毫米波MIMO系统中基于正交码本的模数混合预编码算法

由于毫米波混频器件的高成本和高功耗,传统MIMO系统的数字预编码技术面临硬件复杂度过高的缺点,因而模数混合预编码吸引了学术界和工业界的广泛关注.基于此,提出了一种基于正交码本的模数混合预编码算法,该算法利用模拟波束成形码本的正交性,并行地设计各个射频链路的波束成形向量,显著降低了传统混合预编码设计中正交匹配追踪算法的计算复杂度,从而降低了硬件实现的复杂度.     

毫米波MIMO系统中的子天线阵列预编码算法研究

在第五代无线通信技术的研究中,毫米波通信凭借着巨大的信道容量优势,得到了很多的关注和研究.而将毫米波通信技术应用到目前已经广泛使用的MIMO无线通信系统中,则可以更大幅度地增加信道容量.大天线阵列的应用,可以很好地缓解毫米波系统难以避免的路径损耗问题,但同时也增加了数字预编码器的硬件复杂度.为了简化复杂度,使用了一种子天线阵列的结构来替代全天线阵列结构,并同时在数字域和模拟域上来完成整个系统的预编码,进而提出了一种改进型的混合预编码算法,通过将复杂的信道容量求解问题分解为若干独立的子问题,并利用连续干扰消除的思想解决子天线阵列之间的干扰,以求得整个系统的最大信道容量问题.仿真结果表明提出的混合预编码算法在性能上十分接近最优算法,且复杂度大大降低.     

无人机辅助多用户毫米波MIMO系统的透镜波束预编码技术研究

无人机(UAV)与毫米波(mmWave)多输入多输出(MIMO)系统的结合可以提供高数据速率的空中链路,然而其部署位置及波束赋形设计直接影响无线通信系统的吞吐量。为实现多用户同时接入通信,该文提出基于离散透镜阵列(DLA)结构的波束空间预编码技术,构建了联合UAV飞行高度、波束选择及混合预编码的优化方案。为了解决这一涉及随机目标函数的非凸优化问题,该文利用最小化加权最小均方误差方法,将问题转化为求一系列子优化问题,进而通过一种惩罚对偶分解(PDD)算法求解。数值仿真结果表明,该方案能够实现接近全数字波束赋形方案的频谱效率性能。     

基于连续干扰消除的毫米波MIMO系统混合预编码算法

该文研究多用户毫米波MIMO系统的混合模数预编码器和合并器设计。针对因信号传播漫散射造成的多用户间信号干扰问题,提出一种基于连续干扰消除(SIC)的鲁棒混合预编码算法。首先对信道矩阵进行正交分解,以消除来自已知用户信号的干扰,从而将含有非凸约束的多用户链路优化问题分解为多个单用户链路优化问题。然后采用相位提取算法逐个求解每个用户的最优传输链路,并结合最小均方误差(MMSE)准则求得多用户混合预编码矩阵。仿真结果表明,与现有的混合预编码算法相比,所提算法在强干扰环境下具有显著的性能优势。

     

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.     

毫米波大规模MIMO系统中基于智能搜索的混合预编码算法

为解决传统全连接结构毫米波大规模MIMO系统高硬件成本和实现难度大的问题,本文提出了一种基于智能搜索的部分连接结构混合预编码算法。该算法在基站端采用经典的迫零数字预编码,在模拟预编码部分单独设计模拟预编码矩阵,避免了数字、模拟预编码矩阵联合设计的高复杂度,并利用模拟预编码矩阵的块对角化特性,将其设计问题转化为最优化问题,采用SBO（satin bowerbird optimization）优化算法解决此问题。针对原始SBO算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于动态突变概率的DSBO（satin bowerbird optimization based on dynamic mutation probability）算法。针对移相器分辨率有限的情况,改进了DSBO算法,使之能解决此离散优化问题。仿真结果表明,与其他现有算法相比,提出的算法具有更高的系统容量和更低的误码率,且能处理移相器分辨率有限的情况。      

一种实用的毫米波大规模MIMO混合预编码算法

数字模拟混合预编码可以用较少的射频逼近全数字预编码的性能,可以用来解决毫米波大规模MIMO系统中由于射频链路过多造成的硬件损耗和校准问题。为解决传统混合预编码结构难以实现的缺点,该文的混合预编码研究基于一种简单的固定子连接结构。推导了系统可达速率最大,模拟预编码矩阵应满足的条件,从而将混合预编码矩阵设计问题转化为优化问题。采用鸟群算法(BSA)解决此优化问题,求得最优的预编码矩阵。针对模拟移相器分辨率有限的情况,提出一种直接量化的解决方案和一种基于改进的离散BSA的解决方案。仿真结果表明,所提算法能够基于简单结构实现较好的性能;移相器分辨率有限情况下,所提的两种解决方案都是有效的,且基于离散BSA的方案在分辨率较低时性能更优。     

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...     

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.     

