莱斯信道下分布式大规模MIMO系统基站选择算法的研究

该文考虑一种分布式大规模MIMO系统,假设基站端与用户之间的信道为莱斯信道,研究了该系统中基站选择的算法。首先给出了系统采用匹配滤波和迫零预编码时,用户下行可达速率的闭式表达式,并分析了系统的功率效率性能。然后基于此闭式表达式,以最大化系统的频谱效率为目标,提出了基于增量选择和基于用户优先级的基站选择算法。这两种算法只需要系统获取基站端与用户之间的信道统计特征信息,从而有效降低了系统开销。仿真结果表明,所提出的两种基站选择算法性能仍能逼近最优算法。特别地,当采用匹配滤波预编码且基站端天线数趋于无穷时,基于用户优先级的基站选择算法优于基于增量选择的算法。

时间相关信道下分布式大规模MIMO系统频谱效率分析

为了分析时变信道特性对多用户分布式大规模MIMO系统的频谱效率性能影响,通过引入一阶高斯马尔科夫过程来建模时变信道,以时间相关性系数表征时变快慢程度。当系统采用最大比合并(MRC)接收和最大比发送(MRT)预编码方案时,借助于确定性等价原理以及Gamma分布随机变量的性质,推导出了含有信道时变信息的上行和下行频谱效率闭合表达式。同时,给出了当基站总发送天线数与用户个数之比趋于无穷大时,频谱效率的极限表达式。分析表明,频谱效率随时间相关系数减小而降低,但并不影响系统所获得的发射功率增益。数值仿真验证了所推导的频谱效率闭合表达式和极限值的有效性和精确性,并比较得出时变信道下分布式大规模MIMO比集中式大规模MIMO具有更好的性能。

时变信道下多小区多用户分布式大规模MIMO系统上行可达速率分析

针对多小区多用户分布式大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)上行系统,考虑移动环境下信道时变特性,并结合多小区导频污染和信道估计误差条件,分析这类因素对系统可达速率的性能影响。采用一阶高斯马尔科夫过程对时变信道进行建模,以时间相关性系数为时变信道参量描述信道系数随时间变化的快慢程度。当基站采用最大比合并(Maximum Ratio Combining,MRC)接收机时,利用Jensen不等式、随机矩阵理论和Gamma随机变量的各阶矩,推导得出了包含导频污染、信道估计误差和信道时变参量的可达速率解析表达式。基于此,分析得出在多小区分布式大规模MIMO系统中,时变信道参量只会影响系统的可达速率绝对值,而不会影响发射功率缩放律。更重要的是,当不考虑发射功率缩放时,随总天线数增加,可达速率将不受时变信道的影响,而只由导频污染所决定,这表明该系统对时变信道具有良好的鲁棒性。最后,利用蒙特卡洛数值仿真验证了所得出的结论的正确性和有效性。

射频失配下分布式大规模MIMO的性能分析

分析了分布式大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统在射频(radio frequency, RF)链路失配情况下的性能,基于性能分析和最大比传输(max ratio transmission, MRT)原理,推导了系统下行链路可达速率的闭式表达式.仿真结果表明,该表达式可有效评估基站端(base station, BS)射频失配情况下的系统性能.基站端超过1 dB的幅度失配或π/2的相位失配,都将导致用户端有超过50%的下行速率损失.射频失配对系统性能的影响十分严重,也说明了对射频失配进行性能分析的必要性.

低复杂度的大规模MIMO分布式信道估计

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统传统信道矩阵获取方式导频开销大、计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的二阶段分布式信道估计方案。该方案的初始阶段在基站侧采用传统压缩感知算法恢复信道矩阵,第2阶段在用户端利用信道的时间相关性,将大规模MIMO的角度域信道分解为密集部分和稀疏部分,并分别估计以实现连续信道追踪。稀疏部分信道通过所提的分布式自适应弱匹配追踪(distributed adaptive weak matching pursuit,DAWMP)算法,利用子信道的联合稀疏性进行多维重建。相比于线性最小均方误差(linear minimum mean square error,LMMSE)算法,所提方案的信道分解策略有效减少了在用户端进行信道估计的计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与经典压缩感知信道估计算法相比,计算复杂度降低了约33%,算法性能提升了约0.5 dB。

面向Sub-7 GHz频段分布式超大规模MIMO技术

下一代移动通信系统将在新的频段进一步提升整体性能。面向未来6G系统在Sub-7 GHz频段部署所面临的连续覆盖、容量提升以及部署困难等潜在难题,提出了一种创新的总体方案。这一方案结合了以用户为中心的接入网架构与分布式超大规模MIMO技术,旨在实现更高效的通信性能和用户体验。在所提出的以用户为中心的网络构架中,系统能够突破中心化限制,构建出中心网络与边缘分布式网络结合的以用户为中心的端到端分布式自治网络,智能自适应端到端用户需求。基于该构架可通过动态调整小区的覆盖范围和容量,更好地应对不同场景下的用户需求。通过优化连接管理策略,可以有效减少连接中断和延迟,提升系统的稳定性和用户的满意度。针对上述接入网络构架,给出了分布式超大规模系统中的灵活小区构建、链接管理及接入过程方案,并对CSI测量上报、分布式天线校准等底层核心问题进行了分析。

