异构云无线接入网络中的波束成形算法
异构云无线接入网络中的波束成形算法
异构云无线接入网络中的波束成形算法左加阔; 杨龙祥; 鲍楠【期刊名称】《《通信学报》》【年(卷),期】2019(040)008【总页数】9页(P45-53)【关键词】异构云无线接入网络; 波束成形; 交替优化; 多天线技术【作者】左加阔; 杨龙祥; 鲍楠【作者单位】南京邮电大学物联网学院江苏南京 210023; 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京 210023【正文语种】中文【中图分类】TN921 引言随着移动社交网络、车载无线通信等[1-2]技术的高速发展，现有无线通信网络在提高系统容量、降低延迟、保证用户服务质量等方面面临着重大挑战[3-4]。
异构云无线接入网络（H-CRAN,heterogeneous cloud radio access network）作为一种新型网络，具有成本低、资源利用率高、网络部署灵活等特点，被认为是未来无线通信网络（包括物联网、高速铁路通信网络等）的关键技术之一[5-7]。
在H-CRAN中，基带处理单元（BBU,base band processing unit）池用于实现大规模协作信号处理，主要的基带信号处理和上层空中接口协议功能都在BBU 池中实现。
无线远端射频单元（RRH,remote radio head）作为前端射频单元具有天线模块。
宏基站（MBS,macro base station）与BBU 池相连，用于全网的控制信息分发，实现蜂窝网络的无缝覆盖[8]。
然而，H-CRAN中RRH 与MBS 工作在underlay 模式下，两者之间存在严重的层间干扰，这种干扰降低了网络的整体性能。
为了克服该问题，可采用多天线技术来提高空间资源复用和抑制层间干扰。
文献[9-10]研究了RRH 与MBS 间的干扰抑制和资源分配问题，分别采用干扰协调（IC,interference collaboration）方法和波束成形（BF,beamforming）方法来抑制蜂窝内部的干扰，并推导出了溢出概率、系统容量和平均误码率；另外，还分别提出了采用IC 和BF 干扰抑制时的RRH 功率分配算法。
5G超密异构网络中联合虚拟波束形成的小区选择算法
g km v km 槡 P km ‖2 ∑ m∈M， k∈ K v jm' 槡 P jm' ‖2 + σ2 n ∑ gkm' ， m' ∈M
∑
．
‖
（ 2）
（ Eq +
j = 1， j≠ q
பைடு நூலகம்
∑
λj Aj ） μk = μk bq ．
（ 8）
则容量最大 可见信干噪比与联合预编码矩阵 v k 有关， 化基于下述预编码矩阵和功率控制 max ∑ w kq lg（ 1 + γ k ）
42基于联合虚拟波束形成的小区选择算法式4的联合求解是非线性约束问题最优解的获得十分复杂本文给出一种启发式方法来获得最优化算法思想是将小区选择问题的联合预编码和功率问题去耦合利用小区选择与功率问题处理时间尺度不同的特点用平均容量代替瞬时可达容量pblg1
2016 年 第 35 卷 第 1 期
传感器与微系统（ Transducer and Microsystem Technologies）
n k 为高斯白噪声， 户 k 在所在小区的联合预编码矢量 ， 服从
2 CN（ 0 ， σ n ） 分布。
日函数和 KKT 条件获得。 由主特征向量问题可知 ， 用户 k 采用下式的发射波束形成矢量 b q 将使得系统容量达到最 大
Q
由式（ 1 ） 可得用户 k 的信干噪比（ SINＲ） ‖ γk =
k2 k3 m4
（ 5）
则 假设系统以比例公平的调度器来选择最佳的用户 ，
m1 k1 m2 m5 m3
Ｒk = 式中
E（ Ｒ kq ） ， yq k∈ K ， q∈ Q
∑
（ 6）
LTE-Advanced异构网中载波选择与波束成形联合算法
LTE-Advanced异构网中载波选择与波束成形联合算法方锐;孙长印;卢光跃;郑龙龙
【期刊名称】《电信科学》
【年(卷),期】2015(31)1
【摘要】为解决LTE-Advanced异构网内宏小区及微小区间的相互干扰问题,提出了载波选择与波束成形联合算法.在高密度、多低功率微基站节点的异构网中,通过关闭部分基站的部分载波,并在开启载波的基站天线上进行波束成形,使接收端受到的干扰大幅度降低.另外,基于效用函数的约束,对载波、波束分别计算,使原本二维联合优化问题变成两个一维优化问题,降低了算法复杂度.仿真结果表明该方案增加了异构网中边缘用户及整个系统的吞吐量.
