一种基于IQ失衡的大规模MIMO预编码算法

大规模MIMO具有较高的频谱利用率和能量效率等优点,但大量天线的使用也会带来一些缺点,比如IQ失衡问题等。针对大规模MIMO系统中存在的IQ失衡问题,提出了一种宽线性优化的块对角化预编码算法。通过仿真结果可以看出,本算法相对块对角化算法和宽线性对角化算法在误码率性能上有着显著的提高。

一种改进的大规模MIMO预编码算法

大规模MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)是基站装有大量天线,同时服务多个用户的通信方式,其用户间的干扰十分严重。文中通过结合迫零预编码和块对角化预编码算法,提出一种优化的块对角化算法。在大规模MIMO系统中,利用文中提出的新的预编码算法,可以较好地降低用户间的干扰,提高系统整体性能。通过仿真结果可以看出,文中算法比块对角化算法的误码率性能有显著提高。

多用户MIMO系统广播信道的连续块对角化预编码算法

针对块对角化(BD)算法无法满足各个用户的需要、串行优化(SO)算法排序复杂、容量较低的问题,提出了一种连续块对角化(SBD)算法。该算法按照各用户的信道条件、服务质量(QoS)需求给用户定义不同的优先级,并按优先级次序进行块对角化,后续用户在对高优先级用户及同优先级用户不干扰的条件下采用块对角化法抵消共信道干扰(CCI),功率分配方式采用等功率分配。数值仿真表明,该算法在不增加计算复杂度的前提下,基本满足各个用户的需求。

基于SLNR-MMSE的协作多点通信系统预编码算法的研究

通过对信号泄露噪声比预编码算法和最小均方误差预编码算法进行详细的分析,本文针对这两种算法的不足,提出了SLNR-MMSE的预编码算法。通过仿真分析可知,提算法在误码率和系统容量方面较其他算法均有一定的优势。

基于HPA非线性的大规模MIMO预编码算法

大规模MIMO具有较高的能量效率和频谱利用率等优点,但由于廉价的硬件使用也会带来一些问题,比如高功率放大器非线性等。当高功率放大器工作在非线性区域时,放大后信号的幅度和相位都会产生误差,从而使得用户接收到的信号与期望信号产生误差,降低了系统的性能。研究了当高功率放大器非线性时,传统预编码算法的不足之处。然后,根据传统算法的不足与非线性的高功率放大器对信号的影响,提出一种改进的预编码算法。通过仿真结果可以看出,该算法相对块对角化预编码算法和迫零预编码算法在误码率和容量性能上有着显著提高,尤其是在高信噪比的场景下优势更佳。因此可以得出结论,该算法能够降低高功率放大器非线性对系统性能的影响。

MIMO信道中基于功率分配的SLNR预编码算法

为了消除或降低多用户MIMO系统下行链路存在的共信道干扰(CCI),提出一种结合功率分配的基于最大化信漏噪比(SLNR)的预编码算法。首先,根据SLNR算法求出最优预编码矩阵,再结合最优功率分配算法,借助拉格朗日乘数法,优化分配每个用户的发送功率,从而提高系统和容量以及降低误码率(BER)性能。为了简化计算复杂度,还提出了SLNR算法结合次优化功率分配算法。仿真表明,所提出的算法比块对角化(BD)算法和最小均方误差准则(MMSE)算法在系统和容量以及误码率性能上都有所改善。

多用户双向AF MIMO中继系统的联合预编码算法

近年,双向放大转发(amplify-and-forward,AF)多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)中继系统中的预编码设计吸引了越来越多研究学者的兴趣。然而,在实际MIMO中继通信系统中,针对双向传输下的系统,对多用户模型进行的研究较少。由此,针对多用户双向AF MIMO中继系统模型,提出了一种联合预编码算法。采用在所有节点功率限制下,以最小和均方误差(minimun sum mean square error,MSMSE)设计准则去求解联合信源、中继和信宿端多用户的非凸优化问题,将最初的非凸优化问题转化成多个子优化问题,并利用半正定规划设计、平方约束二次规划设计以及二阶锥规划设计求解子优化问题。之后通过交替迭代方法进一步求解每个子凸优化问题局部优化值,达到优化所有节点矩阵变量的目的。所提算法较现有的算法,不仅在优化问题方面考虑更全面、更实用,而且实验仿真结果验证,提出的算法在系统和均方误差(sum mean-square-error,SMSE)性能、和速率以及误码率(bit-error rate,BER)上有均有改善。

