基于IAFS算法的毫米波大规模MIMO混合预编码方法

毫米波大规模多输入多输出系统可以通过部分连接混合预编码方法克服其信号路径损耗带来的不利影响,具有硬件实现复杂度低、能量效率高的优点,当输入的数据流数与射频链路数相等时,可以采用基于串行干扰消除的混合预编码方法。当输入的数据流数与射频链路数不相等时,提出了一种基于改进人工鱼群（IAFS）算法的混合预编码方法。其核心思想是基于频谱效率最优化准则和部分连接结构的特点,将针对模拟预编码矩阵变量的频谱效率优化问题转化为基于矢量变量的频谱效率最优化问题,利用IAFS算法进行寻优求解完成预编码矩阵设计。仿真结果表明,所提方法在低信噪比条件下具有较好的频谱效率与能量效率性能,有望在现实场景中得到应用。     

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。     

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...     

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.     

大规模MIMO无线专网下行链路检测算法研究

以充分开发利用大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)空间上的无线资源、提升系统频谱效率和功率效率为目标,在充分分析无线专网信道特点的基础上,提出了线性检测和非线性检测2种方案,将多级预编码和检测算法有机结合,对高斯、乡村、市区及山区等信道条件下的误码性能和吞吐量进行了仿真分析,验证了球形译码算法优于MMSE检测算法,适用于基于大规模MIMO无线通信专网下行链路高性能接收机。     

毫米波massive MIMO系统中混合连接的混合预编码设计

为了提高混合连接的混合预编码的频谱效率,首先利用连续干扰消除(SIC)的原理得到理想条件下的最优混合预编码矩阵,然后利用梯度下降理论将最优混合预编码矩阵分解为数字预编码矩阵和模拟预编码矩阵,最后考虑模拟预编码矩阵的恒模约束条件,并以最大化频谱效率为目标利用交替最小化方法优化模拟和数字预编码矩阵。所提出的混合预编码设计算法基于混合连接结构,因而能量效率远优于部分连接的和全连接的混合预编码。同时,该算法不会增加混合连接的混合预编码的硬件复杂度且只少量增加计算量。仿真结果表明,该算法能提升混合连接的混合预编码的频谱效率,特别是当射频(RF)链路数大于数据流数时,频谱效率的提升更加显著。由于分块不需要满足正交性,该算法比现有混合连接的混合预编码更适合实际应用。     

基于粒子群算法的预编码设计

针对多用户多输入多输出系统的下行链路传输,提出了一种基于粒子群算法的预编码设计方案。该方案首先通过理论分析,推导出错误符号概率的函数,该函数是将平均符号错误概率构造为预编码矩阵和各用户信道信息的函数,并以最小符号错误概率为判断准则。然后利用模拟鸟群觅食的粒子群方法对其进行优化搜索,得到最佳效果。理论分析与仿真结果表明,该方案性能比传统的预编码性能更优。     

毫米波大规模MIMO系统中的一种低复杂度的混合波束赋形方案

针对传统模拟/数字混合波束赋形需要进行信道估计和高维奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的问题,设计了一种低复杂度的混合波束赋形方案。在模拟域,采用离散傅立叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)设计出码本波束,并提出一种基于期望信号的波束扫描方法,搜索出最接近期望用户方向的模拟波束。在数字域,结合自适应算法将波束微调对准期望用户方向,并在干扰方向形成较深的"零陷"。通过理论分析和仿真,对误差收敛、信干噪比以及频谱效率等性能进行了研究。结果表明,所设计的混合波束赋形方案在不涉及信道估计、SVD分解的情况下,信干噪比和频谱效率等性能仍可以接近于纯数字波束赋形方案。     

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。     

毫米波单用户多天线系统的混合预编码设计

在毫米波MIMO通信系统中,针对如何提升频谱效率的问题,该文提出一种有效的混合预编码双层交替迭代算法。外层交替使用分解的方法解耦收发端,减少1次计算中所求变量的个数;而内层交替只对接收或者发送端进行,利用模拟域矩阵按列分解,数字域矩阵按行分解,将频谱效率表达式化简为一系列子问题。考虑到模拟域矩阵中单个元素对函数的影响和模为1的限制,对列元素采取逐个优化的方案,并对每一次的解加上约束,使解始终处在收敛域内。实验结果表明,所提交替优化解决方案可以获得更好的性能且有着较低的复杂度。     

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...     

多用户MIMO系统广播信道的连续块对角化预编码算法

针对块对角化(BD)算法无法满足各个用户的需要、串行优化(SO)算法排序复杂、容量较低的问题,提出了一种连续块对角化(SBD)算法.该算法按照各用户的信道条件、服务质量(QoS)需求给用户定义不同的优先级,并按优先级次序进行块对角化,后续用户在对高优先级用户及同优先级用户不干扰的条件下采用块对角化法抵消共信道干扰(CC...     

MIMO双向中继信道的网络预编码算法研究

在衰落信道环境下,多输入多输出（MIMO）网络编码比传统的网络编码具有更好的鲁棒性.而网络编码与无线中继技术的结合也是目前最具潜力的研究热点之一.从通信基本原理的角度对MIMO双向中继系统的3种通信模型进行介绍,对相应的网络预编码实现的算法和机制进行研究对比,指出3种模型各自的优缺点.最后,讨论该领域的进一步研究方向.     

MIMO系统中基于几何均值分解的矢量预编码研究

在结合几何均值分解和矢量预编码的方案下,研究最小均方误差意义下最优扰动矢量的求解.提出了扩大扰动矢量的取值范围,分为2种情况,一是扰动矢量中的元素为连续值:二是扰动矢量中的元素为连续值和离散值之和.最小化收发信号的均方误差分别求解2种情况下的最优扰动矢量.仿真表明,天线数目较多时第二种情况能够提供较大的性能增益.     

基于混合量化移相器的毫米波大规模MIMO预编码设计

针对毫米波大规模MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统能量效率低下的问题,提出一种基于混合精度移相器量化的混合预编码设计方法.首先考虑到系统能量效率闭合表达式难以直接求解,通过Dinkelbach方法将能量效率优化问题转换为范数最小化的形式,然后将其进一步解耦为混合预编码矩阵和混合...