CN109450501A - 一种宽带大规模mimo系统混合预编码设计方法 - Google Patents

一种宽带大规模mimo系统混合预编码设计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109450501A
CN109450501A CN201811528876.8A CN201811528876A CN109450501A CN 109450501 A CN109450501 A CN 109450501A CN 201811528876 A CN201811528876 A CN 201811528876A CN 109450501 A CN109450501 A CN 109450501A
Authority
CN
China
Prior art keywords
precoding
matrix
simulation
following formula
broadband
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201811528876.8A
Other languages
English (en)
Inventor
许威
杜劲波
赵春明
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Southeast University
Original Assignee
Southeast University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Southeast University filed Critical Southeast University
Priority to CN201811528876.8A priority Critical patent/CN109450501A/zh
Publication of CN109450501A publication Critical patent/CN109450501A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H04B7/0456—Selection of precoding matrices or codebooks, e.g. using matrices antenna weighting

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Radio Transmission System (AREA)

Abstract

本发明提供了一种宽带大规模MIMO系统混合预编码设计方法，包括以下步骤：首先初始化模拟预编码矩阵并通过矩阵拉直操作得到其向量形式；然后利用基于黎曼流形的共轭梯度法更新模拟预编码；接着根据最小均方差准则更新数字预编码；最后迭代以上步骤分别更新模拟和数字预编码，直到迭代计算过程收敛。本发明为频率选择性信道设计了频率平坦的模拟预编码，能够有效地提高实际系统中各用户的信干噪比，提高实际系统的传输速率性能，与传统的纯数字预编码相比，以较小的硬件损耗获得逼近纯数字预编码的性能。