基于毫米波大规模MIMO系统的混合预编码设计

大规模多输入多输出（MIMO）被认为是未来5G的关键技术之一。毫米波因其足够大的频谱带宽近来备受关注。针对部分连接结构、单用户下行链路毫米波大规模MIMO系统,提出了一种新型的混合预编码设计。利用分层设计思想,首先设计模拟预编码器,提出一种模拟预编码器算法;然后通过注水算法获得最佳数字预编码器;最后,将起始最优化问题转化为在每根天线功率分配约束下单个RF链路连接天线子阵列最优化问题,再根据迭代方法获得最佳混合预编码器。仿真结果表明,最佳混合预编码器性能接近纯数字预编码器的性能。     

毫米波大规模MIMO系统中抑制IQ不平衡的广义线性混合预编码方案

毫米波大规模MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）系统的混合预编码在基于理想硬件假设的前提下获得了广泛的研究。然而,在毫米波频段难以避免的硬件非理想特性会导致射频失真的产生,并严重制约系统的性能。本文考虑了毫米波大规模MIMO系统发射机同相和正交（In-phase and Quadrature-phase, IQ）支路不平衡问题,设计了一种基于广义线性实值信号模型的混合预编码方案以抑制IQ不平衡对系统性能的不利影响。该方案利用复-实变换将含有IQ不平衡引起的共轭干扰的接收信号模型转化为广义线性实值信号模型,基于正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）算法,分别在复数域和实数域迭代设计模拟预编码器和数字预编码器。仿真结果表明,该方案能有效地提高频谱效率和误码性能。      

基于CNN的毫米波无蜂窝大规模MIMO信道估计

针对小区间干扰导致蜂窝边缘无法满足不断增长的数据速率需求问题,毫米波无蜂窝大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统被认为是一种很有前途的解决方案。然而,毫米波的高频率、大带宽以及接入点配置的大量天线给信道估计带来了较大挑战。将毫米波大规模MIMO信道矩阵视为二维图像,结合图像去噪方法提出一种基于改进去噪卷积神经网络(Improved-Denoising Convolutional Neural Network, I-DnCNN)的信道估计算法。通过具有注意力机制的压缩与激励(Squeeze-and-Excitation, SE)模块,自适应调整提取的全局特征以增强对信道噪声特征的学习,根据接收信号估计出噪声等级图且增添为输入,提升对噪声的鲁棒性。最后,采用残差学习的方式获得估计信道矩阵。利用理论信道模型和基于波束追踪的信道数据集进行的仿真实验结果表明,与去噪卷积神经网络(Denoising Convolutional Neural Network, DnCNN)算法相比,所提算法在两个数据集下的信道估计精度可分别平均提升2.27...     

Hybrid Analog and Digital Precoding Based on Adaptive Method in P2P Massive MIMO

To achieve a far higher capacity in massive multi-input multi-output, the hybrid analog and digital precoding has been studied recently. In this paper, we consider the downlink single user communication system and propose an efficient matrix adaptive gradient descent algorithm to design the radio frequency precoder and combiner, and use the singular value decomposition method to obtain the digital precoder and combiner. Simulation results show that the proposed method can approach the performance of the conventional full digital precoding with a fast convergence rate.     

一种抑制残余硬件损伤影响的毫米波大规模MIMO混合预编码方案

在假设通信收发机具有理想硬件特性的前提下,毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统的混合预编码问题已经获得了广泛的研究。然而,由通信收发机硬件非理想特性导致的残余硬件损伤在毫米波大规模MIMO系统中难以避免,并且会严重影响混合预编码的性能。针对这一问题,该文建立了在收发机残余硬件损伤影响下的毫米波大规模MIMO混合预编码模型,提出一种基于流形优化的混合预编码方案。首先根据收发信号之间的修正均方误差建立优化目标,进而推导出数字预编码矩阵与数字组合矩阵的闭合表达式,然后基于黎曼流形处理恒模约束问题获得模拟预编码矩阵与模拟组合矩阵,最后进行收发机交替迭代获得混合预编码的优化结果。仿真结果表明,该方案有效抑制了残余硬件损伤对毫米波大规模MIMO系统的不利影响,显著提升了系统的性能。     

毫米波MIMO系统中稀疏度自适应的压缩感知信道估计

利用毫米波MIMO系统的稀疏特性,信道估计可以转化为稀疏信号重构的问题。解决毫米波MIMO稀疏信道估计问题时,传统的OMP方法需要信号的稀疏度作为先验信息,实际系统难以满足此需要。文中引入StOMP算法,根据信号已知的稀疏先验信息确定阈值,并结合动态的阈值调整,提出一种新的StOMP-D算法,实现了稀疏度自适应的毫米波MIMO信道估计。仿真结果表明,所提的方法与传统的LS方法比较,信道估计性能显著提高,并且与稀疏度已知的OMP方法性能十分接近,在稀疏度未知时有明显的优势。     

基于信道指纹的毫米波MIMO系统身份欺骗攻击检测方案

针对毫米波多输入输出系统(MIMO)中的身份欺骗攻击问题,该文提出一种基于信道指纹的攻击检测方案。在波束域中,毫米波信道图样呈现波束的稀疏性和高方向特性,且这种波束域特性与终端位置有极高的相关性。该文将该波束域信道图样作为一种信道指纹,提出了一种基于信道指纹的身份欺骗攻击检测方案,将欺骗攻击中的终端身份认证问题建模成对其信道指纹的二分类问题,并使用基于监督学习的支持向量机算法求解该分类问题。为获得好的分类效果,基于对信道指纹的数值分析,比较了皮尔逊相关系数、余弦相似度、相关矩阵距离、欧氏距离等相似度指标。根据比较结果,选择最优的指标作为分类特征训练分类模型。仿真结果表明,即使在低信噪比条件下,该方案仍具有高认证准确性和鲁棒性。与现有相关机制相比,攻击检测精度显著提高。