基于RZF的大规模MIMO系统容量优化算法-论文
大规模MIMO系统的全导频RZF预编码方法
大规模MIMO系统的全导频RZF预编码方法谢斌;刘述睿;谢舒闽【摘要】The precoding for massive multiple input multiple output (MIMO) systems was studied.To solve the problem that the inter-cell interference and pilot pollution have the great impact on the precoding effectiveness.An improved full pilot regularization zero forcing (RZF) precoding method was proposed.The method assigns the limited orthogonal pilot signal to the inter-cell users to optimize the channel vector in the precoding matrix to obtain the optimized full pilot normalized precoding matrix, and then deduces the new sum rate expression including the pilot pollution function and the users' interference functions.In addition, the method synthetically considers the number of base station antennas, the user number, and the pilot reuse factors, and optimizes their configuration to suppress the inter-cell interference with the less user information and the higher pilot reuse factor, thus the system performance is effectively improved.The experimental results show that the improved RZF precoding method can improve the system capacity.The spectrum efficiency and the sum rate are better than the traditional RZF method in both the cases of the perfect channel state information (CSI) situation and the imperfect CSI situation.%研究了大规模多输入多输出 (MIMO)系统的预编码.针对小区间干扰和导频污染会对预编码的有效性产生较大影响的问题,提出了一种改进的全导频正则化迫零(RZF)预编码方法.该方法通过将有限的正交导频信号分配给小区用户来对预编码矩阵中的信道向量进行优化,得到优化后的全导频正则化预编码矩阵,并依此推导出新的包含导频污染函数和用户干扰函数的和速率表达式.另外,综合考虑基站天线数、用户数以及导频重用因子,优化其配置关系,从而用较少的用户信息和更高的导频重用因子来抑制更多的小区间干扰,有效地提升系统性能.实验结果表明,这种改进的RZF 预编码算法能够较好地提高系统容量,在完全已知信道状态信息(CSI)和未完全已知CSI两种情况下的频谱效率及和速率均优于传统的RZF方法.【期刊名称】《高技术通讯》【年(卷),期】2017(027)002【总页数】9页(P131-139)【关键词】大规模多输入多输出(MIMO);小区间干扰;导频污染;频谱效率;信道状态信息(CSI)【作者】谢斌;刘述睿;谢舒闽【作者单位】江西理工大学信息工程学院赣州 341000;江西理工大学信息工程学院赣州 341000;江西理工大学信息工程学院赣州 341000【正文语种】中文随着无线通信技术的快速发展，用户对传输速率和通信质量的要求也随之提高。
适用于大规模MIMO系统的低复杂度RZF-SOR预编码算法
doi:10.3969/j.issn.1001-893x.2017.12.014引用格式:朱庆浩,宋志鹏,吴君钦.适用于大规模MIMO系统的低复杂度RZF-SOR预编码算法[J].电讯技术,2017,57(12):1427-1432.[ZHU Qinghao,SONG Zhipeng,WU Junqin.A low-complexity RZF-SOR precoding algorithm for massive MIMO systems[J].Telecommunica⁃tion Engineering,2017,57(12):1427-1432.]