分布式大规模MIMO系统中迭代坐标下降互易性校准算法

分布式大规模多输入多输出(MIMO)系统中,利用时分双工模式的信道互易特性,发送端的接入节点可以根据估计得到的上行信道状态信息来进行下行发送预编码的设计.然而,完整的通信信道还包含收发两端的射频电路.而射频增益的失配,破坏了通信信道的互易性,降低了系统的性能.本文研究分布式大规模MIMO系统中的互易性校准问题,接入节点和用户均配置多根天线,系统采用块对角化预编码.分析了在射频增益失配时系统的可达速率,推导了总体最小二乘算法的优化目标函数表达式.同时为了避免总体最小二乘算法需要特征值分解所带来的较高复杂度,提出了迭代坐标下降校准算法.理论分析和仿真结果表明,本文所提迭代坐标下降校准算法基本达到了总体最小二乘算法的性能,收敛速度快,大大降低了实现的复杂度.

基于局部校准的大规模MIMO互易性校准

在时分双工大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统中,上下行通道的互易性校准是非常关键的。在相对校准方案中,系统仅需获得天线之间的信道响应,无需增加额外的硬件电路,其中最小二乘(least square,LS)校准表现出了较高的精度。然而,LS校准导致算法复杂度过高。该文提出了一种局部校准方案,利用若干组局部天线间的通道测量,使校准精确度得到保证,并且通过限制局部天线的规模降低校准复杂度。仿真结果表明:该方案可在大幅度降低计算复杂度的前提下保证校准精度损失很小。

RIS辅助的无蜂窝大规模MIMO关键技术研究

针对密集蜂窝组网干扰受限难题,无蜂窝大规模MIMO利用大规模宏分集,构建以用户为中心的新架构,大规模灵活协作显著提升每个用户性能。同时,无蜂窝辅以智能超表面技术,以低成本和低功耗极大提升网络容量。聚焦研究了RIS辅助的无蜂窝大规模MIMO天线校准和导频分配两个关键问题。针对大规模RAU校准难题,首先在最低校准信噪比和校准相干时间约束下,提出动态分簇的可自愈校准拓扑构建方法,然后为降低校准时域开销,设计了RAU簇内和簇间校准时序,研究了可扩展的天线校准算法,能实现任意多RAU联合相位校准。针对导频分配问题,首先提出基于空间高相关性的用户动态簇的构建新方法,然后提出用户簇内基于信道相关性最低和用户簇间最小复用概率的导频分配方法。仿真结果表明,提出的校准算法具有较小的校准误差和较好的扩展性。同时,提出的导频分配算法性能可逼近最大化容量导频分配算法,且复杂度大幅降低。