移动场景中基于DQN的毫米波MISO系统下行链路波束成形

针对移动场景中毫米波MISO系统的可靠性通信问题,提出一种基于深度Q网络(deep Q network,DQN)的下行链路波束成形优化方案.考虑用户快速移动导致的多普勒频移来构建移动场景中的毫米波信道模型,结合功率控制和干扰约束,将MISO系统下行链路的波束成形联合设计方案(joint beamforming-powe...     

毫米波大规模MIMO系统混合波束赋形技术综述

针对毫米波通信中混合波束赋形技术，描述了毫米波传输特性及信道模型，概述了大规模毫米波 MIMO混合波束赋形系统及其数学模型，并在此基础上综述了混合波束赋形传输方案，介绍了毫米波波束对齐的2种可行方案，最后展望并预测了毫米波通信与其他技术融合的几种典型应用场景及未来的研究热点.     

一种通信链路安全速率均衡算法

针对全双工系统上下行通信的信息安全问题, 以安全速率为设计参数, 提出一种全双工上下行通信链路安全速率均衡算法. 该算法在安全速率准则下, 通过对信息波束成形向量及噪声波束成形向量的联合设计, 可以保证全双工上下行通信链路信息的保密. 在全双工基站发射功率约束下实现了全双工上下行通信链路安全速率均大于零的保密信息传输, 并通过仿真验证了所给算法的性能.     

基于深度学习的D2D毫米波通信中继选择

针对毫米波(mmWave)环境下,设备到设备(D2D)直接通信链路遇到阻碍时的中继选择问题,提出一种基于深度学习的解决方案.采用卷积神经网络(CNN)框架构建能够成功决策和精确预测的智能模型,并基于能量效率最大准则,实现最优化D2D中继链路选择.仿真实验采用毫米波多天线MIMO数据集对所提模型进行了训练和测试.仿真结果表明,提出的基于深度学习的中继选择方案在吞吐量和能量效率方面优于常用的基于快速频率切换的解决方案.     

多用户全双工无线携能系统中的波束赋形研究

针对多用户全双工蜂窝通信系统,提出了一种基于功耗最小及能量收获最大双目标准则的联合优化方案。该方案采用迫零消除上行链路中多用户干扰,在下行链路,为了实现信息和能量的有效传递,全双工基站分别采用信息波束赋形及能量波束赋形为用户提供通信服务,在保证用户的服务质量及功率约束的同时,实现了功率效率和频谱效率的同步改善。由于功率问题为非凸问题,通过半定松弛将其转化为凸优化问题。仿真结果表明,所提方案相比传统方案能够节约大量的功率,此外全双工基站通过能量波束赋形向下行用户传递能量,有效提高了系统的功率效率。     

毫米波大规模天线系统中的混合波束成型技术

混合波束成型通过模拟和数字两级混合处理,可以在少量射频链路的支持下实现对更高频谱效率的支持,是毫米波大规模天线系统走向实用化的关键技术.本文首先论述了混合波束成型系统的基本架构与面临的挑战,并给出了常用的毫米波信道模型.进一步地,分别针对单用户和多用户场景下分析了混合波束成型器设计的基本思路和代表性算法.最后,对码本设计以及波束训练和跟踪方面的研究工作进行了总结.     

基于二阶扩展卡尔曼滤波理论的毫米波波束跟踪算法

毫米波(mm wave)通信中波束覆盖方向性给高速移动的终端设备(如高速车辆,火车和无人机)带来了巨大挑战.现有基于扩展卡尔曼滤波理论(extended Kalman filter theory,EKF)的波束跟踪算法存在估计精度较低的问题,为此,采用二阶扩展卡尔曼滤波理论(second-order extended Kalman filter theory,SOEKF)作为波束跟踪算法,并辅以一种低复杂度的波束切换方案,随后基于时变信道演化模型构建状态向量和量测方程,在数值仿真中给出了信噪比,阵列大小,AoA/AoD(angles of arrival/angles of departure)的变化速度对算法性能的影响.仿真结果表明,所采用的SOEKF算法相较于同类算法具有更高的估计精度,同时保持了较低的复杂度,更适合快速变化的信道环境.     