大规模分布式系统的架构设计与应用性能分析

文章详细阐述了分布式系统基础架构、微服务与容器化技术的应用,通过电子商务平台案例深入分析了实际应用场景,并提出了一系列性能优化策略。性能分析结果表明,提出的优化策略有效提升了系统性能与可靠性。

异构大规模分布式网络设计与性能评估

提出了一种面向6G的异构大规模分布式网络(Het-LDN)。该网络由大量异构的分布式无线节点构成,具有低成本、低功耗、高性能、易部署和易扩展等特征,满足未来无线通信的各项需求,包括实现极致的蜂窝系统容量,保证超高可行性传输,支持海量用户同时接入和取得一致性的用户体验。介绍了分层的分布式网络结构与多链路协同传输方案,并通过仿真实验展示了用户吞吐量的性能优势。认为该网络可成为面向6G的具备强竞争力的商业化解决方案。

大规模图数据处理系统的分布式算法设计与性能优化

随着图数据规模的不断增大,大规模图数据处理系统成为当前研究的热点之一。本文围绕分布式算法设计与性能优化展开研究,旨在解决图数据处理中的挑战与问题。通过深入探讨图数据的特点、分布式系统的应用以及分布式算法设计的原理,结合性能优化策略,旨在提高大规模图数据处理系统的效率与可扩展性。

基于云平台和分布式计算的大规模图像检索

为了获得理想的大规模图像检索结果,设计基于云平台和分布式计算的大规模图像检索方法。采用云平台和分布式计算技术构建图像检索环境,使用SIFT算法提取图像检索特征,通过k-means聚类进行特征向量降维,根据视觉词典与图形向量的对应关系构建倒排索引结构,初步实现图像的大规模检索,利用多特征融合方法进一步提升图像检索的准确性。测试结果表明,该检索方法具有较好的扩展率与加速比,图像检索准确性高,图像检索效率高。

分布式发电与大规模储能的协同优化

针对分布式发电系统与大规模储能系统在电力市场的协同优化问题,基于混合整数线性规划和机器学习方法,研究了两者的协同操作与调度策略。通过引入一种新颖的协同优化框架,提出了一种包含鲁棒性与自适应特性的优化算法,以处理不确定性和保证系统运行的稳健性。结果表明,所提出的协同优化策略能够显著降低系统运行成本,提高电力系统的运行效率和可靠性,同时保证了电网安全与稳定。

大规模分布式系统下的智能化资源监控和负载平衡

随着云计算和物联网技术的蓬勃发展,大规模分布式系统应用得到了广泛的关注。然而,更为复杂的资源监控和负载平衡问题随之而来。对此,文章提出了一系列智能化策略,旨在改善系统的性能和稳定性。其中,首先采用了基于机器学习的资源使用预测方法以了解系统的资源需求;其次引入了自适应负载平衡算法,在合理分配各节点任务的同时降低了系统延迟;最后设计了一种大规模系统的智能监控方案,以实时掌握系统状态。实验证明,这些策略在提高资源使用效率、缩短响应时间以及提升系统整体性能方面具有显著作用。

网络技术在大规模分布式系统中的应用与性能分析

随着信息技术的迅猛发展,大规模分布式系统在现代计算环境中扮演着至关重要的角色,这些系统的涌现源于对处理日益增长的数据和需求的迫切需要,推动着科学、工业和商业领域的变革。在这个复杂而庞大的网络生态中,网络技术的应用愈发成为实现高效通信。

超大规模MIMO阵列可视区域空间分布数据集

可视区域(VR)信息可用于降低超大规模多输入多输出(XL-MIMO)系统传输设计复杂度,但现有理论分析与传输设计多基于简化的VR统计分布模型。为评估分析XL-MIMO在实际物理传播场景中的性能,该文公开了XL-MIMO阵列VR空间分布数据集,其由环境参数设置、射线追踪仿真、天线场强数据预处理和VR判定准则等步骤构建。该数据集针对典型城区无线传播场景,建立了用户位置采样与场强数据、VR数据之间的关联,总数据条目数量达上亿级。进一步对其中VR形态、VR分布进行了可视化展示与分析,并以基于VR的XL-MIMO用户接入协议为例,利用该数据集对其在真实传播场景中的性能进行了仿真,为该数据集的应用提供了典型样例。