【总页数】5页(P89-93)
【作者】方锐;孙长印;卢光跃;郑龙龙
【作者单位】西安邮电大学无线网络安全技术国家工程实验室西安710121;西安邮电大学无线网络安全技术国家工程实验室西安710121;西安邮电大学无线网络安全技术国家工程实验室西安710121;西安邮电大学无线网络安全技术国家工程实验室西安710121
【正文语种】中文
【相关文献】
1.异构网中载波聚合系统的成员载波选择和干扰协同 [J], 孙长印;姜静;卢光跃
2.异构网中联合载波选择和波束形成的小区选择算法研究 [J], 郑龙龙;孙长印;刘毓
3.异构网载波聚合系统基于干扰对齐的联合算法研究 [J], 郑龙龙;孙长印;刘毓;方
锐
4.异构小蜂窝网中D2D模式选择的联合决策方法 [J], 田智;刘伊莎
5.异构网中基于改进蝙蝠算法的动态CRE偏置选择 [J], GU Jing;HOU Yongping;ZHANG Xin
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异构密集网中一种抗多窃听者的协作安全波束成形方案
时， 其他 用户 的下行信 号进一Байду номын сангаас干扰窃听者 ， 从而最大化系统安全速率 。 为获得最优 的协作波束 成形矢量 ， 在 考虑
其他合 法用 户的服务质量及基站功率限制时 ，对该安全速率最大化 问题进行 建模 。采 用半定松弛技术及 Ｌ ａ ｇ ｒ ａ ｎ ｇ ｅ 对偶理论将 原始 的非凸优化 问题转 化为一系列的半定规划 问题进行求解 。 仿真结果验证 了所提方案 的有效性和 安全
ｓ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｔ ｔ ｏ ｍｕ ｌ ｔ ｉ － ｅ ａ ｖ ｅ ｓ ｄ ｒ ｏ ｐ ｐ ｅ ｒ ｓ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ．Ｔｈ ｅ ｔ ｒ ｎｓ ａ ｍｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｒ ａ ｔ ｅ ｏ ｆ ｃ ｏ ｎ ｉｄ ｆ ｅ ｎ ｔ ｉ ｌ ａ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｉ ｍ－
ＨＵＡＮＧ Ｋａ ｉ ｚ ｈ ｉ Ｚ ＨＡＮＧ Ｂｏ
（ Ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｄ ｉ ｉ ｇ ｔ ａ ｌ Ｓ ｗ ｉ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ＆Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｉ ｇ ｃ ａ ｌ 服 Ｄ Ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ， Ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ４ ５ ０ ０ ０ ２ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
ｍｕｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ ｃ ｏ ｌ ｌ ｕ ｄ ｉ ｎ ｇ ｅ ａ ｖ ｅ ｓ ｄ ｒ ｏ ｐ ｐ ｅ ｒ ｓ ｉ ｎ ｄ ｅ ｎ ｓ ｅ ｈ ｅ ｔ ｅ ｒ ｏ ｇ ｅ ｎ ｏ ｕ ｓ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ，ａ ｃ ｏ ｏ ｐｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｓ ｅ ｃ ｒ ｅ ｃ ｙ ｂ ｅ ａ ｍｆ ｏ ｒ ｍｉ ｎ ｇ ｓ ｃ ｈ ｅ ｍｅ ｒ ｅ －
波束形成算法原理
波束形成算法原理波束形成（Beamforming）是一种通过合理设计信号传输过程中的波束来达到增强接收信号或抑制干扰的技术。
在无线通信系统中，波束形成可以提高系统的容量、覆盖面积和抗干扰能力。
本文将介绍波束形成算法的原理和相关参考内容。
波束形成算法的原理如下：1. 传输信号：首先，发送端根据波束形成算法生成一组复振幅和相位的权值。
这些权值可以根据不同的算法计算，如最大比合并（Maximum Ratio Combining，MRC）、分集最小均方差（Minimum Mean Square Error，MMSE）和零交叉零自相关函数（Zero-Crossing Zero-Autocorrelation，ZZC）。