适用于大规模MIMO系统的低复杂度RZF-SOR预编码算法*朱庆浩**,宋志鹏,吴君钦(江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000)摘 要:在大规模多输入多输出(MIMO)系统中,为了降低传统预编码算法的复杂度,在原有正则化迫零(RZF)预编码算法的基础上,提出用超松驰迭代(SOR)法代替矩阵求逆的高复杂度运算,得到一种改进算法RZF-SOR,并应用随机矩阵原理得出其最优相关参数的近似表达式和取值的必要条件㊂实验仿真表明,提出的RZF-SOR预编码算法与RZF预编码相比有效地降低了一个数量级的复杂度,在很小的迭代次数下达到接近于RZF预编码的误码率性能,并且优于基于Neumann级数预编码算法的误码率性能㊂关键词:大规模MIMO;低复杂度预编码;超松驰迭代;正则化迫零中图分类号:TN919 文献标志码:A 文章编号:1001-893X(2017)12-1427-06A Low-complexity RZF-SOR Precoding Algorithmfor Massive MIMO SystemsZHU Qinghao,SONG Zhipeng,WU Junqin(Information Engineering Institute,Jiangxi University of Science and Technology,Ganzhou341000,China) Abstract:In order to reduce the complexity of traditional precoding algorithm in massive multiple-input multiple-output(MIMO)systems,an improved algorithm called Regularized Zero Forcing-Successive Over Relaxation(RZF-SOR)algorithm is proposed based on the original RZF precoding algorithm,which uses the SOR iterative method instead of the matrix inversion.The approximate expression and the necessary condition of the optimal correlation parameter are obtained by using the stochastic matrix principle.Experi⁃mental results show that the proposed RZF-SOR precoding algorithm effectively reduces an order of magni⁃tude complexity compared with RZF precoding,achieves bit error rate(BER)performance close to RZF precoding at very small iterations and is superior to Neumann Series based precoding algorithm.Key words:massive MIMO;low-complexity precoding;successive over relaxation(SOR);regularized zero forcing(RZF)1 引 言4G无线通信系统远无法达到5G所预测的1000倍数据流量增加,这就需要我们探索新的具有更宽带宽的谱带和更高频谱效率的先进物理技术[1-2]㊂为此,多输入多输出(Multiple-Input Multi⁃ple-Output,MIMO)技术吸引了学术和工业界的研究兴趣㊂目前,MIMO技术已成功地应用于一系列的通信技术上,如LTE-HI[3]㊁WLAN等㊂与小规模MI⁃MO系统不同,大规模MIMO系统因基站上装备了数以百计的天线来服务用户,使其更能满足日益增长的㊃7241㊃第57卷第12期2017年12月电讯技术Telecommunication Engineering Vol.57,No.12 December,2017* **收稿日期:2017-04-06;修回日期:2017-07-04 Received date:2017-04-06;Revised date:2017-07-04基金项目:国家自然科学基金资助项目(61501210)通信作者:302842908@ Corresponding author:302842908@高数据速率的要求㊂大规模MIMO系统因具有许多有吸引力的特性,包括大容量的优势㊁提高链路可靠性㊁更好的改善频谱效率和能源效率[4],使其成为了5G无线通信系统中公认的关键技术之一[5]㊂然而,大规模MIMO系统在实际应用中还有一些需要解决的难题,例如信道估计㊁硬件缺陷㊁包括预编码和解码在内的低复杂度信号处理㊂在预编码技术中,如何降低预编码的复杂度㊁保证算法的性能成为了如今亟待解决的一道难题㊂预编码技术分为线性预编码和非线性预编码㊂在下行多用户MMO 系统中,非线性预编码技术可以很好地逼近理论的多天线信道容量限㊂然而,在大规模MIMO系统中,线性预编码比非线性预编码更加适用,即使简单的线性预编码也有比非线性预编码具有更好的性能[6]㊂但是,常见的线性预编码如迫零(ZF)预编码㊁正则化迫零(RZF)预编码㊁最小均方误差(MMSE)预编码算法[7]都涉及到大尺寸的矩阵求逆运算,这大大增加了整体的复杂度㊂而且大规模MIMO中随着信道维度的增加,矩阵求逆的复杂度也会愈发增长㊂为了降低复杂度,文献[8]提出了一种截取矩阵多项式扩展(Truncated Polynomial