基于GRU网络的毫米波波束跟踪和阻碍判断联合预测方案

为了提高移动通信场景下,毫米波(millimeter wave,mmWave)大规模多输入单输出(multiple input single output,MISO)系统传输的稳定性,针对快速准确跟踪和阻碍判断问题,提出将波束跟踪和阻碍判断的联合预测问题定义为一个波束状态时间序列预测问题,设计了相应的联合预测数据集;基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)模块设计未来波束状态预测方案,提出分布式固定输入门控循环单元(gated recurrent unit fixed input,GRU-FIN)训练方案,用来提高模型预测能力。通过仿真实验与3种基线方案进行对比,分析了迭代次数、天线数量、信噪比和神经网络参数设置对预测模型性能的影响。仿真结果表明,在不需要信道状态信息的情况下,该方案能够拟合移动用户非线性波束状态的变化,并且在观察范围较小的情况下,通过GRU-FIN方案和模型参数设计,能够有效提高波束状态的预测能力。     

基于用户协作干扰的IRS辅助安全传输方案

针对协作通信网络无线信道高度开放的信息安全问题,提出一种基于智能反射面(IRS)辅助通信与用户协作干扰的下行链路物理层安全传输方案,并给出了一种基于交替迭代的保密容量最大化算法.该方案中智能反射面通过调整反射相位辅助合法用户进行通信,并且全双工用户在接收有用信号的同时发射人工噪声,从而增强系统信息安全传输.为了求解系统保密容量的非凸优化问题,利用交替迭代算法将其分解为3个子问题,分别对基站波束成形矢量、系统功率分配系数及IRS相移矩阵进行优化.在求解的过程中推导了波束成形矢量和功率分配系数的闭式解,并分别利用连续凸近似和黎曼流形优化两种算法得到了IRS的最佳相移矩阵.分析与仿真结果表明：所提出的方案能够快速收敛,且基于黎曼流形的优化算法具有更低的复杂度.与随机相位或固定功率系数的方案相比,该方案能够显著提高系统安全性能.     

WPCN中下行链路能力扩展模型与最大化用户最小速率方法

针对无线供电通信网络的下行阶段缺乏信息传输功能等问题,提出一种基于无线携能通信技术的具有下行链路信息传输能力的网络模型。该模型将一个传输单位分为上、下行两个阶段,在上行阶段,用户发送射频信号进行信息传输,各小区基站完成信息解码任务;在下行阶段,基站通过波束成形技术和多载波技术向用户发送射频信号,各用户通过时分切换或功率分流方式完成信息解码与能量捕获。基于该模型,提出一种最大化最小速率的方法,通过最大化最小用户上行信息传输速率求解各小区内各用户的最优上行发送功率,通过最大化最小用户下行信息传输速率求解各个小区内的基站的最优下行波束成形矢量,实现网络中各用户相对公平的性能最优。仿真结果表明,本文方法提高了用户的最小传输速率。     

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。     

MU-MISO场景下最优化和速率的波束赋形

研究了在一个多用户的下行网络中,基于完美信道状态信息(CSI)的波束赋形设计问题.在该场景下,基站配备多天线,每一个用户为单天线.基站将采用发送波束赋形与用户进行通信.考虑在发送总功率受限的情况下,最大化所有用户的和速率.由于目标函数形式复杂并且是非凸的,导致求解困难.为此,提出了一种基于迫零准则的波束赋形方案.该方案将原问题分解为两个子问题,分别求解.仿真结果表明:相比于传统的基于SLNR的波束赋形方案,所提的方案的性能更好.     

基于聚焦矩阵的毫米波信号DOA估计

针对毫米波信号源的到达角(DOA)估计随频率变化、导致估计误差较大的问题,提出毫米波信号向窄带信号转化的DOA估计算法.该算法通过在频域内建立毫米波信号接收模型,将接收信号看成多个不相关的窄带信号,并将其“聚焦”在某一参考频率下,减少波束因频率变化带来的影响,进而利用旋转不变子空间(ESPRIT)算法进行毫米波DOA估计.仿真结果表明:该算法可有效降低中等信噪比下的DOA估计误差,当阵元数达到70时,可实现相对稳定的DOA估计,随频率变化估计效果保持整体稳定,从而提升毫米波系统定向传输时的链路质量.     

多用户MIMO系统中空时分组码联合波束形成性能

将波束形成技术引入多用户多输入多输出系统中,提出相应的系统模型,给出Alamouti空时分组码与波柬形成相结合的方案,通过最大化上行链路信杂比使波束形成抑制同道干扰.通过蒙特卡洛仿真,对该系统在Nakagami-m衰落信道下的性能进行研究.结果表明,该方案较传统的空时编码方案在性能方面有显著提高.     

