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.     

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。     

一种新的基于码本设计的MIMO系统预编码方法

针对多输入多输出系统基于码本的预编码反馈开销与性能的矛盾,提出了一种新的基于码本设计的预编码方案,在传统码本设计中引入分集概念,通过空间分集的增益来改善码本矩阵的性能,并进一步在预编码实现中增加了预编码补偿单元.最后在4×4天线模式下对该算法进行了性能仿真和对比,仿真结果表明,在不增加任何开销的情况下,所提方案较传统的预编码方案大约有1～2 dB的性能改善.     

基于格拉斯曼流形的多用户大规模混合预编码

针对大规模天线系统采用全数字预编码时,所需射频链的数量较多而导致实现成本和硬件复杂度较高的问题,提出了一种基站端的两级混合预编码方案.该方案以最小化均方误差为准则,设计预编码矩阵的目标函数,并采用基于格拉斯曼流形的共轭梯度算法对目标函数进行求解.仿真结果表明:所提出的混合预编码方法能有效降低硬件实现复杂度,同时性能接近全数字预编码方式.     

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。     

毫米波MIMO系统基于块对角化的混合预编码算法

在毫米波大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统中,传统的数字预编码器需要给每一个天线配置一条独立的射频(radio frequency, RF)链路,这将会大大增加系统的成本和功耗,通过混合预编码可以有效地解决射频链路受限的问题。目前,混合预编码的研究大多都是针对多用户单天线场景,没有考虑到用户端配置多根天线的情况,为了消除多用户间干扰,增加系统的频谱效率,提出一种针对多用户多天线场景的混合预编码算法。在模拟端,通过基于矩阵迭代算法和模拟矩阵集合设计方法进行求解。在基带端,采用块对角化技术(block diagonalization,BD)消除多用户之间的干扰。仿真结果表明,所提出的多用户混合预编码算法相较于传统的块对角化混合预编码算法具有更好的性能表现,且更接近于纯数字预编码算法。     

多输入多输出系统下低复杂度的自适应预编码方法

针对多输入多输出衰落信道中存在的码间干扰和多径干扰问题，提出了一种具有低复杂度的自适应预编码方案．该方案在发送端和接收端分别放置了预编码器和基于迫零算法的接收机，这样接收机在进行均衡译码的同时，将信道信息反馈给发送端，发送端便可以随之选择发送子载波的数目以及预编码矩阵，完成自适应预编码．该方案可有效降低系统的误码率．仿真结果表明，当误码率为10^-3时，在传输信道信息未知的情况下，该方案的信噪比比信道信息已知的基于最小均方误差预编码方案高1．3dB，且复杂度大大降低．     

基于SLNR的MU-MIMO系统预编码和用户调度算法研究

在MU-MIMO通信系统中,允许多个用户在相同的频率和时隙上进行通信,可以有效增大系统吞吐量、提高系统性能,如何设计高效的预编码方案和用户调度方案以减少用户间的干扰是MU-MIMO系统面临的主要问题之一。本文首先利用最小均方误差方法的改进信道矩阵来有效减少估计信道误差的影响,提出了一种基于信漏噪比(SLNR)的MU-MIMO系统预编码方案;在此基础上,针对传统的贪婪用户调度算法复杂度过高的特点,提出一种基于SLNR准则的低复杂度的用户调度方案。通过仿真分析,提出的预编码方案能够有效降低系统误码率,用户调度方案有效降低了算法计算复杂度。     

基于目标转换的低复杂度幂次迭代混合预编码算法

为了使大规模毫米波(millimeter wave,mmWave)多输入多输出系统能耗与性能得到更好的均衡,通过基于目标转换的幂次迭代算法、Aitken加速算法、数学归纳法研究了信道混合预编码矩阵的设计问题.结果表明,与现有的其他预编码方案相比,所提算法可获得更高的系统总可达率、更低的计算复杂度、更小的误码率,性能逼近...     

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。     

毫米波大规模MIMO系统中基于GMD的低复杂度混合预编码

针对毫米波大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,基于几何均值分解(geomet-ric mean decomposition,GMD)的混合预编码方案计算复杂度高的难题,提出一种基于GMD的低复杂度混合预编码方案.根据交替最小化原则,通过基于阶递归最小二乘的...     

