毫米波大规模MIMO系统波束选择方案的设计

针对毫米波大规模MIMO系统采用全数字预编码时,所需射频链路数量过多而导致能量消耗高的问题,提出了一种基于透镜的波束选择方案。该方案首先通过分析用户受干扰的可能性,将所有的用户分为干扰用户组和非干扰用户组,然后对于非干扰用户,直接利用最大功率准则进行波束选取,而对于干扰用户,则通过低复杂度增量算法选择合适的波束使系统和速率最大化。仿真结果表明,在有效减少系统所需射频链路数量和降低计算复杂度的基础上,该方案的系统和速率能够达到接近全数字预编码方案的水平,并且能够获得更高的能量效率。     

单用户毫米波大规模MIMO系统的混合预编码方案设计

对MIMO通信系统的数字预编码方法进行了深入分析,指出单用户毫米波大规模MIMO系统和传统全数字预编码方案所用射频(RF)链路数量过大致使系统实现成本大和能量消耗较高,并针对这种情况,提出了一种在系统收发两端分别采用混合预编码器和混合合成器的混合预编码方案。该方案首先通过迭代算法设计模拟预编码矩阵,并且根据信道矩阵与模拟预编码矩阵作用生成的等效信道矩阵设计数字预编码矩阵,然后根据混合预编码器设计混合合成器,从而使系统频谱效率最大化。该方案与传统全数字预编码及现有混合预编码方案的仿真比较结果表明,该方案有效降低了系统实现成本和能量消耗,且性能优于现有的混合预编码方案,与传统全数字预编码方案相比,性能非常接近。     

基于0.18μm CMOS工艺的2 Gsps 6比特全并行模数转换器设计

基于0.18μm CMOS工艺,研究并设计了一个精度为6比特、采样率为2 Gsps的全并行超高速模数转换器(ADC),发现并解决了门限限速效应(TLSE),进而提高了ADC的电压比较器的工作速度,并利用平均终端法减小了电路非线性失真。采用分段编码方式,使电路规模和速度都得到了优化。通过SMIC实现流片,有效面积为0.48mm~2。实测结果表明,该ADC芯片的最小分辨率为10mV,最高采样率可达2.2Gsps。最高采样率下有效位达到5.6比特,总功耗310mW。     

大规模MIMO系统的全导频RZF预编码方法

研究了大规模多输入多输出(MIMO)系统的预编码。针对小区间干扰和导频污染会对预编码的有效性产生较大影响的问题,提出了一种改进的全导频正则化迫零(RZF)预编码方法。该方法通过将有限的正交导频信号分配给小区用户来对预编码矩阵中的信道向量进行优化,得到优化后的全导频正则化预编码矩阵,并依此推导出新的包含导频污染函数和用户干扰函数的和速率表达式。另外,综合考虑基站天线数、用户数以及导频重用因子,优化其配置关系,从而用较少的用户信息和更高的导频重用因子来抑制更多的小区间干扰,有效地提升系统性能。实验结果表明,这种改进的RZF预编码算法能够较好地提高系统容量,在完全已知信道状态信息(CSI)和未完全已知CSI两种情况下的频谱效率及和速率均优于传统的RZF方法。     

采用预充开关运放的低功耗12位40MS/s流水线模数转换器

设计了一个采用新型预充快速开启开关运放的低功耗12位40MS/s流水线模数转换器(ADC)。该转换器通过采用新型预充开关运放技术、采样保持电路消去结构、动态比较器和优化采样电容,大大降低了电路的功耗。电路设计采用1.8V 1P6M 0.18μmCMOS工艺,仿真结果表明,在40MS/s采样速率下,输入信号为19MHz时,无杂散动态范围(SFDR)为90.15dB,信噪失真比(SNDR)为72.98dB,功耗为27.9mW。     

