多用户大规模 MIMO 系统中能效的研究

针对多用户下行大规模多输入多输出（multiple input multiple output ,MIMO）无线通信系统,提出一种基于能效的联合优化方案。该方案在采用同时考虑发射功耗和电路功耗的功耗模型以及迫零（zero forcing ,ZF）预编码的情况下,推导出天线数、天线子集以及发射功率与系统能效之间的关系式,从而建立联合优化天线数,天线子集和发射功率的能效优化模型,并提出一种新的迭代搜索算法来求解此模型。该迭代算法首先对天线数进行遍历,当天线数确定后,采用基于信道矩阵范数的天线选择算法进行天线子集的选取,随后利用凸优化理论来调整发射功率,不仅提高了系统能效而且降低了算法复杂度。仿真结果表明,与使用全部天线和只考虑天线数的方案相比,所提联合优化方案的能效有明显的提高。     

基于虚拟子阵列的多用户大规模MIMO混合预编码

为了在多用户大规模多入多出系统中获得更高空间分集增益,提出一种基于虚拟子阵列的部分连接结构模数混合预编码方案.此方案允许射频链路动态连接发射天线.首先通过提取空口信道的共轭相位设计模拟预编码矩阵,并提出逐元最大化虚拟子阵列增益算法以获得更大模拟预编码增益,然后对等效信道实施迫零数字预编码.仿真结果表明,Rayleigh衰落信道中所提虚拟子阵列方案比传统的部分连接结构方案能取得更高的频谱效率,且对相位量化误差不敏感.     

多波束阵列天线系统信道校准方法

基于Butler矩阵多波束天线系统实现蜂窝小区覆盖的基本原理和对多波束相关系数与阵列单元间距关系的研究,提出了在天线方向图矢量中引入窗函数和改变阵列单元间距的方法以改进系统的性能.针对无线信道衰落特性的不确定性以及Butler矩阵多波束网络的随机误差,给出了一种多波束阵列天线幅相误差的改进校准方法.该方法采用非正弦信号AC(alternating code)码作为正交编码信号集,发送一组正交编码信号到多波束阵列天线,接收端相干检测并以向量的形式累积,通过正交编码矩阵的逆矩阵解码得到校正因子,利用校正因子对Butler多波束天线的幅相误差进行修正.仿真结果表明该校准算法准确、有效,经幅相误差校准的多波束阵列天线可以实现小区的多波束覆盖.     

三小区多用户蜂窝系统的分组干扰对齐算法

针对3小区,每小区多个用户的蜂窝系统,提出了一种基于分组的线性干扰对齐算法.算法首先对系统中所有的用户进行分组,分组后的每组包含3个用户,且3用户分别来自系统中3个不同的小区,通过分组将复杂的蜂窝多址接入信道转换为较简单的干扰信道;然后在用户端通过联立多矩阵,应用特征向量求解预编码矩阵将每个分组中的干扰进行两两对齐,压缩干扰子空间,再利用最大化弦距离理论对得到的预编码矩阵进行进一步的优化,最后在基站端利用矩阵逆的性质以较低的计算复杂度设计干扰消除矩阵将系统中的干扰完全消除.通过系统仿真分析显示,该算法较传统的蜂窝干扰对齐算法,能以较低的天线配置和较低的计算复杂度实现较高的系统容量.     

干扰泄漏最小的多小区MIMO干扰对齐算法

在3小区多输入多输出(MIMO)干扰对齐通信系统中, 提出一种基于系统总干扰泄漏最小的预编码矩阵组的选择算法.首先求出系统中所有变换矩阵,并基于干扰泄漏最小准则从中寻找出最优的变换矩阵;再依据干扰对齐的最大自由度选出一半的特征向量组成预编码矩阵.仿真结果表明:与现有干扰对齐预编码矩阵的设计方案相比,文中提出的算法在系统和速率性能上有明显的改善,而且该算法在统计信道状态信息下同样具有优势.     

大规模多天线无线信道及容量特性研究

基站端配置大量天线构成的大规模多天线系统,可以进一步挖掘空间域增益,大幅度提升无线通信系统传输容量和功率效率.从理论上看,大规模多天线系统获得空间域增益的前提条件是传播环境中的各子信道满足正交条件.准确的获取无线信道信息是通信系统研究的基础,它为通信系统的链路级仿真、样机试验和标准制定提供理论基础和技术支撑.本文研究了大规模多天线无线信道的特点,总结了国内外大规模无线信道的测量与建模,通过随机矩阵特征值经验概率密度函数角度研究了Massive MIMO无线信道的信道容量,并给出了球面波信道建模和阵列域的相关性与非平稳特性为下一步的两个研究方向.     