单用户毫米波大规模多输入多输出系统的几何均值混合预编码

针对奇异值分解在不同的信道及信噪比中进行比特分配造成的误码问题,提出了一种基于几何均值分解的混合预编码算法。在同时考虑预编码器和合成器的情况下,首先在基站端用奇异值分解设计数字编码器,利用基追踪原理设计模拟预编码器。然后在接收端采用启发式算法来设计数字合成器和模拟合成器。仿真结果表明,提出的混合预编码方案比传统基于奇异值的混合预编码具有更低的误码率,且频谱效率更接近理想值。     

基于MIMO阵列的混合波束赋形算法

低轨(low earth orbit，LEO)卫星通信可以克服恶劣地形影响实现远距离通信，面对突发灾害能快速部署解决通信问题，但是，卫星在保持高速运动的同时采用高频段的信号，容易导致通信时产生严重的信号衰落。针对此问题，基于传统遗传算法提出一种适用于混合波束赋形架构的算法。固定模拟域对数字域进行迭代优化，然后固定数字域对模拟域进行迭代优化，通过共同的待优化矩阵进行联合求解，在固定功率的前提下不断迭代优化矩阵，采用混合波束赋形方法有效减少硬件复杂度，更加接近数字波束赋形的性能。仿真表明，在混合波束赋形架构应用上，相对于传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法，所提算法性能提升了6.61%。     

光MIMO-OFDM预编码矩阵优化

由于水下非成像光多输入多输出正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)通信系统采用强度调制-直接检测的通信方式,缺失频率和相位分量,不同光源的光束在接收端相互叠加,因此其信道相关性强,误码率(bit error rate,BER)高。针对这一问题,提出一种基于非成像光MIMO-OFDM接收信号欧氏距离的预编码算法。假设发送端预知信道状态信息,在满足光信号非负性和总功率受限的约束下求解最优预编码矩阵,通过对不同光源分配不同的功率实现最大化接收信号的最小欧氏距离。系统发送端通过预编码矩阵对信号进行预编码,接收端通过最大似然方法对最大化欧氏距离的接收信号进行解码。仿真结果表明,与基于奇异值分解的光MIMO预编码算法相比,提出的算法在总功率不变的前提下,进一步降低了非成像光MIMO-OFDM系统误码率。     

Optimal Multipoint-to-Multipoint Transceiver Design with Massive MIMO Relay Station in OFDM Systems

Based on massive MIMO(multiple-input multiple-output)multipoint-to-multipoint(M2M) systems,in order to avoid pilot contamination and improve the performance of capacity,a pilot training transmission scheme was designed for pilot decontamination by utilizing orthogonal subcarriers of OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) during pilot transmission phase and a joint optimized transceiver design for multi-antenna user pairs was proposed during the data transmission phase.The massive M2 M system included a single relay station,multiple paired source nodes and destination nodes.Source nodes precoding matrices and relay station precoding matrix were jointly optimized by maximizing the weighted sum-rate in OFDM systems.After some mathematical manipulation to sum-rate,the cost function of sum-rate was expressed as quadratic optimizing expressions which could be solved by regular convex optimization softwares.Different from existing algorithms,the proposed precoding design was based on massive MIMO OFDM systems with multi-antenna users pairs together pilot decontamination transmission arrangement.Simulations indicate the effectiveness of the proposed optimal precoding system.The proposed scheme not only can reduce pilot contamination,but also can improve performance of bit-error-rate(BER) as well as sumrate contrast to existing algorithms.In addition,it shows that the proposed M2 M massive MIMO system works steadily when the number of users increases in large scale.     

全局最优的SLNR预编码功率分配算法

针对多用户多输入多输出系统,基于总可达速率最大化原则,研究了基于信漏噪比(signal-to-leakage-and-noise ratio, SLNR)预编码功率分配算法。为解决传统算法仅能通过迭代求解,性能不好的问题,提出了可直接求得全局最优解的解决方案。导出了仅含一种变量的目标函数,将功率分配问题转化为有约束条件的非凸优化问题。为解决这个优化问题,提出一种基于鸟群算法(bird swarm algorithm, BSA)实现全局最优的解决方案;为弥补该算法复杂度高的缺点,提出一种基于几何规划(geometric programming, GP)的近似全局最优算法。仿真表明,基于BSA的算法能够实现最大的系统总速率,且随着发射信噪比、基站天线数及用户数变化,性能提升效果能够得到保持;基于GP的算法,在复杂度与性能方面得到折衷,且相比基于BSA的算法,误码率性能更优。     

Joint Source and Relay Precoding/Beamforming Algorithm for OFDM Multi-user Cooperative Relay Systems

In order to reduce the feedback load of multi-user orthogonal frequency division multiplexing （ OFDM ） -based wireless systems, a practiral limited bits feedback precoding algorithm is proposed with direct source-destination link based on amplify-and- forward cooperative relay network under frequency selective fading channels. Using joint minimum mean square error（MMSE） filter, the receiving decoding matrix is designed for each user in the paper. Source precoding （beamforming） matrix is optimized with convex function of weight mean square error （MSE）. Relay precoding matrix is obtained under MSE decomposition and convex optimization. The precoding matrix index is fed back for clustered subcarrier of OFDM with limited feedback. Then using interpolation algorithm, all precoding matrices are achieved at base station （BS） and relay nodes. Simulations indicate the effectiveness of the proposed limited feedback joint precoding and beam_formlng design. The proposed method can improve bit error rate （BER） performance and obtain better sum-rate performance in contrast to existing algorithms. It displays the BER performance is close to that of the unquantified precoding feedback method.