Ex⁃pansion,TPE)预编码算法(以下简称TPE预编码),用截取矩阵多项式扩展运算代替矩阵求逆运算㊂最近,一种基于Neumann级数的预编码算法在文献[9]中提出(以下简称Neumann预编码),将矩阵求逆换成矩阵向量的叠加㊂此外,文献[10]中也提出了一种基于Gauss-Seidel迭代算法的线性预编码(以下简称G-S预编码),通过用迭代的算法来重构源信号,使得整体的复杂度减少㊂本文在RZF预编码算法的基础上提出了一种RZF-SOR预编码算法,通过超松弛迭代(Successive Over Relaxation,SOR)算法代替复杂的矩阵求逆运算来减少RZF预编码的复杂度㊂分析显示,其整体复杂度也会减少一个数量级㊂此外,还分析得到了最优松弛因子的解以及必要条件,提供了RZF-SOR 预编码与G-S预编码的收敛速率的大小,对比了RZF-SOR预编码与Neumann预编码的复杂度㊂2 系统模型如图1所示,本文讨论的是经典大规模MIMO 系统,在单小区多用户中,基站装备了M根天线且提供给K个单天线用户㊂在大规模MIMO系统中,通常天线数比用户数大的多,即M>>K㊂用表示复数的集合,那么第K个用户接收到的信号矢量y∈K×1的表达式为y=ρHx+n㊂(1)式中:ρ为下行传输功率;H∈K×M为平坦衰落的瑞利信道矩阵,且整体服从均值为0㊁方差为1的标准正态分布;x∈M×1是传输信号矢量;n∈K×1为高斯白噪声矢量,其整体服从正态分布N(0,σ2I)㊂当使用线性预编码算法来处理x时有x=Ws㊂(2)式中:W∈M×K为线性预编码矩阵,s∈K×1为发射源信号㊂图1 大规模MIMO系统模型Fig.1The massive MIMO system model3 线性预编码和分析3.1 RZF预编码算法根据文献[7],总传输功率约束1K tr(WW H)=P㊂(3)式中:tr(㊃)是一个迹函数,求矩阵的迹即对角线元素之和;P是基站可以发送信号的总功率㊂RZF的预编码矩阵为W RZF=βH H(HH H+ξI K)-1=βH H G-1,(4)G=HH H+ξI K㊂(5)式中:β是功率归一化因子,其作用是使式(4)满足式(3)中的功率约束;标量ξ是正则化系数,其值与发射总功率㊁噪声功率和系统维数有关;I K是单位矩阵㊂从式(4)可以看出,RZF预编码涉及到计算矩阵求逆的高复杂度运算,其复杂度随着系统复杂度的扩大而急剧增加㊂3.2 RZF-SOR线性预编码将式(2)和式(4)综合起来,就可以将x重新写成x=βH H G-1s㊂(6)对于一个任意的K×1非零向量q有q H HH H q= q H H(q H H)H㊂在平坦衰落的瑞利信道中,信道矩阵H是满秩矩阵,那么就有q H H≠0,q H H(q H H)H>㊃8241㊃电讯技术 2017年0,即HH H 是正定矩阵㊂此外,(HH H )H =HH H ,所以HH H 是Hermitian 正定矩阵㊂式(5)中两者之和实质上是矩阵HH H 对角线上的元素数值增加ξ,其余元素值不变,故G 仍是Hermitian 正定矩阵,所以可以将G 分解为G =D +L +L H ㊂(7)式中:D ㊁L ㊁L H 分别代表G 的对角线成分㊁严格下三角成分㊁严格上三角成分㊂因为G 是Hermitian 正定矩阵,所以其上三角成分等于下三角成分的共轭转置,即可以用L H 来代替上三角部分㊂当我们用SOR 迭代算法[11]来求解等式Ax =b ,x =A -1b 的解时有D A x (i +1)=(1-ω)D A x (i )+ω(b +L A x (i +1)+L H A x(i ))㊂(8)式中:上标i 为迭代的次数,ω是松弛因子且ω>0㊂将上式化简为x (i +1)=(D A -ωA L A )-1{[(1-ω)D A +ωA L H A ]x(i )+ωA b },(9)用SOR 迭代算法来求^s =G -1s 时有^s (i +1)=(D -ωL )-1{[(1-ω)D +ωL H ]^s (i )+ωs }㊂(10)式中:^s (0)代表的是初始值,不失一般性地通常取为一个K ×1的零向量作为^s (0)的解㊂则被预编码过的信号矢量为x =βH H ^s(i +1)㊂(11)因为(D -ωL )是下三角矩阵,可以低复杂度地得到式(11)中的^s (i +1)㊂G 是Hermitian 正定矩阵,当0<ω<2时,改进的SOR 预编码算法对任何初始解都收敛㊂SOR 迭代算法是在Gauss-Seidel 迭代法的基础上为提高收敛速率采用加权平均得到的新算法,故RZF-SOR 预编码有着比G-S 预编码更快的收敛速率㊂证明会在3.4节给出㊂3.3 相关系数分析用SOR 迭代法的目的之一在于获得较高的收敛速率,松弛因子ω的选择至关重要㊂如果矩阵G 在快时变信道中变化迅速,计算出最优松弛因子ωopt 是十分必要的㊂根据文献[12],RZF-SOR 最优松弛因子ωopt 为ωopt =21+1-u 2㊂(12)式中:u =ρ(B J )=ρ[D -1(L +L H )]<1,ρ[㊃]是一个矩阵的谱半径,B J 是Jacobi 法迭代矩阵㊂求出u 的值就可以得到最优松弛因子㊂根据式(7),有ρ[D -1(L +L H )]=ρ[D -1(G -D )]=ρ[D -1G -I ]=ρ[D -1G ]-1㊂(13)令矩阵Q =HH H ,根据文献[6],在大规模MI⁃MO 信道中,其下行信道矩阵的列会呈现渐进正交性㊂即当M >>K 时,矩阵Q 的对角线上的元素数值会汇聚于M ,而非对角元素汇聚于0㊂因此在大规模MIMO 系统中,矩阵Q 中对角线元素的值在M 附近波动㊂因此,可以得出ρ[D -1]=1MI ,代入式(13)中有ρ[D -1(L +L H )]=1Mρ[G ]-1㊂(14)此外,文献[13]中根据随机矩阵原理,可以将矩阵G 的谱半径近似地表达为ρ[G ]=M 1+K æèçöø÷M 2+ξ㊂(15)在矩阵谱半径分析中有M >>ξ,因此式(15)中第二部分ξ可以省略㊂结合式(14)和式(15)可以得出u =1+K æèçöø÷M 2-1㊂(16)从式(12)和式(16)中可知,近似最优松弛因子ωopt 的值只和基站天线数M 和用户数K 有关㊂而且由u <1得KM<0.414㊂(17)天线数M 与用户数K 必须满足式(17)时才有最优松弛因子㊂3.4 收敛速率分析本节比较RZF-SOR 预编码和G-S 预编码的收敛速率㊂当最优松弛因子ωopt 确定后,RZF-SOR 预编码的迭代矩阵G ω的谱半径[12]为ρ(G ω)=[ωu +ω2u 2-4(ω-1)]2/4,0<ω<ωopt ω-1,ωopt ≤ω{<2㊂(18)由式(12)可知,ωopt >1,当ω=1时为G-S 法迭代矩阵谱半径,此时,ρ(G G-S )=u 2,那么G-S 迭代的收敛速率为R (G G-S )=-ln(ρ(G G-S ))=-2ln u ㊂(19)当ω=ωopt 时,SOR 迭代矩阵谱半径为ρ(G ωopt )=ωopt -1㊂SOR 迭代的收敛速率为R (G ωopt )=-ln(ρ(G ωopt ))=-ln(ωopt -1)㊂(20)㊃9241㊃第57卷朱庆浩,宋志鹏,吴君钦:适用于大规模MIMO 系统的低复杂度RZF-SOR 预编码算法第12期比较式(18)和式(19)的大小得R (G G-S )-R(G ωopt )=ln ωopt -1u 2=ln 1(1+1-u 2)2<0R (G ωopt )>R (G G-Sìîíïïïï)㊂(21)如此,我们可以得出结论:RZF-SOR 预编码的收敛速率大于G-S 预编码㊂3.5 复杂度分析本节对提出的RZF-SOR 预编码算法的复杂度进行分析㊂因为乘法运算量比加法运算量要大得多,因此主要计算乘法运算的次数来作为算法的复杂度㊂首先将式(9)改写为^s (i +1)k =^s (i )k +ωg ii(s i -∑k -1j =1g kj ^s (k +1)j -∑Kj =k g kj ^s (k )j)㊂(22)式中:^s (i +1)k㊁^s (i )k 分别表示的是^s (i +1)㊁^s (i )的第K 个元素,^s (k +1)j㊁^s (k )j 类似;g ii ㊁g kj 分别表示的是矩阵G 中第i 行第i 列的元素和第K 行第j 列的元素㊂从式(22)中我们可以很清晰地看出,计算^s (i +1)k 所需要的乘法运算次数是K +1,而且^s (i +1)∈K ×1,包含了K个元素,所以求式(11)的解需要K 2+K 次乘法运算㊂而根据迭代次数i 的不同,其总共需要的乘法运算次数为i (K 2+K )㊂其次就是M ×K 的矩阵H H 与K ×1的向量^s (i +1)的相乘,需要KM 次乘法运算㊂最后是相乘结果与功率归一化因子β的相乘,需要M 次乘法运算㊂最终,提出的RZF-SOR 预编码算法所需要的乘法运算次数为M +KM +iK 2+iK ㊂而传统RZF 预编码的复杂度是M +KM +MK 2+2K 2+3K 3㊂从两者的复杂度表达式的对比中可以得出RZF-SOR 预编码的复杂度是远远小于RZF 预编码的㊂表1比较了Neumann 预编码与RZF-SOR 预编码的复杂度㊂下面我们用ο(㊃)表示预编码算法的复杂度的数量级㊂传统RZF 预编码的复杂度是ο(K 3)㊂从表中能得出Neumann 预编码在迭代次数i =2时复杂度由ο(K 3)减少到ο(K 2),但当i ≥3时复杂度仍是ο(K 3);而RZF-SOR 预编码的复杂度是ο(K 2),这就表示RZF-SOR 预编码相较RZF 预编码复杂度降低了一个数量级㊂表1 预编码算法的复杂度对比Tab.1Complexity comparison between precoding algorithms i 复杂度NeumannRZF-SOR2KM +M +3K 2-K KM +M +2K 2+2K 3KM +M +K 2+K 3KM +M +3K 2+3K 4KM +M +2K 3KM +M +4K 2+4K 5KM +M +3K 3-K 2KM +M +5K 2+5K 此外,在相同的迭代次数下,Neumann 预编码和RZF-SOR 预编码两者的复杂度的差别只与用户数K 有关,与天线数M 无关㊂两种预编码都是运用其他的运算代替了高复杂度的矩阵求逆运算㊂在相同的大规模MIMO 系统中,其复杂度之差和用户数K 有直接关系㊂由此,我们可以得出结论:在大规模MIMO 系统中,基站的天线数M 是巨大的,远大于迭代次数i ,RZF-SOR 预编码的复杂度小于Neumann 预编码,更是远远小于RZF 预编码㊂4 仿真实验为了验证复杂度分析的结果,当基站处天线数与用户数的比值K /M =0.1时,对RZF㊁RZF -SOR 和Neumann 的复杂度进行仿真分析㊂随着天线数的不断增加,各预编码算法的复杂度变化如图2所示㊂从图中可以清晰看出RZF 预编码的复杂度是最高的,Neumann 预编码次之㊂RZF-SOR 预编码的复杂度随着迭代次数i 的增加而增加,但其数值也是远远小于相同天线数的RZF 预编码的㊂同时,从图中也可以看出3种预编码算法的复杂度的差距也会随着用户数的增加而加大,从而验证了上文分析的结论㊂RZF-SOR的复杂度小于Neumann 和RZF㊂图2 三种预编码算法复杂度的对比Fig.2Complexity comparison