基于载波抑制调制的毫米波ROF下行链路传输系统

为提高Radio-over-Fiber(ROF)系统传输带宽,降低系统成本,扩展传输距离,提出一种毫米波ROF下行链路传输系统。与传统ROF系统相比较,该系统利用MZM光调制器实现光载波抑制调制,产生高频毫米波信号,易于系统集成。文中详细分析了抑制载波调制的原理,搭建了系统实验。在中心站,光载波抑制调制结构产生并上变频加载33GHz的光学毫米波;在基站,下行数据流由高速光探测器接收,经过电混频器恢复基带数据信号。实验结果表明,该系统下行链路的2.5 Gb/s数据信号能够成功传输20 km单模光纤,与传统方法相比,传输容量和距离都得到了明显改善。     

毫米波通信系统中利用随机逼近的波束赋形算法

为了在60 GHz毫米波通信系统中确定收发机最优的窄波束方向使得传输速率最大,提出了一种基于波束码本的自适应波束赋形算法.该算法在室内60 GHz信道的射线跟踪模型基础上建立了离散优化问题,并引入随机逼近的全局优化算法进行求解,首先在窄波束空间中进行随机采样,再利用含噪的信道估计获得样本目标函数的无偏估计量,并据此执行...     

基于载波抑制调制的毫米波ROF下行链路传输系统

为提高Radio-over-Fiber(ROF)系统传输带宽,降低系统成本,扩展传输距离,提出一种毫米波ROF下行链路传输系统。与传统ROF系统相比较,该系统利用MZM光调制器实现光载波抑制调制,产生高频毫米波信号,易于系统集成。文中详细分析了抑制载波调制的原理,搭建了系统实验。在中心站,光载波抑制调制结构产生并上变频加载33GHz的光学毫米波;在基站,下行数据流由高速光探测器接收,经过电混频器恢复基带数据信号。实验结果表明,该系统下行链路的2.5 Gb/s数据信号能够成功传输20 km单模光纤,与传统方法相比,传输容量和距离都得到了明显改善。     

一种基于对角载入的鲁棒MVDR波束形成算法

当信号方向向量精确已知时,传统最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成算法具有较好的分辨率和抗干扰能力.在实际通信环境中,由于外部环境、天线阵列以及采样协方差矩阵的估计误差等因素的影响,导致传统MVDR波束形成算法的性能急剧下降.针对这一问题,本文提出了一种新的基于对角载入的鲁棒MVDR波束形成算法.该算法考虑信号方向向量的偏差对MVDR算法性能的影响,并在最大允许偏差范围内导出最优的权重向量,有效地抑制了偏差对输出性能的影响,具有很强的鲁棒性,从而能够适应复杂的通信环境;同时该算法采用递推算法避免矩阵求逆,降低了计算复杂度,便于工程实现.仿真实验表明,与传统MVDR算法相比,所提算法具有更好的输出性能。     

平流层通信与地面蜂窝通信频谱共用的干扰特性

提出了一种平流层通信与地面蜂窝通信频谱共用的系统模型，并根据该模型分析了平流气愤层通信系统所受干扰的特性以及此时的通信性能，以基站发射功率、基站接收功率、地面蜂窝半径、地面蜂窝活动用户数以及平流层天线波束旁辫衰减幅度为可变参数，对平流层通信系统前向链路和反向链路平均误码率的变化进行了分析与仿真，结果表明，平流层系统用户有较好的误码率变化特性。     

嵌入节点运动轨迹预测算法的ETX路由判据

将节点运动轨迹预测机制引入到ETX路由判据中,该机制作用于ETX判据生效之前.根据某个节点的历史地理信息和当前地理信息构建差分自回归移动平均(ARIMA)模型,通过该模型预测下一时刻节点的地理位置,从而获取其运动轨迹.根据预测结果,如果链路两端的节点仍处于对方的通信范围内,就以ETX作为路由判据;如果两个节点将离开彼此的通信范围,那么这条链路就此失效.仿真结果表明,加入预测机制减少了对高丢包率链路的选择,降低了路由中断的频率,因此网络平均吞吐量有较大提高,丢包率下降.