面向5G毫米波通信的波束选择机制

针对5G下行多用户多输入多输出(MIMO)系统,在毫米波频率下工作,并且在Sub-6 GHz系统的辅助下进行波束选择的问题,首先分析毫米波大规模MIMO系统以及Sub-6 GHz系统的波束选择模型,从Sub-6 GHz系统中获取空间信息,对其采用对数加权的方式并将其应用于毫米波波束选择中;在此基础上,采用启发式贪心算法进行波束选择,此算法可以匹配出最强的波束,算法复杂度低,性能一般.为了给所有用户和波束进行最大最优的匹配,提出了基于匈牙利算法的波束选择,通过将波束选择建模为二部图上的最大权匹配进行波束选择,此算法的计算复杂度稍高,性能较好.     

毫米波MIMO系统离散化混合预编码设计

为了提高毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统波束成形增益,降低天线与移相器的硬件成本,提出一种基于离散移相器的混合预编码设计方案。以最优化频谱效率为目标,该方案通过分析均匀直线阵列与均匀平面阵列的响应矢量,将毫米波信道的空间特性预编码的设计考虑为空间稀疏重构问题,采用离散化正交匹配追踪原理求出数字预编码与离散化的模拟预编码。仿真结果表明,同等条件下平面阵列的频谱效率优于直线阵列,同时所提出的离散化混合预编码方案中低精度移相器的性能近乎达到全精度移相器的性能增益。     

毫米波无线通信系统混合波束成形综述

毫米波频段拥有大量未充分使用的频谱资源,能有效缓解低频段频谱拥塞,并且由于毫米波波长较短,能极大地减小大规模天线系统的物理尺寸,使得毫米波通信成为5 G无线通信系统潜在的关键技术之一。考虑到毫米波传播路径损耗严重,毫米波系统需采用波束成形技术改善传输质量。在毫米波大规模多输入多输出(Multiple-input multiple-out, MIMO)系统中,由于数字波束成形高功耗、高成本问题,混合数模波束成形成为重要的替代方案。本文首先阐述了毫米波混合波束成形的研究现状,而后给出了系统模型,最后介绍了信道估计、码本设计和低复杂度设计等混合波束成形的关键技术。     

基于改进OMP算法的毫米波大规模MIMO混合预编码设计

针对全连接单用户毫米波大规模MIMO系统,以最大化系统可达和速率为目标,提出一种基于改进的正交匹配追踪（orthogonal matching pursuit,OMP）算法的混合预编码方案。在既有的基于OMP算法的混合预编码基础上,首先,针对其迭代次数过多的问题,受多步长思想的启发,从阵列响应集合中选取与射频链路数目相等的最优的前多列矢量,从而求得模拟预编码矩阵;其次,针对其求逆运算复杂度高的问题,利用Hlder不等式及Schatten范数来逼近待优化的目标函数,从而求得最优的数字预编码矩阵。仿真结果表明,所提基于改进的OMP算法的混合预编码方案有效降低了运算复杂度,且在数据流数目与射频链数目相差较小时,其系统性能更优。     

基于波束选择的5G毫米波通信技术仿真

本文构建了毫米波无线信道仿真模型,探究了基于机器学习的波束选择技术。以系统的总和传输速率为指标,通过毫米波无线信道进行传输,使用MATLAB分别对其进行了仿真,并分析了所提方案的系统性能。仿真结果表明,基于SVM机器学习的波束选择方法就可以提供接近理论的最佳性能,且该算法实现复杂度要比穷举搜索法低几个数量级。     

多用户MIMO系统的低复杂度天线选择算法

块对角化是一种用于多用户MIMO系统下行链路的预编码方案,它可以完全消除多用户间的干扰。论文就是针对采用块对角化预编码的多用户MIMO下行链路,基于信道F-范数提出一种新的次优天线选择算法。该算法计算复杂度较低。仿真结果显示,其系统容量接近采用最优算法的系统容量。     

5G通信中数据传输的可靠性分析

对未来无线通信系统的几种潜在的关键通信技术,如异构网络、大规模多输入多输出(MIMO)通信、绿色通信和毫米波通信,给出了较详尽的论述与讨论。首先简要介绍了未来无线通信网络结构的异构化变化所引起的复杂干扰信号的出现及能源消耗增加问题。介绍了大规模MIMO通信技术的优点,大规模MIMO通信的研究现状与研究难点,给出了进一步解决频谱稀缺问题的毫米波无线通信系统的混合波束成形的方案。     