一种改进的大规模MIMO线性预编码算法

为了降低预编码算法在大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统下的误码率及复杂度,提出了一种改进的块对角化(block diagonalization,BD)预编码算法。该算法将正规迫零(regular zero forcing,RZF)预编码算法的预编码矩阵作为信道矩阵的伪逆,然后采用了复杂度较低的正三角(orthogonal triangular,QR)分解代替原BD算法的奇异值(singularly valuable decomposition,SVD)分解求平行单用户的等效信道,最终求得预编码矩阵。仿真结果表明,当基站配备128根天线,用户数为61时,改进算法的误码率及复杂度分别为0.109 5、1.379×10~8,较优化的块对角化(optimized block diagonalization,OBD)预编码算法的误码率及复杂度分别降低了11.5%和1.031×10^(10)。提出的改进算法可应用于大规模MIMO系统中。

一种基于多重码本的有限反馈预编码算法

针对LTE-FDD模式的单码本有限反馈预编码存在CSI反馈精度不够的问题,提出一种具有三重码本结构的有限反馈预编码算法。该算法在原码本的基础上添加了增强码本和修正码本,通过增强码本来对抗信道条件数过高的不利情形,并通过修正码本来降低量化误差。仿真结果表明,该算法相对于单码本的有限反馈预编码算法,反馈开销仅增加了1比特,误码性能却能提升约2d B,信道容量能提升约1.2bps/Hz。因此所提出的基于三重码本的有限反馈预编码算法,能以增加少量反馈开销为代价,换来预编码性能的显著提高。实际应用时,可采用离线码本设计,算法复杂度不会有明显增加。

一种基于相位噪声的大规模MIMO预编码算法

在大规模MIMO系统中,使用廉价的硬件会带来一些问题,本地振荡器引起的相位噪声就是其中之一。相位噪声会影响到基站侧对CSI的估计,使得在信号发送过程中的CSI不同于估计的CSI,然而预编码矩阵的设计依赖于CSI,最终影响到基站侧对信号的处理导致系统性能的下降。针对大规模MIMO系统中存在的廉价的本地振荡器引起的相位噪声这一问题,通过分析其对信号以及CSI的影响,提出一种基于相位噪声的预编码算法。通过仿真结果得出,当基站侧不存在相位噪声时,提出算法和传统预编码算法有着相同的性能。但是当基站侧存在相位噪声时,提出算法优于传统预编码算法。从而可以得出结论,当基站侧存在相位噪声时,提出算法一定程度上降低了其对系统的影响程度。

大规模MIMO系统的预编码算法综述

相比于传统多输入多输出(MIMO)系统,大规模MIMO的天线数量大幅增加,使得系统的容量提升、误比特率下降,但也造成预编码矩阵维度升高,算法复杂度、系统成本及实现难度增大。将大规模MIMO系统主要采用的预编码技术分为线性和非线性两个部分,对两者进行了归纳和对比,并着重介绍了几种经过简化的线性预编码算法和几种比较典型的非线性预编码算法,指出因为非线性算法的复杂度很高,故未来大规模MIMO系统的预编码应当以线性算法为主。

基于SLNR准则的MU-MIMO下行链路预编码算法

在MU-MIMO系统中,最大化信漏噪比(SLNR)预编码算法同时考虑信号泄漏与噪声因素,但未考虑基站发送多数据流场景下的串扰问题。针对此缺点,提出预编码矩阵与动态功率分配相结合的算法,该算法先采用新的矩阵分解法求解预编码矩阵,然后根据各用户的信道质量信息进行动态功率分配。仿真结果表明,新算法不仅使各个数据流上的能量更加均匀,且各用户分配到的功率也得到了优化,系统在误码率和容量性能上都有所提高。

