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.其次,为了降低搜索超完备矩阵列的复杂度,提出两阶段混合预编码(Two?Stage Hybrid Precoding,TS?HP)算法求解混合预编码矩阵.第一阶段,根据天线阵列响应矩阵的相关性获取模拟预编码矩阵备选集;第二阶段,利用贪婪搜索对备选集进行搜索构建混合预编码矩阵.仿真结果表明,所提算法能够有效改善系统性能,降低复杂度.     

面向大规模MIMO系统的下行预编码技术研究进展

大规模多入多出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术在移动通信系统中发挥着至关重要的作用,但在部署中却引入了干扰。为了消除大规模MIMO干扰,业界围绕低复杂度的预编码算法开展了大量的研究工作。将已有大规模MIMO系统的预编码技术进行了归纳,重点分析了线性预编码和非线性预编码中经典算法的复杂度和优缺点,最后对大规模MIMO预编码技术的发展趋势进行了探讨。     

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.