基于GSIC的上行链路毫米波大规模MIMO-NOMA系统低功耗传输方法

非正交多址接入（non-orthogonal multiple access,NOMA）和毫米波大规模多输入多输出（multiple-input multiple-output,MIMO）的结合能够支持未来无线通信网络的巨流量大连接需求。研究了上行链路毫米波大规模MIMO-NOMA系统中的功率最小化问题，提出了基于群体串行干扰消除（group-levelsuccessiveinterference cancellation,GSIC）的混合波束成形毫米波MIMO-NOMA上行传输系统新架构。具体来说，根据信道增益对用户进行群体划分，不同群体用户由NOMA服务，群体内用户采用空分多址区分。通过给不同群体设计模拟波束成形矩阵，对数字波束成形和功率控制进行联合优化，提出了一种并行迭代算法来解决优化问题。仿真结果表明，所提出的新架构在总功率方面优于传统的基于分簇和用户级串行干扰消除的毫米波大规模MIMO-NOMA。     

智能反射表面辅助的非正交多址接入系统用户分组、波束赋形与相移的优化

该文研究智能反射表面(IRS)辅助的多天线非正交多址接入(NOMA)网络中用户分组、发送波束赋形、相移等的联合优化问题。系统中1个分组分配1个波束并在组内进行连续干扰消除检测。该文提出一种不依赖于发送波束赋形和IRS相移的用户分组配对策略,将用户分组与其他优化分离,显著降低了优化问题求解的难度和计算复杂度。进一步,联合优化基站发送波束赋形、功率分配和IRS相移矩阵,最小化基站的总发送功率。原始优化问题是一个多变量相互耦合的非凸优化问题,利用松弛变量、连续凸逼近、半定松弛、交替迭代优化等方法将原问题转化为凸问题并求解。仿真结果显示,相较于1个用户1个波束的方案,所提方案在基站天线数较少时性能更优,而在天线数较多时也与该对比方案非常接近,但所提方案的优化计算复杂度更低。而对比采用不同分组算法、随机IRS相移方案、最大比发射方案,以及无IRS的方案,所提方案的性能始终更优。     

基于频谱效率的低复杂度自适应MIMO系统

在一定的误比特率(BER)下,使用自适应MQAM调制可以最大化MIMO系统的频谱效率。通过不同的算法可以得到自适应调制MIMO系统的离散速率频谱效率(DRSE)。为了进一步提高频谱效率,提出了一种基于DRSE,在不同的算法之间进行切换的低复杂度自适应机制。研究了在两种2×2信道下即:独立同分布(i.i.d)的平坦瑞利衰落信道和空间相关的瑞利衰落信道,自适应MIMO系统在正交空时块编码(OSTBC)和空间复用(SM)之间切换的自适应机制。仿真结果表明,通过选择一种最优的调制模式及发射模式的组合方式,此切换算法可以使系统的频谱效率得到有效提高,同时只增加有限的反馈信息,降低了系统复杂度。     

可重构智能表面辅助的非正交多址接入网络鲁棒能量效率资源分配算法

为提高非正交多址接入(NOMA)网络的鲁棒性和系统能效(EE),考虑了不完美信道状态信息,该文提出一种可重构智能表面(RIS)辅助的NOMA网络鲁棒能效最大资源分配算法。考虑用户信干噪比(SINR)中断概率约束、基站的最大发射功率约束以及连续相移约束,建立了一个非线性的能效最大化资源分配模型。用Dinkelbach方法将分式形式的目标函数转换为线性的参数相减的形式,利用S-procedure方法将含有信道不确定性的SINR中断概率约束转换成确定性形式,利用交替优化算法将多变量耦合的非凸优化问题分解成多个凸优化子问题,最后用CVX对分解出的子问题进行求解。仿真结果表明,在EE方面,所提算法比无可重构智能表面(RIS)算法提高了7.4%。在SINR中断概率方面,所提算法比非鲁棒算法降低了85.5%。     