理想毫米波信道条件下低复杂度的混合波束成形

在基站和用户均采用多天线的混合波束成形架构、下行链路信道为理想毫米波信道的系统下,针对总频谱效率最大问题,提出了一种低复杂度的混合波束成形算法。该方案采用分步的方式,首先进行基站端和用户端的模拟波束成形矩阵的分别求解,在得到模拟波束成形矩阵的基础上得到等效的基带信道,然后利用块对角化数字波束成形算法求解数字波束成形矩阵。仿真结果表明,相比于其他方案,该方案在复杂度较低的同时,也提升了系统的总频谱效率。     

MIMO—OFDM中基于波束成形的天线选择研究

为减少多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）系统的复杂度，本文基于最小化差错概率准则，提出一种波束成形的天线选择算法。该算法不仅可以减少收发两端DFT／IDFT的个数，而且有效减少射频模块的个数，从而大大降低系统的复杂度。为降低天线选择算法本身的复杂度，文中提出一种简化的天线选择算法。仿真结果表明，与时频联合波束成形算法相比．相同性能要求下，其需要的射频模块的个数可减少37．5％以上。     

多用户MIMO系统上行链路的用户分组选择

本文重点研究了多用户MIMO系统上行链路中用户选择的问题,提出了基于分组的用户选择模型。该模型可以减少用户竞争次数,有效降低隐藏节点和竞争导致冲突的概率。进而通过用户之间的信道相关性改进用户选择算法,在计算量较低的情况下,选择出优化的波束用户组。仿真结果表明,使用本文提出的分组式用户选择算法在误码率和信道容量这两方面性能均有较大提升,在信噪比较低时,性能提升尤为明显。     

Particle swarm optimization assisted joint transmit/receive antenna combining for multiple relays in cooperative MIMO systems

This paper presents a novel relay resource utilization scheme that uses the particle swarm optimization (PSO) algorithm to jointly search the antenna combining (AC) matrices of multiple relays in cooperative MIMO systems. The relays use the AC matrices to weight and combine signals transmitted by the source node, and then forward the weighted signal to the destination node. As a result, the relays can reduce the number of radio frequency (RF) chains used by the transmit/receive antenna elements, and thereby lower the hardware costs of deploying RF chains. Furthermore, because there are fewer RF chains, the relays require less power than relays that use all the RF chains The results of computer simulations demonstrate that the proposed scheme outperforms the full RF-chain relay method and existing approaches in some scenarios.     

基于压缩感知的大规模MIMO系统导频优化及信道估计算法

针对频分双工（FDD）大规模MIMO系统下行信道估计过程中由于导频数和基站天线数成正比会造成巨大的导频开销这一问题,首先提出一种基于压缩感知（CS）技术的伪随机导频优化方案,该方案令基站发射非正交导频信号,并且以最小化观测矩阵的互相关为优化目标,通过引入交叉、变异判断机制和内、外循环机制以实现对导频序列的优化;其次,联合利用无线MIMO信道的空间公共稀疏性和时间相关性提出一种基于压缩感知技术的信道状态信息（CSI）估计算法,利用线性最小均方误差（LMMSE）算法进行矩阵估计以精确获取CSI。分析和仿真结果表明,与随机搜索算法、逐位置优化方案、局部公共支撑算法、自适应结构子追踪（ASSP）算法、正交匹配追踪（OMP）算法以及逐步正交匹配追踪（StOMP）算法相比,所提算法在低导频开销比和低信噪比（SNR）的情况下均可以维持良好的信道估计性能。     

MIMO格密码的设计与实现

对大规模MIMO物理层安全通信进行了研究,提出了一种基于OAEP+算法的MIMO格密码实现方案。在适当的限制条件下,可将窃听者对大规模MIMO的解码复杂性问题归约为解标准格问题。由于在方案设计中利用格密码和OAEP+密码的特性,使得所提方案具有抗量子计算攻击和选择性密文攻击的能力,并且合法通信双方不需要预共享密钥,有效地简化密钥管理。在Matlab中对所提方案进行了仿真实现,仿真结果证明了该方案的可行性。另外,仿真计算结果显示在格基归约算法下MIMO信道可计算保密容量跟发射天线数目之间呈较强的线性关系。     