然后，通过适当的信号加工方法，将这些权值应用到各个天线上的信号上，形成波束。
2. 传输过程：在传输过程中，波束会呈现出不同的形状，如定向波束、扇形波束和全向波束。
这些形状的选择取决于特定的场景和需求。
波束的形成可以通过调整天线的振子阵列或调整天线的振子单元来实现。
3. 接收信号：接收端的天线会检测到波束形成后的信号，并利用相应的算法对这些信号进行处理。
常见的算法包括最大比合并（Maximum Ratio Combining，MRC）、分集最小均方误差（Minimum Mean Square Error，MMSE）和零交叉零自相关函数（Zero-Crossing Zero-Autocorrelation，ZZC）。
这些算法主要用于合并波束形成的信号，并提高接收端的信号质量和抗干扰能力。
波束形成算法的设计和实现涉及到多个方面的知识，包括信号处理、天线设计、无线通信系统的基本原理等。
以下是一些相关参考内容：1. 《无线通信中的波束形成技术》（作者：李维佳，出版时间：2019年）：这本书详细介绍了波束形成技术在无线通信系统中的应用。
书中提供了波束形成算法的设计方法和实现技巧，并以实际案例展示了波束形成技术的实际效果。
基于IRS辅助的异构网络中超可靠低时延通信波束成形算法设计
基于IRS辅助的异构网络中超可靠低时延通信波束成形算法设计罗佳俊;代海波;王保云;李春国【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2022(44)7【摘要】为了增强微小区内超可靠低时延通信(URLLC)业务在异构网络场景下的传输性能,该文提出一种基于智能超表面(IRS)辅助通信网络下最大化用户和速率的波束成形算法。
异构网络中微小区采用短包通信技术,在保证宏小区用户通信质量的前提下,使用IRS提高微小区用户在一定解码错误概率下的短数据包传输性能,建立一个联合优化波束向量和IRS相移向量的微小区用户和速率最大化问题模型。
通过交替固定优化变量的方式,将该非凸优化问题拆分为两个子问题,利用逐次凸逼近(SCA)的方法将原问题转换成凸优化问题,并利用交替优化算法对该问题进行求解。
仿真结果表明,该算法通过部署IRS可以有效减弱异构场景下对于微小区用户的干扰,同时由于IRS的部署能够有效优化波束成形向量进而提高微小区用户的短包传输性能,并且IRS的通信增强效果与微小区用户的解码错误概率以及IRS反射单元的数量有直接关系。
【总页数】10页(P2289-2298)【作者】罗佳俊;代海波;王保云;李春国【作者单位】南京邮电大学物联网学院;南京邮电大学通信与信息工程学院;东南大学信息科学与工程学院【正文语种】中文【中图分类】TN92【相关文献】1.ad hoc网络中基于多波束天线的集中式低时延调度算法2.基于车辆行为分析的车联网超可靠低时延通信关键技术3.无线超可靠低时延通信:关键设计分析与挑战4.超可靠低时延通信的无线信道动态性和鲁棒性5.IRS辅助的SWIPT系统中基于能效优先的波束成形设计与优化因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
5G无线通信中的波束成形技术实现方法
5G无线通信中的波束成形技术实现方法近年来，随着移动通信技术的迅猛发展，5G无线通信成为了热门话题。
作为5G无线通信的核心技术之一，波束成形技术被广泛应用于提高通信质量和增强通信覆盖范围。
本文将介绍5G无线通信中波束成形技术的实现方法和相关技术。
首先，让我们来了解什么是波束成形技术。
波束成形是指在无线通信中，通过调整发射端和接收端的天线电束形状和方向，使得信号能够以狭窄的波束形式传输或接收。
与传统的全向性天线相比，波束成形技术能够将无线信号在特定方向上进行聚焦，减小信号功率损耗和干扰，提高通信质量和传输速率。
在5G无线通信中，波束成形技术的实现方法主要包括两种：数字波束成形和模拟波束成形。
首先是数字波束成形。
数字波束成形通过无线通信设备中的数字信号处理器对发射信号进行处理和优化，以实现波束成形。
数字波束成形主要包括两个环节：信号预处理和波束形成。
信号预处理可以利用先进的信号处理算法，如最小均方差（MMSE）算法、最大比合并（MRC）算法等，对待发送的数据进行预处理，使得接收端可以更精确地捕捉到发送信号。
波束形成则是通过利用波束权重矩阵和相位控制器，将信号按照特定的方向进行聚焦。
数字波束成形可以动态调整波束方向和形状，适应不同的通信环境和需求。
它具有高度灵活性和可配置性，可以应对复杂的无线通信信道环境，提供更高的传输速率和覆盖范围。
另一种实现方法是模拟波束成形。