Description

一种宽带大规模MIMO系统混合预编码设计方法
技术领域
本发明属于通信技术领域，涉及多天线系统中的预编码设计方法，具体涉及一种宽带大规模多输入多输出系统(multiple-inputmultiple-output,MIMO)中混合预编码的设计方法。
背景技术
在无线通信中，宽带系统能在广大地区提供高速无线网络接入。正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)技术，能够将宽带分为多个子载波，把宽带系统的纯数字预编码设计划分为多个子载波的窄带纯数字预编码设计。另一方面，MIMO通过对信号进行适当的预编码处理，将已有的时间和频率资源进行空间上的复用，进而大幅提高了频谱资源的使用效率和系统的传输速率性能。大规模MIMO虽然相比传统MIMO系统能更大幅度地提高系统性能，但传统的纯数字预编码需要每根天线连接其独有的射频(radio frequency,RF)链，令天线数的大量提升，导致射频链数目随之大量提升，进而大大增加了系统复杂度和硬件消耗。混合预编码技术，让多根天线共享少量RF链，能在窄带大规模MIMO系统中以很小的硬件复杂度逼近传统纯数字预编码的传输速率性能。然而，混合预编码设计在宽带OFDM系统中仍然存在一些挑战。具体来说，混合预编码的模拟预编码部分由模拟器件组成，所以模拟预编码对于宽带系统中的所有子载波都相同。因此，不能像纯数字预编码系统一样将各个子载波等效成窄带系统，而需要重新为宽带系统设计混合预编码方法。
然而，为宽带系统设计混合预编码主要需要解决两个方面的困难。首先是模拟预编码的恒模条件。模拟预编码通常由移相器实现，而移相器只能改变信号的相位，不能改变信号的幅度，即恒模条件。另一方面，就是模拟预编码的频率平坦性。宽带系统的信道往往是频率选择性的，即对于不同的子载波信道是不同的。而模拟预编码对系统所有的子载波都是相同的，所以为频率选择性信道设计频率平坦的模拟预编码也是主要困难之一。现有技术尚无法克服上述难题。
发明内容
为解决宽带无线系统中混合预编码设计问题，本发明以最大化系统传输速率性能为目标，考虑了模拟预编码的恒模条件和频率平坦性，为大规模MIMO系统设计一种迭代的混合预编码设计方法，与数字预编码共同构成了混合预编码结构。
为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种宽带大规模MIMO系统混合预编码设计方法，包括如下步骤：
(1)初始化系统参数：
按以下算式初始化迭代次数和初始搜索方向：
其中：t为迭代次数，d0为初始搜索方向，0MK×1是维度为MK×1的全零矩阵；按照既定的分布随机产生模拟预编码矩阵Ft并将其通过矩阵拉直操作变换为xt＝vec[Ft]，其中Ft为当前迭代的模拟预编码矩阵，xt为整理后的当前迭代模拟预编码向量，vec[]为矩阵拉直向量化操作；按照既定的分布随机产生数字预编码矩阵Wt[k]，k＝1,2,...,K；
(2)利用基于黎曼流形的共轭梯度法更新模拟预编码；
(3)系统计算有效信道并依据有效信道设计数字预编码：
先依据物理信道和模拟预编码计算子载波k上的有效信道为
Gt[k]H＝H[k]HFt
其中H[k]＝[h1[k],h2[k],...,hU[k]]为子载波k上的信道矩阵，()H表示矩阵的共轭转置；然后依据最小均方差准则计算子载波k上的数字预编码为
其中SNR为系统的信噪比参数，I为单位矩阵；最后将用户u的数字预编码向量归一化为
并整理数字预编码矩阵为Wt[k]＝[wt1[k],wt2[k],...,wtU[k]]，其中vtu[k]是矩阵Vt[k]的第u个列向量，|| ||F为欧几里得范数；
(4)更新迭代次数t＝t+1，重复(2)到(3)，直到混合预编码收敛。
进一步的，所述步骤(2)具体包括如下子步骤：
(2.1)计算系统速率性能对模拟预编码的梯度，由下式计算：
其中()*为共轭符号，SNR为系统的信噪比参数，ln()为自然对数，hu[k]为基站到用户u在子载波k上的信道向量，Wtu[k]为矩阵Wt[k]中去掉第u列后得到的矩阵；
(2.2)通过下式计算传输速率对模拟预编码的黎曼梯度：
其中为正交投影，由下式计算：
其中符号y为与xt维度相同的任意列向量，为取实部符号，为哈达马乘积符号；
(2.3)根据下面公式计算当前迭代的参数βt和搜索方向dt：
(2.4)更新模拟预编码，由下式计算：
其中reshape(xt+1,M,K)表示将向量xt+1调整成维度为M×K的矩阵。
进一步的，所述步骤(1)中既定的分布为均匀分布。
与现有技术相比，本发明具有如下优点和有益效果：
本发明为频率选择性信道设计了频率平坦的模拟预编码，能够有效地提高实际系统中各用户的信干噪比，提高实际系统的传输速率性能，与传统的纯数字预编码相比，以较小的硬件损耗获得逼近纯数字预编码的性能。
附图说明
图1为宽带大规模MIMO系统混合预编码设计方法的流程图。
图2为本发明提出的混合预编码方案与纯数字预编码方案获得的平均传输速率随信噪比增加而变化的曲线图，其中基站天线数M＝64，子载波数K＝64，用户数U＝4。
具体实施方式
以下将结合具体实施例对本发明提供的技术方案进行详细说明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
大规模MIMO系统中，考虑基站拥有M根天线和U根RF链，使用K个子载波向U个用户传输消息，每个用户使用单天线接收消息。该发明方法主要包括以下步骤：首先初始化模拟预编码矩阵并通过矩阵拉直操作得到其向量形式；然后利用基于黎曼流形的共轭梯度法更新模拟预编码；接着根据最小均方差准则更新数字预编码；最后迭代以上步骤分别更新模拟和数字预编码，直到迭代计算过程收敛。
