IRS辅助大规模MIMO系统中抑制残余硬件损伤的AQBFO无源波束赋形方案

由通信收发机硬件非理想特性导致的残余硬件损伤在智能反射面(Intelligent reflecting surface,IRS)辅助的大规模多输入多输出(Multiple-input multiple-output,MIMO)系统中难以避免,并且会严重降低上行用户的可达和速率。针对这一问题,本文提出了一种基于自适应量子菌群觅食优化(Adaptive quantum bacterial foraging optimization,AQBFO)算法的无源波束赋形方案,用于抑制残余硬件损伤对系统性能的影响。首先,基于统计信道状态信息(Channel state information,CSI)推导出系统上行可达和速率的近似解析表达式。然后,以最大化和速率为目标,基于AQBFO算法对无源波束赋形进行优化。仿真结果验证了在IRS辅助大规模MIMO系统中,基于AQBFO算法的无源波束赋形方案能够有效抑制残余硬件损伤的影响,并显著提升系统的上行遍历和速率。

一种抑制残余硬件损伤影响的毫米波大规模MIMO混合预编码方案

在假设通信收发机具有理想硬件特性的前提下,毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统的混合预编码问题已经获得了广泛的研究。然而,由通信收发机硬件非理想特性导致的残余硬件损伤在毫米波大规模MIMO系统中难以避免,并且会严重影响混合预编码的性能。针对这一问题,该文建立了在收发机残余硬件损伤影响下的毫米波大规模MIMO混合预编码模型,提出一种基于流形优化的混合预编码方案。首先根据收发信号之间的修正均方误差建立优化目标,进而推导出数字预编码矩阵与数字组合矩阵的闭合表达式,然后基于黎曼流形处理恒模约束问题获得模拟预编码矩阵与模拟组合矩阵,最后进行收发机交替迭代获得混合预编码的优化结果。仿真结果表明,该方案有效抑制了残余硬件损伤对毫米波大规模MIMO系统的不利影响,显著提升了系统的性能。