大规模MIMO系统预编码算法研究

大规模MIMO技术是近年来移动通信领域的研究热点,它能够在传统MIMO的基础上,进一步提升信道容量和频谱效率。由导频复用引起的导频污染,是大规模MIMO技术中的关键性限制因素,下行链路预编码是减轻导频污染的研究方向之一。基于此,本文对大规模MIMO系统中现有的几种预编码算法进行了综述,重点介绍了MF预编码和ZF预编码算法,推导了两种算法的SINR和系统容量的表达式,并给出仿真结果。

CoMP系统中的天线选择与预编码联合算法

针对大规模多输入多输出系统天线数量过多使得预编码算法计算量增加的问题,提出一种基于协作的天线选择与预编码联合算法。该算法通过降低小区间和用户间干扰,避免传统预编码算法对信道矩阵求逆运算时因天线数量增加使得复杂度提高。理论分析和仿真结果表明,与迫零预编码算法、最小均方误差预编码算法和基于信漏噪比最大化的预编码算法相比,天线选择和预编码联合算法不仅能更好地提高系统的信道容量,而且能够降低预编码算法复杂度。

毫米波大规模MIMO系统中的预编码技术

大规模多输入多输出(MIMO)技术能够大幅度提升系统容量,降低不同用户间的干扰,但因其系统中信道维度高、信道估计和预编码算法复杂等因素,使得系统软硬件开销都会增大。将大规模MIMO系统的预编码算法分为数字、模拟和混合3种类型,并对3类预编码算法进行了归纳对比,总结出不同预编码算法的优缺点和适用场景。将信道估计方案分为训练估计和盲估计,归纳总结了2类方案的优缺点,并指出合理利用大规模MIMO的信道稀疏性能够改善信道估计的质量,减少估计开销。

5G系统中预编码技术的发展研究

在5G移动通信研究的核心技术——大规模MIMO中,预编码技术是一个研究热点,之前有很多相关方面的研究。目前,本课题对5G系统中预编码技术的研究分析了多种线性预编码的方法,我们对最大比发射(MRT)预编码算法,迫零(ZF)预编码算法,最小均方误差(MMSE)预编码算法等进行了详细的分析和归纳。同时,我们也对非线性预编码方法进行研究,如脏纸编码,THP预编码算法等。本课题的研究成果可为5G系统中预编码技术的发展作参考。

基于BD算法的下行大规模天线系统能效分析

大规模多输入多输出(Massive MIMO)系统预编码技术,均是基于终端用户配置单天线场景研究的,但随着无线通信技术的发展以及音视频和图片获取需求的提升,现在拥有多天线的智能终端越来越多,也就意味着用户终端的天线数目在逐渐增加。针对此问题,本文采用了块对角化(BD)预编码算法进行实验研究,引入下行大规模天线系统的实际功耗模型,分析其能效与谱效、基站发送天线个数与小区半径间的关系,并且通过推导得到了能效与谱效的闭式关系,以及最优化能效。理论分析和仿真结果表明,合理地设置谱效工作点,增加基站的发射天线数,以及减小小区半径都可以增强系统的能效,也同时证实了微蜂窝小区的部署对系统能效的提高也是有很大益处的。

面向5G的毫米波Massive MIMO上下行链路方案设计

本文结合毫米波的稀疏特性,分析对比混合波束赋形技术和机会波束赋形技术,改进了基于单用户和多用户的波束赋形技术预编码算法;通过改进预编码算法及QAM调制/解调算法,降低系统实现的硬件复杂度和信号处理复杂度,提高频效和功效,设计可行的上/下行链路数据传输方案;为了在低系统成本的情况下提高角度分辨率,有效地提升系统整体性能,减少功率损耗。