模拟波束成形是通过利用天线阵列中的各个天线元件的相位和振幅调节，实现对发射信号的波束聚焦。
模拟波束成形主要包括两个步骤：波束形成和波束跟踪。
波束形成是指通过设置各个天线元件的相位和振幅，使得发射信号按照特定方向形成波束。
波束跟踪则是根据接收信号的反馈信息，动态调整天线阵列的相位和振幅，以适应无线信道的变化。
模拟波束成形相较于数字波束成形，计算复杂度更低，硬件实现更简单，但灵活性略显不足。
除了数字波束成形和模拟波束成形，还有一种混合波束成形技术，是数字和模拟波束成形的结合。
异构网中基于BD的协作波束赋形算法研究
异构网中基于BD的协作波束赋形算法研究王霆仪;姜静;徐政【摘要】波束赋形是下一代无线蜂窝网中提高频谱效率的一项重要技术,文中在多用户波束赋形技术的研究基础上,研究了CoMP中的CB技术.针对LTE系统中的小区间干扰严重,且已有的干扰协调技术无法有效解决边缘用户频谱效率低的问题,LTE-A系统引入了多点协作传输/接收技术.该技术通过相邻小区间的联合处理或协作波束赋形,可抑制小区间干扰,提高用户的接收信号质量,使系统容量和小区边缘用户的频谱效率得到有效提高.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2015(028)002【总页数】4页(P26-29)【关键词】多点协作传输;联合处理;协作波束赋形【作者】王霆仪;姜静;徐政【作者单位】西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710061;西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710061;西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710061【正文语种】中文【中图分类】TN929.5随着无线通信网络的高速发展，无线中继、微微小区、家庭基站、终端直通等技术不断涌现，以满足用户随时随地获得高质量无线业务的需求，使分层异构覆盖逐渐为移动通信网络的重要工作场景。
分层异构网络结构引入了相对于传统的小区基站发射功率更小的发射节点，包括微微蜂窝(Picocell)、毫微微蜂窝(Femtocells)以及用于信号中继的中继站(Relay)。
这些节点发射功率小，便于灵活部署网络，为室内和热点场景提供了高速传输速率;同时这些节点的覆盖范围小，可以更加有效地利用LTE－Advanced如3.5 GHz的高频段频谱。
但分层异构技术为人们提供高速/便捷的移动数据业务服务的同时，也带来了诸多问题，如可用频谱资源日益匮乏，网络间干扰复杂多变，业务质量难以得到可靠保证，能量消耗增多等。
这些问题导致网络资源能效利用率低下，严重影响无线网络的可持续发展，因此如何降低无线异构网络中不同小区间的干扰和提高能效，是移动通信急需解决的问题。
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ZUO Jiakuo1,2, YANG Longxiang2, BAO Nan1
1. College of Internet of Things, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210023, China 2. College of Telecommunications and Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210023, China)
第 40 卷第 8 期 2019 年 8 月
通信学报
Journal on Communications
Vol.40 No.8 August 2019
异构云无线接入网络中的波束成形算法
左加阔 1,2，杨龙祥 2，鲍楠 1
（1.南京邮电大学物联网学院，江苏 南京 210023；2. 南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏 南京 210023）
