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.     

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。     

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。     

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.     

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。      

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。     

基于V-BLAST的数字—模拟域混合预编码技术在多用户大规模MIMO中的应用

在大规模MIMO 系统中,全复杂度单一基带预编码（如全复杂度破零预编码FC-ZF）需要与天线阵元数目相同的射频链路,进而以高复杂度的硬件实施为代价,混合预编码（HP）技术可以大大降低射频链路数,且性能上接近全复杂度单一基带预编码技术,因此HP技术具有较高的研究价值。提出的自适应数字—模拟域混合预编码（自适应混合预编码/AHP）技术较传统数字—模拟域混合预编码（传统混合预编码）技术可以进一步有效地降低硬件的复杂度,并将其与V-BLAST技术相结合,可以同时获得阵列增益和复用增益。仿真结果表明,提出的方案具有较高的频谱效率、较低的硬件复杂度及比较理想的误码率性能。     

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.     

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。     

大规模MIMO下抗导频污染的预编码研究

大规模MIMO技术是传统MIMO技术的拓展,其中导频污染问题是大规模MIMO技术中关键问题之一。以下对目前研究存在的两种模型中的抗导频污染的预编码方案进行了讨论:独立信道模型和空间相关信道模型。两种信道模型对于不同的场景,各有其讨论价值。最后对目前研究所存在的缺陷及今后的发展趋势进行了讨论。     

基于空时编码的格基规约算法在混合预编码中的应用

在自适应混合预编码中,通过将格基规约算法与迫零预编码结合,构成格基规约(Lattice Reduction)破零预编码(Lattice Reduction-Zero Force,LR-ZF)算法,提高了信道正交性.将LR-ZF算法与模拟预编码组成混合预编码,将此方案和空时编码(Space Time Black Code...     

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...     

一种基于IQ失衡的大规模MIMO预编码算法

大规模MIMO具有较高的频谱利用率和能量效率等优点,但大量天线的使用也会带来一些缺点,比如IQ失衡问题等。针对大规模MIMO系统中存在的IQ失衡问题,提出了一种宽线性优化的块对角化预编码算法。通过仿真结果可以看出,本算法相对块对角化算法和宽线性对角化算法在误码率性能上有着显著的提高。     

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系统波束旋转预编码设计

为解决毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统因功率泄漏导致的能量损耗问题,该文提出基于最小相位误差的波束旋转(MPE-BR)预编码方案。首先,采用基于相移器的波束选择网络,构建波束选择集合,系统中每个射频(RF)链通过选择多个波束达到收集泄漏功率的目的。然后,以最大增益波束为基准,根据最小相位误差准则确定波束选择集合的相位,将所选波束的信道增益近似对准同一方向,使得用户的接收信噪比(SNR)最大,从而提高系统性能。此外,该文对所提预编码算法进行了理论分析,推导了频谱效率上界和能量效率上界。实验验证了理论推导的正确性,仿真结果表明,所提方法具有接近无漏功率的和速率性能,与现有的算法相比,所提方案具有较好的频谱效率和能量效率性能。     

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。

     

RIS辅助去蜂窝大规模MIMO系统低复杂度预编码算法设计

构思了一种智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)辅助去蜂窝大规模多输入多输出(Cell-free Massive Multiple-Input Multiple-Output, CF mMIMO)通信系统,提出了一种低复杂度预编码和RIS反射相位交替优化(Alternating Optimization, AO)算法。对于传统正则化迫零(Regularized Zero Forcing, RZF)预编码算法复杂度过高的问题,利用共轭梯度(Conjugate Gradients, CG)法,提出一种低复杂度的RZF-CG预编码算法,将RZF预编码的逆矩阵转换为线性方程组最小化问题,推导算法的残差以更新搜索方向,迭代求解逆矩阵。以最大化系统用户的总频谱效率为目标,推导了RIS相位闭合表达式,基于统计的信道状态信息提出一种低复杂度的投影梯度上升(Projected Gradient Ascent, PGA)算法。仿真结果表明,所提的AO算法能有效地提升系统性能,算法复杂度降低了约73.2%。