非理想双极化多天线系统中的信道信息反馈方法

在实际环境中,布置双极化天线时存在极化泄漏问题,影响信道信息量化反馈方法的精度,大规模天线系统中会造成预编码性能明显下降.本文从双极化信道模型出发,将信道矩阵分解为理想极化信道部分和极化泄露部分,并对各部分信道的特征矢量进行了分析,得到了各部分最佳特征矢量模型.基于这些模型,给出了基于多个分量加权合并的信道特征矢量量化反馈方法,能够有效地适应极化泄露带来的影响.仿真结果表明,该反馈方法能有效提高信道信息的量化效率和精度,进而获得明显的谱效率提升.      

一种多用户MIMO下行系统中TH预编码与调度机制

针对多用户多输入多输出(Multi-input multi-output,MIMO)系统潜在的空间分集增益和多用户分集增益,该文提出了一种移动端多天线联合处理的Tomlinson-Harashima(TH)预编码和多用户调度算法联合优化机制。与传统TH预编码不同的是,所提出的TH预编码方案可应用在各用户数据流小于其接收天线数的场合,在进行系统最优设计时,可充分利用多天线接收分集来提高系统和速率。基于TH预编码方案的最优多用户调度算法具有很高的运算复杂度,提出了一种基于等效信道增益的次优低复杂度的多用户调度方案,利用该文TH预编码方案中用户分层编码的特点,逐层贪婪调度用户。仿真结果显示,所提调度算法性能接近基于和速率的最优调度方案性能,且优于传统方案的性能。     

基于空间相关性的大规模多用户MIMO预编码

由于FDD(frequency-division duplex)系统的信道不具有互易性,使得大规模MIMO(multiple-input multiple-output)系统发射端对多天线信道信息的获取变得十分困难。为了解决基站获取信道状态信息的问题,可以采用双重结构预编码方案,将对长期CSIT处理的波束成形和随后对短期CSIT处理的线性预编码进行级联,可以有效地降低反馈开销。预编码矩阵由基于空间相关性的预波束成形矩阵和基于短期CSIT的传统预编码矩阵决定。通过将具有空间相关性的用户进行分组,并将分组后的用户的信道矩阵与基于空间相关性的相同的预处理矩阵相乘,使预编码信号空间的维度降低。     

一种基于多中继选择的分布式空时分组编码方案

协作分集可以抵抗无线信道的多径衰落,结合空时分组编码可以更加有效地提高系统性能。传统的空时编码协作通信是选择所有正确译码的Relay进行协作转发,当Relay个数大于空时编码矩阵天线数时,系统无法获得额外增益,同时将消耗大量能量。给出了一种多中继选择方案(MOR),提出了一种基于MOR终端选择的分布式空时分组编码协作方案。在给定STBC编码矩阵条件下,依据信道状况信息选择多个合适的中继终端参与分布式空时分组编码协作通信。新的协作方案通过简单的协议可获得传统方案的分集复用折中,同时节省系统能量。仿真结果表明,新的协作方案具有良好的分集复用性能并验证了其有效性。     

宽带太赫兹大规模MIMO系统中的混合预编码

针对宽带太赫兹大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)通信系统中更大的带宽和更多的天线导致的波束分裂问题,构建了基于时延的宽带太赫兹大规模MIMO系统的混合预编码通信模型,并提出了一种高效且可实现的联合时延和相位的宽带太赫兹混合预编码算法。考虑到时延器值的硬件限制,通过最小化最优模拟预编码与等效模拟预编码之间的差来联合优化模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵,将联合优化问题转换成目标优化问题,通过将非凸问题转换成等价的凸问题来求全局最优解。仿真结果表明,提出的算法可以获得接近最优的可实现速率性能,且可以提高能量效率。     

多用户MIMO空分多址下行链路预编码算法研究

针对多输入多输出(MIMO)空分多址下行链路,每个接收天线看成独立的用户来分配波束,联合正交随机波束成形(ORBF)和迫零波束成形(ZFBF)实现了每用户配置多天线的预编码方法。为了降低计算复杂度,提出了联合线性结合技术的RBF-ZFBF的下行链路预编码方案。该方案利用ORBF确定初选用户,每个用户利用线性结合技术获得有效SINR,所选用户将使用线性结合方法获得的信道质量信息(CQI)和信道方向信息(CDI)反馈到基站,完成用户选择、波束选择和最终预编码。实验结果表明,该算法与每用户单天线方案相比,提高了系统吞吐量,证实了所提算法的有效性。     

