混合动态连接结构的多用户多流混合预编码

混合预编码对于提高多用户毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统的性能至关重要,但目前基于全连接结构与子连接结构的混合预编码分别存在高能耗与性能损失严重的问题。该文综合考虑系统的频谱效率与能量效率,提出混合动态连接结构,并设计该结构下的混合预编码算法。该算法通过最大化信干噪比(SINR)的增量来设计混合动态连接结构的模拟域预编码,然后基于等效信道运用块对角化(BD)设计数字域预编码抑制多用户多流干扰。仿真实验表明,该文所提出的混合动态连接结构的频谱效率介于全连接结构与混合固定连接结构之间且获得的能量效率最高。

毫米波massive MIMO系统中混合连接的混合预编码设计

为了提高混合连接的混合预编码的频谱效率,首先利用连续干扰消除(SIC)的原理得到理想条件下的最优混合预编码矩阵,然后利用梯度下降理论将最优混合预编码矩阵分解为数字预编码矩阵和模拟预编码矩阵,最后考虑模拟预编码矩阵的恒模约束条件,并以最大化频谱效率为目标利用交替最小化方法优化模拟和数字预编码矩阵。所提出的混合预编码设计算法基于混合连接结构,因而能量效率远优于部分连接的和全连接的混合预编码。同时,该算法不会增加混合连接的混合预编码的硬件复杂度且只少量增加计算量。仿真结果表明,该算法能提升混合连接的混合预编码的频谱效率,特别是当射频(RF)链路数大于数据流数时,频谱效率的提升更加显著。由于分块不需要满足正交性,该算法比现有混合连接的混合预编码更适合实际应用。

基于波束训练的大规模MIMO多用户度调度算法

在毫米波多用户大规模天线阵列多输入多输出(MIMO)系统中,由于使用混合波束形成结构,使得用户调度问题面临新的挑战,调度问题转变为在同一时频资源选择调度用户子集和用户与基站之间通信波束对的问题,需要从用户和波束两个维度来进行考虑。大规模MIMO由于在基站端和用户端使用大量的天线阵列,如果使用穷举搜索算法运算量极大,在实际应用中是不现实的。本文提出了一种基于波束训练的多用户调度方案,该方案分为2步。第1步,由于波束间的干扰大多数来自于相邻波束,因此对相邻波束进行分组,同时根据用户反馈的信干燥比(SINR)最大值的基站波束索引号把相关的用户映射到对应波束组。第2步,为了减小干扰,每个波束组的最小波束索引根据一定的原则来选取调度用户,然后通过基站和用户之间的波束训练选取最接近于SINR门限值的用户波束来进行通信。仿真结果表明,该方案具有逼近最优穷举方案的性能并且具有较低的计算复杂度。