among three precoding algorithms为了更好地评估提出的RZF-SOR 预编码算法的性能,我们比较了RZF㊁RZF -SOR㊁G -S 和Neu⁃mann 预编码的误码率(BER)性能㊂在仿真中,我们采用了两种大规模MIMO 系统的配置分别是M ×K =128×16和M ×K =256×16,调制方法为64QAM,下行信道模型为平坦衰落的瑞利信道㊂图3展示的是M ×K =128×16的系统配置时,4㊃0341㊃ 电讯技术 2017年种预编码算法的BER 性能比较,其中i 代表迭代次数㊂从图中我们可以看出,当相同迭代次数时,RZF -SOR 预编码的BER 性能是优于Neumann 预编码的,而且这种优势随着迭代次数的增加在增大㊂而RZF-SOR 预编码与G-S 预编码的BER 性能几乎相同㊂此外,在大规模MIMO 系统中,3种预编码算法在低SNR 时BER 性能相差不大,但是在高SNR 时,RZF-SOR 预编码随着迭代次数i 的增加,其BER 性能改善得十分迅速㊂例如:SNR =26dB㊁i =2时的RZF-SOR 预编码与RZF 预编码的BER 性能相差约25dB,但是i =3时两者相差10dB,i =4时两者基本相同㊂这就表示RZF-SOR 预编码仅用小的迭代次数就能达到接近最优的性能,而其复杂度比RZF 预编码的少了一个数量级㊂图3 M ×K =128×16大规模MIMO 系统的预编码BER 性能比较Fig.3Precoding BER performance comparison forthe 128×16massive MIMO systemSOR 迭代法是在G-S 迭代法基础上提高收敛速率提出来的,但是在误码率性能上两者十分相近㊂如图3所示,代表RZF-SOR 预编码的红色实线和代表G-S 预编码的黑色实线几乎重合,所以在下面的仿真实验中不考虑G-S 预编码的BER 性能㊂图4展示的是M ×K =256×16的系统配置下3种预编码算法的BER 性能比较㊂对比图3和图4可知,RZF-SOR 预编码的BER 性能曲线与RZF 预编码的BER 性能曲线极为接近㊂随着天线数的增加,在图4中两者几乎重合而且3种预编码的BER 性能都在变得更好,RZF-SOR 预编码的BER 性能仍优于Neumann 预编码㊂在高信噪比下,比如SNR =26dB 时,两者BER 性能相差随着迭代次数增加依次为10dB㊁15dB㊁17dB㊂当i =4时,RZF -SOR 预编码与RZF 预编码BER 性能曲线几乎完全重合㊂图4 M ×K =256×16大规模MIMO 系统的预编码BER 性能比较Fig.4Precoding BER performance comparison forthe 256×16massive MIMO system5摇结束语本文提出了一种在RZF 预编码的基础上改进的迭代预编码算法RZF-SOR,用SOR 迭代法代替矩阵求逆的高复杂度运算来降低预编码算法的复杂度,还给出了RZF-SOR 预编码的最优松弛因子的表达式以及其取值的必要条件,分析了RZF -SOR 预编码和Neumann 预编码的复杂度,证明了RZF-SOR 预编码的收敛速率是大于G-S 预编码的㊂仿真结果显示,RZF -SOR 预编码的BER 性能优于Neumann 预编码,能用很小的迭代次数来实现与RZF 预编码几乎相同的BER 性能,并降低了一个数量级复杂度㊂在大规模MIMO 系统中,当天线数量更加巨大达到上万时,预编码算法的复杂度也会急剧增加,那么应研究更加优秀的低复杂度高性能的预编码算法㊂参考文献:[1] XU L,ZHANG H,WANG J,et al.Joint TAS /SC and pow⁃er allocation for IAF relaying D2D cooperative networks [J].Wireless Networks,2017,23(7):2135-2143.[2] XU L,GULLIVER T A.Performance analysis for M2Mvideo transmission cooperative networks using transmit antenna selection[J].Multimedia Tools &Applications,2017,76(22):23891-23902.[3] 黄磊,赵思聪,申滨.LTE -Hi 关键技术及研究现状[J].电讯技术,2016,56(6):708-716.HUANG Lei,ZHAO Sicong,SHEN Bin.LTE -Hi key technologies and current researches[J].Telecommunica⁃tion Engineering,2016,56(6):708-716.(in Chinese)[4] LU L,LI G Y,SWINDLEHURSTA L,et al.An overviewof massive MIMO:benefits and challenges [J ].IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing,2014,8(5):742-758.㊃1341㊃第57卷朱庆浩,宋志鹏,吴君钦:适用于大规模MIMO 系统的低复杂度RZF-SOR 预编码算法第12期[5] 张雷,代红.面向5G的大规模MIMO技术综述[J].