大规模MIMO系统的分布式MMSE信道估计研究

在大规模多输入多输出系统中,传统的上行链路最小均方误差(MMSE)信道估计(CE)算法依赖于集中式基带处理(CBP)架构,在该架构中,所有天线接收的导频信号被汇聚到一个中央处理单元进行CE算法。但随着天线数量的增加,CBP架构面临着两大瓶颈:计算复杂度高和通信成本高。为了克服这些挑战,分布式基带处理(DBP)被提出,其思想是将基站天线划分为多个天线簇,每簇天线连接一个本地计算单元。然而,针对DBP架构下的分布式CE方案的研究相对较少。本文提出了一种用于DBP架构的基于MMSE的分布式CE算法。该算法利用角度域和时延域的信道稀疏性,性能显著优于完全分布式方案,并且降低了簇间通信开销和簇间计算成本。最后,大量实验结果验证了所提算法的有效性。

大规模数据的分布式神经网络回归模型研究

随着计算机技术的飞速发展,大规模数据不断涌现,数据间呈现复杂的非线性特征,这使得传统的回归分析方法难以奏效。鉴于此,文章提出了基于交互有效方法的分布式神经网络回归(CE-RNN)模型,通过优化基于交互有效方法构建的神经网络回归模型的替代损失函数来获得全局参数估计值的近似结果。该模型一方面采用分布式计算方法避免了单台机器难以处理大规模数据的难题,另一方面使用神经网络回归模型解决了非线性回归问题。数值模拟和应用研究的结果表明:CE-RNN模型的预测性能与全局神经网络回归模型基本一致,且优于基于单轮型方法的分布式神经网络回归模型。

无蜂窝大规模MIMO系统接入点动态选择算法

在无蜂窝大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中,所有接入点(Access Point,AP)为用户提供服务的方式会造成较大的功率消耗和增加前传链路压力。以“用户为中心”的AP选择方案为每个用户选择最佳的AP集合,使系统频谱效率和能量效率得以提升。为了给每个用户选择最佳的AP集合,提出了一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的接入点动态选择算法。将AP与用户之间的大尺度衰落向量作为输入,AP与用户之间的连接关系作为BP神经网络输出的预测向量,同时,针对BP神经网络初始化权值,提出了一种改进的自适应遗传算法以提高算法的收敛速度和收敛性能。仿真结果表明,改进后的BP神经网络预测结果更接近于实际值,并且比全连接和启发式的AP选择方案具有更高的系统和速率。

IRS辅助去蜂窝大规模MIMO系统反窃听安全波束赋形研究

为提高物理层安全通信性能,针对目前物理层通信容易受到建筑物遮挡和非法用户窃听的问题,提出了一种智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助去蜂窝大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统反窃听安全传输波束赋形方案。考虑信道理想的情况下,以还原合法用户接收信号和阻止非法用户接收信号为目标,最小化发射波束赋形向量,构建了一个基站主动波束赋形向量和IRS相移的联合波束赋形问题。通过交替优化将原问题分解为基站波束赋形向量优化子问题和IRS相移优化子问题,并通过解非齐次线性方程组思想的方法,对优化子问题进行求解。仿真结果表明,相较于传统物理层安全通信方案,提出的方案能够有效使非法用户窃听信号为0,降低传输功率,并且具有较好的误码率。

基于SWIPT的无小区大规模MIMO-NOMA系统能量效率研究

无小区大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)与非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)都是未来6G的使能技术。无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)技术在进行信息解码的同时收集能量,与无小区大规模MIMO-NOMA优势互补。文中基于SWIPT研究无小区大规模MIMO-NOMA系统中的能量效率问题,通过联合优化功率分配系数和SWIPT的时隙切换(Time Switching,TS)系数,提高系统的能量效率。为了最大化能量效率,采用布谷鸟算法设计功率分配系数。考虑一种特殊情况,将所有终端的TS系数设置相同,进而推导了最佳TS系数的封闭表达式。仿真结果表明,相较于几种已有方案,文中提出的优化方案可以显著提升系统的能量效率。

基于均匀线性阵列的超大规模MIMO混合场信道估计算法

超大规模MIMO(extremely large-scale massive MIMO,XL-MIMO)是未来6G通信的关键技术之一。现有的XL-MIMO混合场信道模型大多对均匀线性阵列和单天线用户之间信道建模,且采用散射体最后一跳模型。若收发双端均配备线性阵列,现有的混合场信道估计方案将不再适用。为此,针对收发端均部署超大规模线性阵列的XL-MIMO场景,采用Saleh-Valenzuela模型进行信道建模,并提出了一种基于正交匹配追踪(OMP)的混合场信道估计算法。该算法首先利用角域变换矩阵对远场分量进行估计,然后通过极域变换矩阵估计近场分量。此外,引入克拉美罗-下界(CRLB)对所提算法进行评估。仿真结果表明,提出的混合场估计算法相较于仅考虑远场和近场的估计算法在信道估计性能上有约0.6 dB的提升。