大规模MIMO系统中低复杂度预编码技术研究

基于大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统,提出两类低复杂度预编码算法。首先,通过大规模MIMO系统的渐近正交信道特性近似求逆矩阵,提出了逐次超松弛(Successive Over Relaxation,SOR)预编码算法,能够降低矩阵计算复杂度。其次,在SOR基础上,进一步提出了共轭梯度(Conjugate Gradient,CG)算法,通过引入适当的预处理矩阵对矩阵进行预处理,使其特征值分布更为集中,降低了条件数,加快了算法的收敛速度,从而显著降低了计算复杂度。仿真表明,提出的SOR方法误码率性能优于传统的正则化迫零(Regularization Zero-Forcing,RZF)预编码,而CG算法能够在保证SOR误码率性能的情况下进一步降低计算时间复杂度。     

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。     

基于改进粒子群算法的毫米波大规模MIMO混合预编码方案

针对毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统中基于传统粒子群优化（PSO）算法的混合预编码方案,在迭代后期收敛速度较慢以及容易陷入局部最优值的问题,提出了一种基于改进PSO算法的混合预编码方案。首先,随机初始化粒子的位置矢量和速度矢量,并以最大化系统和速率为目标求解初始群体最优位置矢量;其次,更新位置矢量和速度矢量,并随机地选择更新后的两个粒子的个体历史最优位置矢量进行加权求和作为新的个体历史最优位置矢量,从中挑选出若干个使系统和速率最大的粒子,将其个体历史最优位置矢量的加权平均值作为新的群体最优位置矢量,并与之前的群体最优位置矢量比较,经过多次迭代形成最终的群体最优位置矢量即为所求的最佳混合预编码矢量,并对其进行归一化;最后,根据归一化后的混合预编码矢量设计最终的模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵。仿真结果表明,与基于传统PSO算法的混合预编码方案相比,所提改进方案在收敛速度与和速率上都得到优化;其收敛速度提高约100%,且性能可以达到全数字预编码方案的90%,因此,该改进方案能够有效提升系统性能且加快收敛。     

基于黎曼拟牛顿的毫米波MIMO混合预编码算法

针对毫米波MIMO系统混合预编码算法的非凸单位模约束、矩阵耦合问题,文章提出了一种基于黎曼拟牛顿的交替最小化混合预编码（RLBFGS-AltMin）算法。该算法首先引入交替最小化框架（AltMin）,有效解决了混合预编码矩阵联合优化困难的问题;其次,利用黎曼流形将模拟预编码部分中的非凸单位模约束转化为搜索空间无约束优化求解;最后,通过改进的梯度计算方式和黎曼梯度下降理论求解出最优数字预编码和模拟预编码矩阵。仿真实验结果表明,所提算法可以获得更接近全数字预编码的频谱效率。     

大规模MIMO系统中基于3D码本的多用户预编码方案

针对大规模多输入多输出(MIMO)系统存在的共信道干扰问题,提出一种基于3D码本的多用户预编码方案。以均匀平面阵列天线为基础,利用垂直下倾角的分布特点设计垂直码本,并将现有的离散傅里叶变换码本作为水平码本,基于Kronecker积运算重新构造3D码本。结合码字选择和用户调度策略,最小化大规模MIMO系统中多用户的干扰。仿真结果表明,与基于3D离散傅里叶变换码本的预编码方案相比,该方案能准确区分用户在垂直维信道信息上的差异,有效抑制多用户干扰,提升系统速率。     

Massive MIMO下行系统小区能效算法

在大规模多输入多输出(massive MIMO)下行链路系统下,不牺牲用户端QoS,进行优化能源效率,对信号发射动态功率进行了推导,这个问题被证明有一个隐藏凸优化,利用凸优化提出优化算法,动态的集中能量给用户分配同时减少了损耗.在相同条件和假设下,与传统的迫零预编码(ZF)和最大比传输(MRT)预编码方案进行性能分析并比较.仿真结果与理论结果一致,并表明在相同条件下优化算法比ZF的性能好,ZF比MRT性能更好.     