电讯技术,2017,57(5):608-614.ZHANG Lei,DAI Hong.An overview of massive MIMOfor5G wireless systems[J].Telecommunication Engineer⁃ing,2017,57(5):608-614.(in Chinese) [6] RUSEK F,PERSSON D,LAUB K,et al.Scaling up MIMO:opportunities and challenges with very large arrays[J].IEEESignal Processing Magazine,2012,30(1):40-60. [7] 付豪.大规模MIMO系统的预编码算法综述[J].电讯技术,2015,55(7):822-828.FU Hao.An overview of massive MIMO precoding algo⁃rithms[J].Telecommunication Engineering,2015,55(7):822-828.(in Chinese)[8] KAMMOUN A,MÜLLER A,BJÖRNSON E,et al.Linearprecoding based on polynomial expansion:large-scalemulti-cell MIMO systems[J].IEEE Journal of SelectedTopics in Signal Processing,2014,8(5):861-875. [9] PRABHU H,RODRIGUES J,EDFORS O,et al.Approxi⁃mative matrix inverse computations for very-large MIMOand applications to linear pre-coding systems[C]//Pro⁃ceedings of2013IEEE Wireless Communications and Net⁃working Conference.Shanghai:IEEE,2013:2710-2715.[10] GAO X,DAI L,ZHANG J,et al.Capacity-approachinglinear precoding with low-complexity for large-scale MI⁃MO systems[C]//Proceedings of2015IEEE Interna⁃tional Conference on Communications.London:IEEE,2015:1577-1582.[11] 张成毅,侯甲渤,宋耀艳.非线性绝对值方程组的类SOR迭代方法[J].数学的实践与认识,2016,46(16):253-257.ZHANG Chengyi,HOU Jiabo,SONG Yaoyan.ClassSOR iteration method for nonlinear absolute equations[J].Journal of Mathematics in Practice and Theory,2016,46(16):253-257.(in Chinese) [12] BJÖRCK A.Numerical methods in matrix computations[M].Berlin:Springer International Publishing,2015.[13] BAI Z,SILVERSTEIN J W.Spectral analysis of largedimensional random matrices[M].Beijing:SciencePress,2010.作者简介:朱庆浩(1992 ),男,河南新乡人,硕士研究生,主要研究方向为大规模MIMO;Email:302842908@宋志鹏(1995 ),男,江西萍乡人,江西理工大学通信工程专业本科生;吴君钦(1966 ),男,江西赣州人,教授㊁硕士生导师,主要研究方向为无线通信㊂㊃2341㊃电讯技术 2017年。
《大规模MIMO系统下基于压缩感知的DOA估计算法研究》范文
《大规模MIMO系统下基于压缩感知的DOA估计算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，大规模MIMO（Multiple Input Multiple Output）系统因其能显著提高系统容量和频谱效率而备受关注。
在MIMO系统中，波达方向（Direction of Arrival，DOA）估计是一项关键技术，它对于提高信号的接收质量和系统的性能至关重要。
传统的DOA估计算法在处理大规模MIMO系统时面临着计算复杂度高、估计精度低等问题。
近年来，压缩感知（Compressed Sensing）技术的出现为解决这一问题提供了新的思路。
本文将针对大规模MIMO系统下基于压缩感知的DOA估计算法进行深入研究。
二、大规模MIMO系统概述大规模MIMO系统是一种利用大量天线单元进行信号传输和接收的无线通信系统。
其核心思想是在基站端配置大量天线，通过多天线间的空间复用和信号处理技术，提高系统的频谱效率和容量。
然而，随着天线数量的增加，传统的DOA估计算法面临着计算复杂度高、估计精度低等问题，因此需要研究新的算法来满足大规模MIMO系统的需求。
三、压缩感知技术介绍压缩感知是一种新的信号处理技术，它利用信号的稀疏性或可压缩性，通过优化算法从少量随机投影中恢复原始信号。
在DOA估计中，压缩感知技术可以有效地降低计算复杂度，提高估计精度。