基站协作系统中的低复杂度天线选择算法

根据多基站协作系统的特点,提出了2种次优的低复杂度天线选择算法：基于协作基站总体信道矩阵范数的天线选择算法(aggregate channel frobenius norm antenna seltction,ACFAS）和基于每个协作基站信道矩阵范数的天线选择算法(individual channel frobenius norm antenna seltction,ICFAS）。 ACFAS算法以全部协作基站与用户的整体信道矩阵的Frobenius范数为天线选择的目标函数,而ICFAS算法则以参与协作的每个基站与用户的信道矩阵的Frobenius范数为天线选择的目标函数。仿真结果和复杂度分析表明,提出的多基站协作系统天线选择算法复杂度较低,但是系统的容量性能受到损失,是一种次优的低复杂度天线选择算法。     

TD-HSPA~+下行链路基于双流发送的天线选择算法

针对TD-HSPA+下行8天线发送双流系统,提出了一种序贯天线选择算法.首先,根据系统的数学模型推导出特征波束赋形后双流各自的信噪比公式.然后根据此表达式设计出5种天线选择准则,并且通过引入序贯选择代替遍历算法以降低选择算法的计算复杂度.仿真结果表明:最大化发送端等效信道相关阵第二特征值的优化准则是5种准则中性能最优的;采用序贯选择算法性能仅比遍历算法损失0.1 dB,但前者所需的计算量仅为后者的四分之一.     

基于部分信道状态信息的多模式天线选择算法

分析了基于部分信道状态信息的天线选择的必要性,并对相关信道情况下角度扩散、信噪比和发送端天线配置方式对信道容量的影响进行了研究.提出根据信道状态动态确定发送天线子阵中的天线数目,从而确定反馈信息的数量.然后利用反馈向量在发送天线端进行波束形成,使得具有较高信道增益的子信道被选择用来进行数据传输.仿真结果表明,采用天线选择后系统可以根据信道状态确定参与传输的发送天线的数目,减小了系统配置的复杂度,降低了成本,并且在信道存在严重相关的场合下算法仍适用.     

多输入多输出系统下行链路发射与接收的联合线性预编码

针对多用户多输入多输出系统下行链路线性预编码中的迫零法及正交化法对接收端的噪声有较强放大作用的问题，提出了一种发射与接收联合预编码的波束成形迭代法．该方法把联合预编码直接转变为波束成形问题，以惟一确定的最小范数解作为预编码矩阵，通过迭代得到各用户的预编解码矩阵．由于所得到的解码矩阵具有最小范数的特性，在解码时产生的噪声能量最小，从而有效地减少了对噪声的放大作用．同时，在基站总发射功率一定的条件下，根据用户的信道质量动态地分配功率可以使信道质量较差的用户得到较多的发射功率．仿真实验表明，所提出的方法与迫零法相比，在相同的仿真条件下，在平均误比特率为10^-4时可以获得约9dB的性能增益．     

秩亏缺信道下快速发射天线选择算法

研究了秩亏缺信道下发射天线选择问题.为了保证信道矩阵是列满秩,因此选择出的天线子集中的发射天线数量等于信道矩阵的帙数.提出了容量最优化的发射天线选择算法,但这种算法的计算量太大了.因此,提出了一种基于列主元QR分解的发射天线选择算法,这种算法具有很低计算复杂度.仿真结果显示通过这种方法确定的天线子集在信道容量方面也有很好的性能,尤其在高信噪比情况.     

CoMP系统中的天线选择和功率分配联合算法

在协作多点传输(coordinated multiple points transmission,CoMP)系统中,为了提高小区边缘用户传输速率和系统总吞吐量,提出了一种联合天线选择和功率分配的优化算法.在基于信道容量增量的天线选择策略(antenraselection lased on capacity increment,CIAS)中,推导了当用户端采用最大比合并时用户信道容量的表达式,并根据所设定的信道容量增量选择出所有满足条件的天线;在最优功率分配算法(optimal power allocation,OPA)中,推导了协作多点多用户系统中用户传输速率的表达式,在总功率受限的情况下通过采用优化的迭代功率分配算法,得到了最优的功率分配.理论分析和仿真结果表明,与等功率分配策略(equal power allocation,EPA)和功率与信道增益成正比的功率分配策略(proportion to channel gain,PCG)相比,联合了天线选择和功率分配的算法不仅能最大提升对边缘用户的传输速率,而且能更好地提高系统的信道容量.