大规模MIMO下最优预编码选择策略研究

大规模多入多出(Massive MIMO)系统中,随着天线数的增加,线性预编码算法的性能逐渐趋于最优,选择合适的线性预编码对系统性能具有重要的意义.针对发射端信道状态信息(Channel State Information at Transmitter,CSIT)不完美的Massive MIMO系统,推导出了迫零(Zero-Forcing,ZF)和最大比传输(Maximum Ratio Transmission,MRT)这两种常见预编码方案在向量归一化方式下的下行可达和速率下界,并给出了证明.随后对两种下界进行了分析,提出了一个关于系统用户数的阈值,当系统用户数和阈值的大小关系不同时,两种预编码性能的优劣关系也不相同.根据分析结果,文章进一步提出了一种以系统中用户数为参量的预编码选择策略,可以保证不论用户数如何变化,系统都能选择出更优的那一个预编码算法来对信号进行预处理.分析的有效性和方案的可靠性通过仿真得到了验证.     

有限反馈MIMO系统中一种基于双码本的功率分配与预编码方案

研究表明，有限反馈预编码能有效利用信道信息提高MIMO系统频谱效率，在此基础上，在发射端进行功率控制将使频谱效率得到进一步提升．为了最大化有限反馈MIMO系统的频谱效率，本文提出了一种基于自适应调制的功率分配与预编码方案．为了减少反馈量，该方案通过双码本方式来反馈预编码矩阵和功率控制矢量，并给出了一种基于K-均值聚类的功率码本设计方法．仿真结果表明，该方案的反馈信息量少，且获得了较好频谱性能。     

大规模MU-MIMO系统归一化预编码算法

针对大规模MU-MIMO系统中预编码技术性能不佳的问题,在不完善信道状态信息(CSI)的情况下,对迫零(ZF)和最大比发射(MRT)预编码技术提出了两种归一化算法：向量归一化与矩阵归一化。首先基站通过上行导频序列估计CSI,并在下行链路中用所提的算法对预编码矩阵进行归一化处理,然后将其与发送信号以及信道进行匹配。仿真结果表明,在高信噪比时,ZF预编码使用向量归一化算法实现了更好的系统性能;而在低信噪比时,MRT预编码使用矩阵归一化算法使系统性能得到了良好改善。     

基于遗传算法的毫米波大规模MIMO系统混合预编码

目前混合预编码方案中,大多采取高精度的移相器作为模拟预编码的设计基础,使得系统成本增加。针对这一问题,探讨了有限精度射频前端的混合预编码设计。为了实现更高的频谱利用率,考虑到天线权值的最优组合为一NP（Non-deterministic Polynomial）问题,受机器学习启发,采用遗传算法对阵列中阵元的相位取值进行建模设计模拟预编码。通过信道矩阵与模拟预编码矩阵的乘积引入等效信道矩阵,考虑用户间干扰,以最大信干噪比准则进行数字预编码设计。仿真结果表明,该方案得到的混合预编码矩阵其系统性能可逼近全数字预编码矩阵的性能。     

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.     

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。     

基于实数分类器的MIMO系统链路自适应

多输入多输出(Multiple-Input Multiple Output,MIMO)技术已被广泛应用于无线通信系统。由于信道中均衡、预编码、空间模式、调制和编码方案(Modulation and Coding Scheme,MCS)之间耦合的复杂性,在MIMO系统中执行链路自适应仍十分困难。通过实数分类器提出MIMO系统中的链路自适应方案来最大化频谱效率,并保持传输的可靠性。从信道状态信息(Channel State Information,CSI)中提取特征,并结合特定的代价函数选择调制和编码方案,基于最大化频谱效率的目标来选择空间模式。     

基于格规约辅助的MIMO系统GMD-TH预编码方案

现有的GMD-TH(Geometric Mean Decomposition-Tomlison Harashima)预编码方案在发射端未对获得MIMO(Multiple-Input-Multiple-Output)信道增益矩阵优化,因而其误码率和分集增益无法获得令人满意的效果.为此,在原有MIMO系统GMD-TH预编码的基础上,提出梁种基于格规约辅助的GMD-TH预编码方案.该方案采用基于格规约的算法对信道矩阵进行优化,经过优化的信道矩阵其列向量之间具有更好的正交性并且向量的长度更短,并且采用优化的信道矩阵提高了GMD-TH预编码MIMO系统的分集增益.仿真结果表明:相比于传统的线性预编码方案,该预编码方案有效地提高了MIMO分集增益,相同误码率下,信噪比降低3dB以上,具有实用价值.     