基于大规模天线的多用户 MISO 下行链路频谱效率分析简

在大规模天线时分双工通信系统中,分析了多用户MISO下行链路的频谱效率。假定用户数固定且基站天线数M无限增大,通过理论推导分析发现,当基站发送功率减小到单天线基站的1/M时,随着M的增加系统频谱效率趋于一个恒值;并且简单的预处理即可消除用户间干扰和快衰落的影响。虽然多小区系统会受导频污染的影响,致使小区间干扰不能被完全消除,但是降低后的发送功率可使系统由干扰受限转变为噪声受限。采用迫零单位预编码与采用最大比发送单位预编码的系统频谱效率极限表达式相同。最后给出采用空时分组码的多用户下行链路的频谱效率下限值,并通过仿真分析证实了以上结论的正确性。     

基于智能反射表面辅助的MIMO无线通信密钥快速生成

近来,结合智能反射表面(IRS)辅助无线通信的密钥生成技术引发了学界的兴趣。然而目前的工作仅针对在单天线收发(SISO)系统中引入IRS辅助密钥生成,其IRS对密钥生成速率的提升效率不够高。针对此问题,该文研究了基于IRS结合MIMO系统的无线密钥快速生成方案,通过控制IRS反射合法双发与IRS之间的MIMO信号来构建等效的快速信道,可更显著地提升密钥生成速率(KGR)。该文首先从信息论角度对所提方案的密钥速率和安全性进行了分析与证明,推导了密钥速率性能上界的表达式。基于此,从不同的窃听场景出发,分析窃听者分别靠近合法收发方和IRS进行窃听时,其靠近的距离对密钥生成速率性能的影响,发现所提方案在密钥速率和安全性能上均得到显著提升。最后,通过仿真验证了所提方案的有效性和理论分析的正确性。     

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。     

大规模天线阵列系统技术探析

无线数据业务的爆炸式增长,特别是用户对高清晰度视频、手机电视等多媒体业务的需求越来越多,对无线通信系统的网络容量提出了更高的要求,提升频谱效率是满足未来无线通信系统中网络容量需求的重要手段。分析了大规模天线阵列系统的基本原理,通过仿真验证了大规模天线阵列系统的性能,并对信道信息获取、天线阵列设计、码本设计等关键技术进行了研究,提出了相应的解决方案。研究结果表明,大规模天线阵列系统能大幅提升频谱效率,显著降低系统能耗,是非常值得深入研究的绿色通信技术。     

时间相关信道下分布式大规模MIMO系统频谱效率分析

为了分析时变信道特性对多用户分布式大规模MIMO系统的频谱效率性能影响,通过引入一阶高斯马尔科夫过程来建模时变信道,以时间相关性系数表征时变快慢程度。当系统采用最大比合并（MRC）接收和最大比发送（MRT）预编码方案时,借助于确定性等价原理以及Gamma分布随机变量的性质,推导出了含有信道时变信息的上行和下行频谱效率闭合表达式。同时,给出了当基站总发送天线数与用户个数之比趋于无穷大时,频谱效率的极限表达式。分析表明,频谱效率随时间相关系数减小而降低,但并不影响系统所获得的发射功率增益。数值仿真验证了所推导的频谱效率闭合表达式和极限值的有效性和精确性,并比较得出时变信道下分布式大规模MIMO比集中式大规模MIMO具有更好的性能。      

基于天线选择技术的大规模下行MU-MIMO系统能效分析

为了提高大规模多用户多输入多输出(MU-MIMO)下行系统的能效,提出了一种基于发送天线选择技术的能效优化机制。首先建立了同时考虑发送功率与电路功耗的新的系统功耗模型,并基于该模型,分析了基站配置天线数目与所有接收终端用户数目对系统总功耗及能效的影响。然后通过理论推导得到了系统能效最优时的最优天线选择数目,并与使用全部天线时的系统能效进行比较。仿真结果表明,所提出的发送天线选择机制通过优化激活部分基站天线能够明显提高系统能效。在用户数为10、发送功率分别为40 W和10 W时,与使用全部天线相比,天线选择技术能够分别使得系统能效获得大约12%和78%的性能增益。     

基于功率最小化的IRS辅助上行NOMA系统资源分配方法

对于智能反射面(IRS)辅助的单簇上行非正交多址接入(NOMA)系统,该文提出一种最小化系统总功率的资源分配方案。首先构建最小化总功率的优化问题,优化参数为用户功率和IRS相移;然后,推导单个用户所需的功率与信道、用户的速率需求以及IRS相移之间的关系,将功率与相移的联合优化问题分解为多个包含单个参数的子优化问题;其次,采用迭代的方法求解所有的IRS相移,在每次迭代过程中,依次求解包含单个参数的子优化问题;最后,根据迭代得到的IRS相移计算出每个用户所需的最低功率。仿真结果显示,在速率需求相同的条件下,所提方案所需的总功率低于相同场景中的已有方案。     