基于波束训练的大规模MIMO多用户度调度算法

在毫米波多用户大规模天线阵列多输入多输出(MIMO)系统中,由于使用混合波束形成结构,使得用户调度问题面临新的挑战,调度问题转变为在同一时频资源选择调度用户子集和用户与基站之间通信波束对的问题,需要从用户和波束两个维度来进行考虑。大规模MIMO由于在基站端和用户端使用大量的天线阵列,如果使用穷举搜索算法运算量极大,在实际应用中是不现实的。本文提出了一种基于波束训练的多用户调度方案,该方案分为2步。第1步,由于波束间的干扰大多数来自于相邻波束,因此对相邻波束进行分组,同时根据用户反馈的信干燥比(SINR)最大值的基站波束索引号把相关的用户映射到对应波束组。第2步,为了减小干扰,每个波束组的最小波束索引根据一定的原则来选取调度用户,然后通过基站和用户之间的波束训练选取最接近于SINR门限值的用户波束来进行通信。仿真结果表明,该方案具有逼近最优穷举方案的性能并且具有较低的计算复杂度。     

一种基于协同MIMO的无线传感器网络传输方案

针对无线传感器网络中能量有限和能耗不均衡问题,提出了一种基于协同多输入多输出(MIMO)的无线传感器网络传输方案,此方案利用有限比特的反馈信息实时调整簇头节点(CH)和协同簇头节点(CCHs)的发射功率并动态地更新协同簇头节点,减少协同簇头节点的能耗.在给定误比特率条件下,为使网络总能耗最小,对传输速率和协同簇头节点数进行联合优化,给出了均衡簇内节点能耗的算法.理论分析和仿真结果表明,此方案既能有效降低网络的总能耗,又能均衡网络中节点的能耗.     

RZF预编码与MMSE-SIC检测联合的大规模MIMO系统预编码设计算法

研究了大规模多输入多输出(MIMO)系统的预编码设计算法。针对大规模MIMO系统通常利用增加用户天线数来提高系统频谱效率的方法会导致用户间干扰增大,从而对系统性能产生负面影响的问题,提出了一种将正则化迫零(RZF)预编码与最小均方误差-串行干扰消除(MMSE-SIC)检测相结合的改进算法。该算法通过在基站端采用RZF预编码对信号进行预处理以平衡用户间干扰和噪声干扰的影响,继而在接收端运用检测性能优异的MMSE-SIC算法来进一步减轻信号中的干扰,从而达到提升系统容量的目的。实验结果表明,这种将RZF预编码与MMSE-SIC检测相结合的改进算法,在用户间干扰较大时具有较好的适用性,且在完全已知和未完全已知信道状态信息情况下的频谱效率均优于传统RZF算法。     

基于毫米波大规模MIMO的分离型子阵列混合波束成形算法

针对大规模MIMO系统中共享型阵列混合波束成形算法结构复杂和耗能较高的问题,提出了基于毫米波大规模MIMO的分离型子阵列混合波束成形算法。该算法采用分步设计的思想,首先根据模拟预编码矩阵的结构特点将天线阵列分解为多个独立的子阵列,并且依次设计每一个天线子阵列的预编码矩阵;然后在模拟预编码矩阵的基础上,采用标准的凸优化算法设计出数字预编码矩阵。仿真结果表明,本文所提算法能够达到较好的频谱效率,同时其能量效率要优于全数字波束成形算法和共享型阵列混合波束成形算法。     

基于修正EM的高效MIMO-OFDM系统MAP信道估计算法

针对MIMO-OFDM系统的基于期望最大化(EM)的最大后验(MAP)信道估计算法带来的误差地板(EF)现象及较低的数据传输效率,提出了一种基于修正EM的高效的MAP信道估计算法.该算法首先引入一种更精确的系统模型来改善基于EM的MAP估计算法在高信噪比下的EF现象,其次利用多个正交频分复用(OFDM)符号进行联合信道...     

MIMO信道树形矢量量化编码反馈方法

为了进一步降低有限反馈系统的反馈量,提出了一种多输入多输出(MIMO)信道树形矢量量化编码反馈方法.对于具有时间相关性的信道,首先统计出在已知当前码字的条件下下一个码字出现的条件概率,然后根据条件概率进行条件熵编码,编码结果反馈到输入端进行波束成形.该方法利用树形码本提高最优码字的搜索效率,减少计算量;利用信道的时间相关性提高编码效率,降低反馈量.仿真结果表明,在具有时间相关性的信道中,采用所提方法能以较少的计算量和较低的反馈量获取与传统方案相近的系统性能.