分布式MIMO 系统的迭代空时检测算法

针对未来无线通信系统中广义分布式天线阵的架构,提出了一种适用于分布式多输入多输出（MIMO） 系统的LST-STBC 空时编码方案．该方案通过具有差错控制编码的分层空时（LST）结构与基于正交设计的分组空 时码（STBC）的有效结合,同时获得了分集和复用增益．针对提出的空时编码结构,接收端采用基于软干扰抵消和 最小均方误差（MMSE）的迭代检测算法,通过检测和译码软信息的迭代,有效降低了系统的误码率．仿真结果表 明,文中提出的基于接收端迭代检测的空时编码方案能有效提高分布式MIMO 系统的传输速率和传输质量．     

基于阴影域的搜索树检测算法

大规模多输入多输出（MIMO）系统中，随着天线数目的增加，传统的信号检测算法的检测性能大幅度下降，复杂度呈指数增长，且不适用于高阶调制。针对大规模MIMO场景，基于阴影域思想提出一种结合二次规划（QP）与分支界限（BB）算法的搜索树检测算法。首先，构造QP模型，并针对一阶QP算法后的解向量，提取落入阴影域的不可靠符号；然后，将落入阴影域的不可靠符号进行BB搜索树检测以求得最优解；同时，为了降低复杂度，提出三种搜索树修剪策略，在性能和复杂度之间折中选择。仿真结果表明，在大规模MIMO场景下，在调制阶数为6的正交幅度调制（QAM）时，提出的基于阴影域搜索树检测算法比QP算法提升了约20 dB的性能增益，在256QAM调制时，比QP算法提升了约21 dB的性能增益，验证了算法对高阶调制的适应性，同时，与传统的搜索树算法相比，使用相同修剪策略，复杂度降低了50%左右。     

A multi-user linear equalizer for uplink broadband millimeter wave massive MIMO

Most previous work on hybrid beamforming millimeter wave (mmWave) communications and massive multiple input multiple output (MIMO) systems focused on narrowband channels. However, it is expected that the mmWave channels will be wideband, and for that reason, it is important to design solutions for frequency-selective channels. Therefore, in this paper, we consider the design of a hybrid analog/digital multiuser linear equalizer for broadband mmWave massive MIMO systems, optimized using the bit error rate (BER) as a metric. For the digital part, a closed-form solution is obtained by showing that the minimum mean square error (MMSE) and minimum BER solutions are identical. The analog part, which is assumed to be the same for all subcarriers, is computed iteratively over the radio frequency (RF) chains, and it is shown that the solution obtained in a previous iteration may be updated inexpensively to obtain a solution for the current iteration. The simulation results show that the performance gap between the proposed hybrid broadband multiuser equalizer and full digital equalizer decreases monotonically and exponentially with the number of RF chains until reaching zero. Moreover, the gap decay rate is faster for sparser mmWave channels, where fewer RF chains are required to achieve the same performance of the full digital architecture.     

Performance analysis of uplink MIMO MC-CDMA systems based on linear zero-forcing V-BLAST algorithm

A structure was proposed for multiple-input-multiple-output multicarrier code divi- sion multiple access （MIMO MC-CDMA） uplink transmission system. Linear zero- forcing V-BLAST （ZF V-BLAST） algorithm and maximum ratio combining （MRC） scheme was applied to the receivers. The average bit error rate （BER） expression was derived on condition that the number of receive antennas was larger than that of transmit antennas and it was verified by simulations. Numerical results show that the number of transmit and receive antennas, as well as the number of sub- carriers, all exert significant effects on the BER performance. The space diversity and frequency diversity show different abilities to improve the BER performance. The MIMO MC-CDMA system based on linear ZF V-BLAST algorithm is capable of achieving better BER performance than that of the conventional MC-CDMA system by reducing the number of transmit antennas or increasing the number of receive antennas.     

一种分布式MIMO系统的快速天线选择算法

分布式MIMO系统的天线数目与点对点MIMO相比进一步增多,性能优越的经典天线选择算法难以应用其中。针对这一问题,在分布式架构的基础上提出一种基于逐增端口选择的改进型逐减天线选择算法。该算法通过设定上限的动态端口选择缩小待选天线范围,进而利用贪心策略,逐步去除对信道容量贡献最小的天线。仿真结果表明,该算法的容量性能逼近穷举算法,且复杂度大幅降低,在强相关信道下表现出良好的适应性。