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。     

MIMO+OFDM系统中量化预编码的自适应反馈方法*

首先介绍了MIMO OFDM系统中线性预编码的原理,并在此基础上提出了一种量化预编码的自适应反馈方法,即将移动终端反馈的移动速度和信道质量指示作为量化预编码确定反馈时间间隔和频域间隔的判决门限,可实现根据信道变化的快慢调整预编码矢量对应的资源块大小,使预编码矢量更符合实际的信道状态。通过仿真证明,该自适应反馈的量化预编码方法比非自适应的量化预编码方案更接近信道容量,可实现更稳定、更好的传输能力。     

基于改进共轭梯度的大规模多输入多输出预编码

针对大规模多输入多输出（Massive MIMO）系统下行链路预编码实现复杂、线性预编码矩阵求逆困难等问题，提出一种基于对称逐步超松弛预处理共轭梯度法（SSOR-PCG）的低复杂度预编码算法。该算法在共轭梯度（PCG）算法的基础上，采用对称逐步超松弛分裂（SSOR）算法对矩阵进行预处理以降低矩阵的条件数，达到提高预编码算法收敛速度、降低复杂度的目的。仿真结果表明：与PCG算法相比，所提出的SSOR-PCG预编码算法运行时间缩短约88.93%，在信噪比为26 dB时已收敛；与迫零预编码算法相比，所提算法迭代2次即可获得与迫零预编码算法相近的系统容量性能，复杂度降低约一个数量级，误码率降低约49.94%。     

多小区MIMO系统中的迫零型预编码方法

针对多小区下行链路中的多 用户之间的同频干扰问题,提出了一种新的迫零型预编码方法。该方法基于线性代数的正交 投影原理,构造联合干扰信道矩阵,将目标用户的信道矩阵投影到联合干扰信道的零空间。 由此构造的预编码矩阵可以使得目标用户不会对其他用户产生干扰。相比于传统的预编码方 法,此方法在低信噪比区域性能较优,但是在高信噪比区域不如传统方法,所以结合两种方 法的特点,本文进一步提出了一种自适应预编码方法,并且分析对比了3种方法的计算复杂 度。仿真结果表明：自适应预编码方法在整个信噪比区域均优于传统方法,而运算复杂度略 高于传统方法。     

基于模代数预编码的MIMO室内可见光通信系统

针对基于模代数预编码(THP)的多用户多输入多输出(MIMO)室内可见光通信系统存在误码率高、功率利用率低的问题,提出一种基于格基规约THP的多用户MIMO(MU-MIMO)通信系统。通过改进的格基规约THP对信道矩阵进行优化使其满秩,在此基础上,设计多用户接收信号均衡分配方案。仿真结果表明,在信噪比较高且信道不稳定的情况下,MU-MIMO通信系统具有较强的鲁棒性以及较低的误码率,多用户接收信号均衡分配方案有效解决了THP算法中用户接收信息的公平分配问题。     

基于SAOR的Massive MIMO系统信号检测算法

大规模多输入多输出(Massive multiple input multiple output, Massive MIMO)系统采用最小均方误差(Minimum mean square error, MMSE)接收检测方法时存在矩阵求逆复杂度高的问题，已有较多降低复杂度的研究。在降低检测算法复杂度的同时，如何提高算法收敛速度和检测性能一直是人们关注的焦点。本文将对称加速超松弛(Symmetric accelerated over-relaxation， SAOR)迭代算法应用于Massive MIMO系统信号检测中，避免了复杂的矩阵求逆计算，实现了复杂度较最小均方误差算法降低了一个数量级。仿真结果表明，基于SAOR的检测方法通过较少的迭代次数就能逼近最小均方误差（Minimum mean square error, MMSE）算法的检测性能，为Massive MIMO系统中接收信号的快速检测提供了较好的实现方法。     

