵自适应跟踪测度。由于该测度在统计意义下对信道的相关性与预编码矩阵变化的关系具有更优化的描述,所以基于该测度的方案在保持较低反馈信息量的前提下,能够进一步改善预编码系统性能。文中给出优化自适应跟踪测度的理论推导。系统仿真分别针对无线信道的频域相关和时域相关,并结合空间分集和空间复用两类系统结构予以讨论,并验证了理论分析结果。另外,由于该测度方案算法复杂度更低,所以更具工程实用价值。     

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。     

基于人工蜂群算法的毫米波大规模MIMO混合预编码设计

针对传统的毫米波大规模多输入多输出(Multiple-Input Multi-Output, MIMO)系统存在硬件成本高和系统开销大等问题,提出一种基于人工蜂群(Artificial Bee Colony, ABC)算法的部分连接结构的数字模拟混合预编码方案。数字域部分采用经典的迫零(Zero-Force, ZF)预编码,在此基础上,推算了实现系统可达和速率最大化时,其模拟预编码矩阵应满足的条件,并进一步利用ABC算法的思想,把混合预编码矩阵设计问题等效为随机搜索寻优问题,求得最优的预编码矩阵。针对传统的ABC算法探索与开发能力未能达到很好的平衡这一缺陷,又提出一种基于交叉操作的全局ABC算法的解决方案。通过理论分析和仿真结果表明,相比传统算法,所提出的算法在系统总速率与算法收敛速度等方面的性能都有所提升。     

用于SFBC MIMO-OFDM系统的改进SLM算法

在空频编码(SFBC)多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中传输符号存在较高峰均功率比(PAPR)问题,采用SLM算法能够有效降低系统峰均功率比,但随着发射天线数的增加,较多的快速傅里叶反变换(IFFT)会增加系统的计算复杂度,因此,构造F矩阵并提出了一种基于F矩阵SFBC MIMO-OFDM系统的改进SLM算法。采用F矩阵作为相位序列组对空频编码信号进行独立处理,获得最优相位序列取共轭,将共轭序列中每两个旋转因子为一个单位交换位置,并扰码SFBC后各天线的信号,以此减少了每根发射天线上的IFFT次数。理论和MATLAB仿真分析表明,该算法获得了良好的峰均比性能,同时也降低了系统的计算复杂度。     

基于积流形的RIS辅助MIMO系统预编码和反射相移联合设计

流形优化的方法是求解带约束问题的一个重要工具，本文研究了一个RIS辅助单用户MIMO系统，联合设计基站编码器和RIS相移以最大化接收信号能量。采用积流形优化的算法，协同优化预编码矩阵和相移矩阵，将有多个约束的优化问题转化为积流形上的无约束优化问题。仿真结果表明，所提出的积流形优化算法与传统的交替流形优化方法性能基本相同，但收敛速度和计算复杂度大大降低。     

一种极化码MLC编码优化方案

为了降低极化码(Polar Codes)多层编码(Multilevel Coding)的实现复杂度,提出了一种改进的MLC编码实现算法。改进的算法中利用固定比特矩阵自包含特点,设计了一种使用单一编码器实现不同码率多层编码的方案,克服了算法中需要使用多个编码器的缺点,降低了系统复杂度和资源使用率。同时利用编码矩阵中BN可通过比特翻转实现的特点,提高了编码速度。理论推导和仿真结果表明改进的实现算法编译码性能与MLC算法性能一致,资源消耗更低。     

基于切比雪夫-迹迭代的大规模MIMO系统软输出信号检测

在多用户大规模多输入多输出(MIMO)系统信号检测算法中,最小均方误差(MMSE)算法可取得近似最优性能,但MMSE算法中高维矩阵求逆的复杂度过高,导致在实际应用中难以快速有效地实现。同时,对于高阶正交幅度调制(HQAM),如果符号向比特的解映射采用硬判决,将会导致后续信道译码的性能明显下降。因此,该文针对采用格雷编码的HQAM的多用户大规模MIMO系统,提出一种基于切比雪夫-迹迭代(CTI)的低复杂度软输出信号检测算法。该算法不但有效地规避了信号检测所需的高维矩阵求逆,同时,利用格雷编码的调制信号的比特翻转特性和二叉树结构,给出了一种融合三叉链表搜索的比特对数似然比(LLR)简化计算方法。仿真结果表明,该文所提的软输出信号检测算法最多需要3次迭代就能收敛并可取得接近MMSE算法的性能,在复杂度和性能之间取得了很好的折中。     

基于切比雪夫-迹迭代的大规模MIMO系统软输出信号检测

在多用户大规模多输入多输出(MIMO)系统信号检测算法中,最小均方误差(MMSE)算法可取得近似最优性能,但MMSE算法中高维矩阵求逆的复杂度过高,导致在实际应用中难以快速有效地实现.同时,对于高阶正交幅度调制(HQAM),如果符号向比特的解映射采用硬判决,将会导致后续信道译码的性能明显下降.因此,该文针对采用格雷编码的HQAM的多用户大规模MIMO系统,提出一种基于切比雪夫-迹迭代(CTI)的低复杂度软输出信号检测算法.该算法不但有效地规避了信号检测所需的高维矩阵求逆,同时,利用格雷编码的调制信号的比特翻转特性和二叉树结构,给出了一种融合三叉链表搜索的比特对数似然比(LLR)简化计算方法.仿真结果表明,该文所提的软输出信号检测算法最多需要3次迭代就能收敛并可取得接近MMSE算法的性能,在复杂度和性能之间取得了很好的折中.     

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...     

基于预处理共轭梯度法的低复杂度信号检测算法

大规模多输入多输出系统中,最小均方误差信号检测算法是近似最优的,但由于其涉及矩阵求逆,计算复杂度随着天线数量增加呈指数增长.提出了低复杂度的预处理共轭梯度信号检测算法,该算法通过预处理技术降低矩阵条件数,从而加快共轭梯度信号检测算法的收敛速度.仿真结果显示,该算法在小数量的迭代中能够达到和最小均方误差检测算法相似的误码率,算法复杂度下降了一个数量级.相比直接用共轭梯度法,能够更快收敛到最佳值.