基于毫米波大规模MIMO的混合RZF预编码算法

针对毫米波大规模MIMO系统采用全数字预编码时,系统所需射频链路数量较大而导致实现成本和能耗较高的问题,提出了一种在基站端和用户端分别采用混合预编码和模拟合并的方案.在充分考虑信道特性的基础上,根据收发两端的天线阵列响应矢量分别设计模拟预编码矩阵和模拟合并矩阵,然后根据生成的有效信道矩阵,在基带部分设计低维的数字预编码,从而消除系统中噪声和用户间干扰的影响.仿真结果表明,在有效减少系统所需射频链路数量的基础上,所提混合预编码方案能够接近传统全数字预编码方案的性能.     

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.     

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.     

3D MIMO多小区多用户系统基于QBFO 算法的垂直波束下倾角优化

本文针对大尺度衰落下3D MIMO多用户系统中天线下倾角优化问题,首先在采用最大比传输预编码的基础上,假设有用信号功率、用户间干扰功率、小区间干扰功率都服从伽玛分布,将系统和速率公式简化为关于波束下倾角的函数。然后,以系统和速率最大化为目标函数,利用改进的量子菌群觅食优化算法（quantum bacterial foraging algorithm）,求解最优的天线下倾角。计算机仿真表明,本文提出的3D波束赋形方案在低信噪比和用户数较多时可以获得更高的系统和速率。      

瑞利衰落信道下MMRT的性能分析

为了提高系统性能减少系统功耗和硬件复杂度等,该文提出一种在基站采用最少选择最大比发射的发送分集技术,即MMRT。利用随机矩阵和排序统计的理论知识,该文对MMRT技术进行了详细的性能分析。并得到其在瑞利衰落信道下的中断概率、误码率等的确切表达式。最后通过仿真试验验证了理论分析的正确性。     

基于中断概率的协作通信中继选择与功率分配算法

研究了功率受限情况下多中继协作通信网络的中继选择和功率优化问题。在AF网络中,提出了一种低复杂度中继选择与功率分配算法,其目标是在总功率一定的条件下使系统的中断概率最小。本算法对源节点和所有潜在中继节点进行功率分配,结合当前信噪比选择最优的中继集合,通过最速下降法求出使系统中断概率最低的功率分配因子。该算法不需要知道大量瞬时信道信息、不需要系统在等功率条件下进行中继选择,只需求得中继节点排列矩阵便可根据当前信噪比自适应获得最优中继节点集合。仿真结果表明,在相同条件下,该算法明显优于不同中继节点集合下几种算法的中断性能,并且与传统的SAF及AAF算法相比,有效降低了中断概率,提升了系统性能和功率效率。     

最大比发射/选择接收技术的性能研究

为了提高系统性能并降低接收端(移动台)的硬件复杂度,提出一种新的MIMO传输技术。即在发射端(基站)按最大比发射(MRT,maximal-ratio transmit)技术,接收端则基于信噪比最大的原则仅选择一根接收天线来处理信号,记作MRT/RAS(maximal-ratio transmit/receiver antenna selection)。根据随机矩阵和排序统计的最新理论,推导出瑞利衰落信道下MRT/RAS系统的中断概率、误码率(BER)等性能指标的确切表达式。仿真结果表明MRT/RAS系统可以取得很好的阵列增益及满分集增益。相同频谱条件下,性能超过某些复杂的空时编码系统。而且在准静态衰落信道下,信道估计错误对取得的分集阶数并没有影响。仿真试验也证明了分析结果的正确性。     

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。     

基于部分信道信息的卫星多波束联合预编码优化方法

在现有的卫星多波束联合预编码技术研究中,普遍假设卫星发射机有理想的用户信道信息;遗憾的是,由于长距离信号传播延迟,这种假设并不适合于卫星移动通信系统,特别是地球同步卫星系统.为了解决这个问题,提出了基于部分信道信息的多波束协作传输方法;利用阴影-莱斯信道模型,本文导出了闭合形式的中断容量表示,给出了基于部分信道信息的多波束联合预编码优化算法,克服了现有方法的局限性.仿真结果表明,与传统的单波束频率复用方法比较,提出的方法大大降低了系统的发射功率.