MU-MIMO系统的用户调度和预编码联合优化

提出了一种有限反馈下多用户MIMO下行链路中用户调度和预编码的联合设计方法。在该方法中,每个用户向基站反馈自己希望的预编码向量序号,以及量化误差和自己信道的最大奇异值这两个标量。基站根据估计的信干噪比,选取信干噪比最大的一个用户,利用该用户反馈的预编码向量来生成一个预编码矩阵。基站继续逐个地选择其他用户,选择的准则是用户的信道能更好地匹配这个生成的预编码矩阵中的向量。该方法同时解决了多用户MIMO系统中,用户调度和预编码向量的设计这两个问题,属于一种跨层设计。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

两类多用户MIMO线性预编码的功率分配*

将多用户MIMO线性预编码分为干扰消除和干扰抑制两类,针对干扰消除中的块对角化（block diagonalization,BD）迫零算法,讨论了经典注水功率分配,提出一种信噪比控制功率分配方案。该方案可使系统各子流接收信噪比相同,各个用户的误码性能一致,也可控制用户之间的任意信噪比比例;研究了干扰抑制类预编码的统一功率分配方案,提出一种针对存在干扰系统的适用于相关信道的迭代注水算法。该算法引入经典注水的思想,将干扰和噪声一并考虑。仿真结果表明,该算法在相关信道下使系统和容量获得了明显提高。     

MIMO干扰信道中一种新的分布式迭代预编码算法

MIMO技术可以有效地提高通信系统的容量,但会带来很严重的用户间干扰问题。预编码技术以其能简化接收机和抑制干扰的作用将会在未来通信中扮演着重要角色。将多数据流的预编码矩阵设计转换成单数据流预编码矢量设计,提出了基于信干噪比最大的分布式迭代算法,以及将虚拟信干噪和最小均方误差方法相结合的迭代算法。数值仿真结果表明提出的算法可以有效提高系统容量。     

基于改进OMP算法的毫米波大规模MIMO混合预编码设计

针对全连接单用户毫米波大规模MIMO系统,以最大化系统可达和速率为目标,提出一种基于改进的正交匹配追踪（orthogonal matching pursuit,OMP）算法的混合预编码方案。在既有的基于OMP算法的混合预编码基础上,首先,针对其迭代次数过多的问题,受多步长思想的启发,从阵列响应集合中选取与射频链路数目相等的最优的前多列矢量,从而求得模拟预编码矩阵;其次,针对其求逆运算复杂度高的问题,利用Hlder不等式及Schatten范数来逼近待优化的目标函数,从而求得最优的数字预编码矩阵。仿真结果表明,所提基于改进的OMP算法的混合预编码方案有效降低了运算复杂度,且在数据流数目与射频链数目相差较小时,其系统性能更优。     

宽带MIMO电力线系统有限反馈预编码方法*

多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)宽带电力线通信(power line communication, PLC)系统中由于电磁耦合存在共信道干扰,从而限制系统信道容量性能。针对该问题,提出一种基于量化反馈的预编码算法。首先利用两个相位角对预编码矩阵进行参数化,通过对相位角均匀量化形成预编码码本;其次采用弦距离准则从码本中选取最优码字。最后基于数据流的子载波映射信息,提出一种新的功率分配方案。仿真结果表明,该算法利用码本索引可有效降低反馈开销,同时结合新的功率分配方案可有效降低系统误码率、提升系统吞吐量。     

大规模MIMO系统的改进MCMC检测算法

大规模MIMO(多输入多输出)技术通过配置大规模天线阵列提高系统的频谱和能量效率,接收算法的复杂度是其实现的瓶颈。MCMC(马尔可夫链蒙特卡罗)检测方法可以较低复杂度获得接近理论最优的性能。提出一种改进的MCMC算法,将超松弛迭代方法应用于MCMC检测,引入松弛因子加快马尔可夫链收敛速度,降低检测复杂度。仿真结果表明,该算法能改善系统的误码率(BER)性能,解决传统MCMC算法在高信噪比条件下的"陷入"问题,同时降低运算复杂度。