其基本原理是将DOA估计问题转化为稀疏信号重建问题，利用压缩感知算法从接收到的信号中恢复出目标的DOA信息。
四、基于压缩感知的DOA估计算法研究针对大规模MIMO系统下的DOA估计问题，本文提出了一种基于压缩感知的DOA估计算法。
该算法利用信号的稀疏性，通过优化算法从接收到的信号中恢复出目标的DOA信息。
具体而言，算法包括以下步骤：1. 信号模型建立：根据大规模MIMO系统的特点，建立信号的稀疏表示模型。
在该模型中，信号可以被表示为稀疏向量，其非零元素对应于目标的DOA信息。
《大规模MIMO系统下基于压缩感知的DOA估计算法研究》范文
《大规模MIMO系统下基于压缩感知的DOA估计算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，大规模MIMO（Multiple Input Multiple Output）系统已成为5G及未来通信网络的关键技术之一。
在MIMO系统中，波达方向（Direction of Arrival，DOA）估计技术对于提高信号接收质量、增强系统性能至关重要。
然而，传统的DOA估计算法在面对大规模MIMO系统时面临着诸多挑战，如计算复杂度高、分辨率有限等问题。
因此，研究适用于大规模MIMO系统的DOA估计算法具有重要的理论意义和实际应用价值。
本文旨在研究大规模MIMO系统下基于压缩感知的DOA估计算法，以提高DOA估计的准确性和效率。
二、背景及现状分析大规模MIMO系统通过在基站和移动终端部署大量天线，显著提高了系统频谱效率和数据传输速率。
然而，这也使得传统DOA估计算法面临着更高的计算复杂度和更低的分辨率。
近年来，压缩感知理论为解决这一问题提供了新的思路。
压缩感知理论指出，在信号稀疏或可压缩的前提下，可以通过非线性优化算法从远低于传统采样定理要求的采样数据中恢复原始信号。
因此，将压缩感知理论应用于大规模MIMO系统的DOA估计中，有望降低计算复杂度并提高估计精度。
目前，基于压缩感知的DOA估计算法已成为研究热点。
然而，现有算法仍存在一定局限性，如对信号稀疏性的要求较高、对噪声敏感等。
因此，进一步研究适用于大规模MIMO系统的DOA估计算法具有重要意义。
三、算法原理及实现本文提出了一种基于压缩感知的大规模MIMO系统DOA估计算法。
该算法通过利用压缩感知理论，从少量采样数据中恢复出原始信号的波达方向信息。
具体实现步骤如下：1. 信号模型建立：根据大规模MIMO系统的特点，建立信号的稀疏表示模型。
该模型将信号表示为一系列基函数的线性组合，并利用稀疏性约束来描述信号的特性。
2. 采样数据获取：通过在基站部署大量天线接收信号，并采用压缩感知技术进行采样。
基于RZF的大规模MIMO系统容量优化算法
基于RZF的大规模MIMO系统容量优化算法近年来，大规模多输入多输出（MIMO）技术被广泛应用于无线通信系统中，以提高系统容量和性能。
在大规模MIMO系统中，天线数目较传统MIMO系统大幅增加，可以有效地抑制多径效应，提高系统容量。
为了进一步优化大规模MIMO系统的容量，可以采用基于正交化技术的RZF （Regularized Zero Forcing）算法。
1. 信道估计：首先，需要进行信道估计，以获得用户终端和基站天线之间的信道状态信息（CSI）。
常用的方法包括最小二乘法（Least Squares）和最小均方误差（Minimum Mean Square Error）等。
2. 空间正交化：在大规模MIMO系统中，由于天线数目较多，天线之间容易出现互相干扰，为了充分利用天线的多样性，可以使用空间正交化技术将天线之间的互相干扰降低到最小。
常用的空间正交化技术包括泽塞尔多项式（Zadoff-Chu）和Hadamard矩阵等。
3.RZF权重计算：RZF算法是基于正交化技术的一种线性预编码技术，通过计算每个用户终端的权重矩阵，以降低干扰，提高系统容量。
RZF权重计算采用了正则化因子，用于控制干扰和噪声的权衡。
权重计算的目标是最小化用户终端的误差和干扰。
4.容量优化：通过优化RZF权重矩阵，可以进一步提高大规模MIMO系统的容量。
容量优化可以采用梯度下降法等优化算法，不断调整权重矩阵，直到达到最大容量。
优化过程中需要考虑到系统的信噪比和用户终端的数据传输速率等因素。
优势和应用：使用基于RZF的大规模MIMO系统容量优化算法可以显著提高系统容量，降低系统传输延迟和误码率。
该算法适用于各种无线通信系统，包括蜂窝网络、无线局域网和物联网等。
此外，基于RZF的大规模MIMO系统容量优化算法也可以用于新一代无线通信系统，如5G和6G，以满足日益增长的数据传输需求。
总结：基于RZF的大规模MIMO系统容量优化算法可以通过信道估计、空间正交化、RZF权重计算和容量优化等步骤，提高大规模MIMO系统的容量和性能。
大规模MIMO系统中能效优化设计
大规模MIMO系统中能效优化设计全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：大规模MIMO系统中能效优化设计大规模MIMO系统中，天线数目很大，每个天线都需要有独立的射频前端和数字处理单元来支持。
由于天线数目巨大，传统的通信系统能效设计难以满足大规模MIMO系统的需求。
在大规模MIMO系统中，由于天线数目的增加，系统的功耗也会随之增加，导致系统的整体能效不佳。
传统小规模MIMO系统中，通信系统的功耗主要由RF链路和数字信号处理链路组成。
而在大规模MIMO系统中，由于天线数目庞大，系统的功耗主要集中在射频链路上。