Resource optimization of secure energy efficiency based on mmWave massive MIMO-NOMA system with SWIPT

The secure energy efficiency (SEE) problem was investigated for the millimeter wave (mmWave) multiple input multiple output (MIMO) non-orthogonal multiplex access (NOMA) systems with simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) in the presence of multiple legitimate receiver (LR) and an eavesdropper.LR was first grouped according to the channel state information and the cluster heads of each group were selected,then the LR of each cluster was served by each beam with NOMA and hybrid precoding technology.Based on this,a SEE maximization problem was formulated by optimizing power allocation and power splitting factors.The Dinkelbach algorithm and first order Taylor approximation were proposed to transform the original non-convex problem into a convex one,and an iterative algorithm was developed to solve it.Finally,numerical results show that the proposed scheme can effectively improve the SEE.     

On proportional fairness of uplink spectral efficiency in cell‐free massive MIMO systems

This paper is concerned with the proportional fairness (PF) of the spectral efficiency (SE) maximization of uplinks in a cell‐free (CF) massive multiple‐input multiple‐output (MIMO) system in which a large number of single‐antenna access points (APs) connected to a central processing unit (CPU) serve many single‐antenna users. To detect the user signals, the APs use matched filters based on the local channel state information while the CPU deploys receiver filters based on knowledge of channel statistics. We devise the maximization problem of the SE PF, which maximizes the sum of the logarithm of the achievable user rates, as a jointly nonconvex optimization problem of receiver filter coefficients and user power allocation subject to user power constraints. To handle the challenges associated with the nonconvexity of the formulated design problem, we develop an iterative algorithm by alternatively finding optimal filter coefficients at the CPU and transmit powers at the users. While the filter coefficient design is formulated as a generalized eigenvalue problem, the power allocation problem is addressed by a gradient projection (GP) approach. Simulation results show that the SE PF maximization not only offers approximately the achievable sum rates as compared to the sum‐rate maximization but also provides an improved trade‐off between the user rate fairness and the achievable sum rate.     

面向5G的大规模MIMO技术综述

未来第5代移动通信系统(5G)中无线数据业务量的爆发性增长推动着研究人员发展新的颠覆性技术.作为5G的关键候选技术之一,大规模多入多出(MIMO)在基站使用远超激活终端数的天线,能增加一个数量级的频谱效率并大幅降低发射功率.首先介绍了大规模MIMO的系统模型和理论性能,其次分析和归纳了在信道测量与建模、信道信息获取、传输方法的研究成果,然后简述了实验和测试进展,最后讨论了未来研究方向.     

大规模MIMO系统中基于权重二对角迭代的低复杂度预编码

大规模MIMO系统中由于系统下行链路的迫零（zero forcing,ZF）预编码中存在大矩阵求逆运算,随着用户数与天线数的增加,其复杂度随之增加。为了降低复杂度,提出了一种基于雅克比（Jacobi）迭代算法的改进预编码算法,用下二对角矩阵作为迭代矩阵,并且将迭代结果与上一步迭代结果进行权重相加来加速迭代。根据大规模MIMO系统信道矩阵的对角占优特性,将矩阵求逆的诺依曼近似的第一项作为迭代的初始值进一步加速迭代。相比于传统迫零预编码方案,提出的方案可以降低一个量级的算法复杂度,并且保证了预编码方案的性能。     

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。     

基于动态频谱接入的载波聚合技术研究与实现

以LTE-Advanced系统为研究背景,提出了一种基于动态频谱接入技术的载波聚合方案(DSA-CA)。该方案的主要思想是使支持载波聚合技术的eNB根据小区的平均负载自适应地调节聚合的载波数量,从而达到合理利用频谱的目的。通过对基于动态频谱接入技术的载波聚合方案在LTE-Advanced 系统中的性能进行仿真研究,结果表明:DSA-CA方案与传统载波聚合方案(CA)相比,可使系统性能在一定程度上得到提高,尤其当一个小区处于高负载、另一个小区处于低负载时,DSA-CA方案的优势更加明显,此时高负载小区系统吞吐量得到明显提高,低负载小区的频谱效率也显著上升。