Abstract: To overcome the problem that previous researches for heterogeneous cloud radio access network (H-CRAN) mainly focus on single macro cell, and only considered the intracell interference in the one macro cell, while the inter cell interferences among different macro cells are neglected, H-CRAN with multiple macro-cells was studied, and the objective was to maximize system sum-rate through jointly optimizing the beamforming vectors of macro base stations (MBS) and remote radio heads (RRH). Based on alternating optimization and Lagrangian dual method, a joint MBS and RRH beamforming algorithm was proposed. The original problem was first divided into two subproblems. Then, the two sub-problem were solved alternately to obtain the final solutions of the original problem. In addition, the closed expression solutions of the two sub-problem were derived based on Lagrangian dual method. The proposed algorithm was compared with some beamforming algorithms in the simulation. The experimental results demonstrate the proposed algorithm has a better performance in improving the sum-rate of H-CRAN. Key words: heterogeneous cloud radio access network, beamforming, alternating optimization, multi-antenna technology
摘 要：针对现有异构云无线接入网络的研究主要集中在单个蜂窝网络场景，仅考虑了蜂窝网络内部干扰，忽略 了蜂窝网络间干扰的问题，研究了多个蜂窝网络共存场景下的 H-CRAN，通过最大化系统总传输速率，对宏基站 和无线远端射频单元的波束成形向量进行联合优化。基于交替优化算法和拉格朗日对偶方法，提出了一种 MBS 和 RRH 波束成形向量联合优化算法。首先将原优化问题分解为 2 个子优化问题，然后通过迭代的求解这 2 个子 优化问题得到原优化问题的最终解。另外，根据拉格朗日对偶方法推导出了 MBS 和 RRH 波束成形向量的闭式表 达式。在仿真实验中，将所提算法与其他波束成形算法进行了比较，实验结果证明，所提算法能够较好地改善系 统传输速率。 关键词：异构云无线接入网络；波束成形；交替优化；多天线技术 中图分类号：TN92 文献标识码：A doi: 10.11959/j.issn.1000−436x.2019170
பைடு நூலகம்
收稿日期：2018−07−17；修回日期：2019−07−01 基金项目：国家自然科学基金资助项目（No.61801237，No.61701255）；江苏省博士后基金资助项目（No.SBH17024）；江苏 省高校自然科学基金资助项目（No.15KJB510026）；江苏省自然科学基金资助项目（No.BK20150866）；南京邮电大学引进 人才基金资助项目（No.NY215046，No.NY217056） Foundation Items: The National Natural Science Fundation of China (No.61801237, No.61701255), Postdoctoral Fund of Jiangsu Province (No.SBH17024), Jiangsu University of Natural Science Foundation (No.15KJB510026), The Natural Science Foundation of Jiangsu Province (No.BK20150866), Introduction of Talent Fund of Nanjing University of Posts and Telecommunications (No.NY215046, No. NY217056)