在大规模MIMO系统中，射频链路的能效优化成为了一个至关重要的问题。
为了解决大规模MIMO系统能效问题，研究者们提出了一系列的能效优化设计方案。
下面对几种常见的大规模MIMO系统能效优化设计方案进行介绍：1. 天线选择和布局优化在大规模MIMO系统中，合理的天线选择和布局对系统的能效有着重要的影响。
对于室外环境，天线的高度和间距是影响系统能效的重要因素。
在室内环境，天线的数量和位置也会影响系统的能效。
在设计大规模MIMO系统时，需要充分考虑天线的选择和布局，以优化系统的能效。
2. 射频链路能效优化大规模MIMO系统中，射频链路是整个系统功耗的重要组成部分。
对射频链路的能效进行优化是提高大规模MIMO系统能效的关键。
当前，一种常见的射频链路能效优化方法是采用混合变流器和高效功率放大器。
通过采用混合变流器可以减小天线前端的功耗，而高效功率放大器可以提高射频链路的能效。
3. 智能信号处理算法在大规模MIMO系统中，信号处理算法的选择也对系统的能效有着重要的影响。
当前，研究者们提出了很多智能信号处理算法来提高系统的能效。
通过采用智能波束赋形技术可以提高系统的频谱利用率，从而提高系统的能效。
研究者们还提出了许多智能信号检测算法来优化系统的能效。
4. 能源管理和功率控制在大规模MIMO系统中，合理的能源管理和功率控制策略对提高系统能效至关重要。
《以用户为中心的无蜂窝大规模MIMO系统的资源管理研究》范文
《以用户为中心的无蜂窝大规模MIMO系统的资源管理研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展，第五代（5G）移动通信系统正逐渐在全球范围内展开部署。
其中，无蜂窝大规模MIMO （Multiple-Input Multiple-Output）技术因其能显著提高频谱效率和数据传输速率，而备受业界关注。
为了更高效地管理无线资源，满足用户多样化、高质量的通信需求，本文深入探讨了以用户为中心的无蜂窝大规模MIMO系统的资源管理研究。
二、无蜂窝大规模MIMO系统概述无蜂窝大规模MIMO系统通过部署大量天线阵列和基带处理单元，实现与多个用户同时进行高效率的通信。
该系统无需传统的蜂窝小区划分，可实现空间复用和干扰消除的双重优势。
其核心在于资源的有效分配和管理，确保每个用户都能获得满意的通信体验。
三、资源管理挑战与需求随着用户数量的增加和业务类型的多样化，无蜂窝大规模MIMO系统面临着多方面的资源管理挑战。
主要包括以下几个方面：1. 动态频谱和功率分配：在确保总资源利用效率的同时，要保证不同用户之间的公平性。
2. 资源调度与优化：在复杂多变的无线环境中，如何实时调度资源以满足不同用户的实时需求。
3. 用户体验保障：如何根据用户的需求和体验，调整资源分配策略，提供高质量的通信服务。
四、以用户为中心的资源管理策略针对上述挑战，本文提出了一种以用户为中心的资源管理策略。
该策略主要从以下几个方面进行考虑：1. 用户需求分析：通过收集用户的业务类型、数据速率、时延等需求信息，对用户进行分类。
2. 动态资源分配：根据用户的实时需求和系统资源状况，动态调整频谱和功率分配策略。
3. 智能化调度算法：采用机器学习、人工智能等技术，开发智能化的资源调度算法，实现资源的实时优化。
4. 用户体验优化：通过反馈机制收集用户的体验信息，不断调整资源分配策略，提高用户体验。
五、关键技术研究与实现在实施以用户为中心的资源管理策略时，需要关注以下几个关键技术：1. 高效的频谱感知与分配技术：通过先进的频谱感知技术，实时监测频谱使用情况，并实现智能的频谱分配。
基于透镜天线阵列的大规模mimo系统性能优化
汇报人：日期:•引言•大规模MIMO系统概述•透镜天线阵列技术•基于透镜天线阵列的大规模MIMO系统优化方案目•仿真实验与分析•结论与展望录引言01透镜天线阵列作为一种具有高分辨率、高定向性和低复杂性的天线技术，在大规模多输入多输出(MIMO)系统中具有重要应用价值。
随着5G、6G等无线通信技术的快速发展，MIMO系统的规模不断扩大，基于透镜天线阵列的大规模MIMO系统逐渐成为研究热点。
基于透镜天线阵列的大规模MIMO系统在提高频谱利用率、增加系统容量、改善信号质量等方面具有明显优势，具有重要的理论意义和应用价值。
研究背景与意义基于透镜天线阵列的大规模MIMO系统在国内外已取得一定的研究成果，包括透镜天线阵列的设计、模型建立、性能分析和优化等。
然而，仍存在一些问题需要进一步研究和解决，如如何进一步提高透镜天线阵列的分辨率和定向性；如何降低大规模MIMO系统的复杂性和实现高效信号处理；如何优化透镜天线阵列与大规模MIMO系统的融合，提高整体性能等。
研究现状及问题研究内容与方法研究方法：采用理论分析、数值模拟和实验验证相结合的方法，对基于透镜天线阵列的大规模MIMO系统进行研究。
基于模拟和实验验证的性能评估与优化。
大规模MIMO系统的模型建立与信号处理方法；研究内容：本课题将围绕基于透镜天线阵列的大规模MIMO系统展开研究，主要内容包括透镜天线阵列的设计与优化；大规模MIMO系统概02述MIMO系统基本原理空间复用通过在多个天线之间发送和接收相同的信息，实现更高的数据传输速率。
分集增益通过多个天线的接收和发送，降低无线通信的误码率。
多入多出（MIMO）技术利用多个发射和接收天线来提高无线通信系统的容量和可靠性。
大规模MIMO系统中，天线数量可能达到几十甚至几百个。
天线数量众多高维度信道建模信道状态信息获取由于天线的数量和分布复杂，需要建立高维度的信道模型。
需要实时获取准确的信道状态信息，以便进行信号处理和优化。