在大规模MIMO系统混合预编码结构中，本发明流程如图1所示，具体实施步骤如下：
(1)系统参数按以下算式初始化
其中：t为迭代次数，d0为初始搜索方向，0MK×1是维度为MK×1的全零矩阵。按照一种既定的分布，如均匀分布(亦可采用其他随机分布方式)，随机产生模拟预编码矩阵Ft并将其通过矩阵拉直操作变换为xt＝vec[Ft]，其中Ft为当前迭代的模拟预编码矩阵，xt为整理后的当前迭代模拟预编码向量，vec[]为矩阵拉直向量化操作。按照一种既定的分布(可采用均匀分布或其他随机分布方式)，随机产生数字预编码矩阵Wt[k]，k＝1,2,...,K。
(2)利用基于黎曼流形的共轭梯度法更新模拟预编码，具体包括如下子步骤：
(2.1)计算系统速率性能对模拟预编码的梯度，由下式计算：
其中()*为共轭符号，SNR为系统的信噪比参数，ln()为自然对数，hu[k]为基站到用户u在子载波k上的信道向量，Wtu[k]为矩阵Wt[k]中去掉第u列后得到的矩阵。
(2.2)通过下式计算传输速率对模拟预编码的黎曼梯度：
其中为正交投影，由下式计算：
其中符号y为与xt维度相同的任意列向量，为取实部符号，为哈达马乘积符号。
(2.3)根据下面公式计算当前迭代的参数βt和搜索方向dt：
(2.4)更新模拟预编码，由下式计算
其中reshape(xt+1,M,K)表示将向量xt+1调整成维度为M×K的矩阵。
(3)系统计算有效信道并依据有效信道设计数字预编码：先依据物理信道和模拟预编码计算子载波k上的有效信道为
Gt[k]H＝H[k]HFt
其中H[k]＝[h1[k],h2[k],...,hU[k]]为子载波k上的信道矩阵，()H表示矩阵的共轭转置；然后依据最小均方差准则计算子载波k上的数字预编码为
其中SNR为系统的信噪比参数，I为单位矩阵；最后将用户u的数字预编码向量归一化为
并整理数字预编码矩阵为Wt[k]＝[wt1[k],wt2[k],...,wtU[k]]，其中vtu[k]是矩阵Vt[k]的第u个列向量，|| ||F为欧几里得范数。
(4)更新迭代次数t＝t+1，重复(2)到(3)，直到混合预编码收敛。
图2为本发明提出的混合预编码方案与纯数字预编码方案获得的平均传输速率随信噪比增加而变化的曲线图，其中基站天线数M＝64，子载波数K＝64，用户数U＝4。从图中可见，本发明提出的混合预编码设计方法，相比传统的纯数字预编码系统，在较小的硬件损耗下能够逼近纯数字预编码系统的传输速率性能。
本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种宽带大规模MIMO系统混合预编码设计方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)初始化系统参数：
按以下算式初始化迭代次数和初始搜索方向：
其中：t为迭代次数，d0为初始搜索方向，0MK×1是维度为MK×1的全零矩阵；
按照既定的分布随机产生模拟预编码矩阵Ft并将其通过矩阵拉直操作变换为xt＝vec[Ft]，其中Ft为当前迭代的模拟预编码矩阵，xt为整理后的当前迭代模拟预编码向量，vec[]为矩阵拉直向量化操作；
按照既定的分布随机产生数字预编码矩阵Wt[k]，k＝1,2,...,K；
(2)利用基于黎曼流形的共轭梯度法更新模拟预编码；
(3)系统计算有效信道并依据有效信道设计数字预编码：
先依据物理信道和模拟预编码计算子载波k上的有效信道为
Gt[k]H＝H[k]HFt
其中H[k]＝[h1[k],h2[k],...,hU[k]]为子载波k上的信道矩阵，()H表示矩阵的共轭转置；然后依据最小均方差准则计算子载波k上的数字预编码为
其中SNR为系统的信噪比参数，I为单位矩阵；最后将用户u的数字预编码向量归一化为
并整理数字预编码矩阵为Wt[k]＝[wt1[k],wt2[k],...,wtU[k]]，其中vtu[k]是矩阵Vt[k]的第u个列向量，|| ||F为欧几里得范数；
(4)更新迭代次数t＝t+1，重复(2)到(3)，直到混合预编码收敛。
2.根据权利要求1所述的宽带大规模MIMO系统混合预编码设计方法，其特征在于，所述步骤(2)具体包括如下子步骤：
(2.1)计算系统速率性能对模拟预编码的梯度，由下式计算：
其中()*为共轭符号，SNR为系统的信噪比参数，ln()为自然对数，hu[k]为基站到用户u在子载波k上的信道向量，Wtu[k]为矩阵Wt[k]中去掉第u列后得到的矩阵；
(2.2)通过下式计算传输速率对模拟预编码的黎曼梯度：
其中为正交投影，由下式计算：
其中符号y为与xt维度相同的任意列向量，为取实部符号，为哈达马乘积符号；
(2.3)根据下面公式计算当前迭代的参数βt和搜索方向dt：
(2.4)更新模拟预编码，由下式计算：
其中reshape(xt+1,M,K)表示将向量xt+1调整成维度为M×K的矩阵。
3.根据权利要求1所述的宽带大规模MIMO系统混合预编码设计方法，其特征在于，所述步骤(1)中既定的分布为均匀分布。
CN201811528876.8A 2018-12-14 2018-12-14 一种宽带大规模mimo系统混合预编码设计方法 Pending CN109450501A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811528876.8A CN109450501A (zh) 2018-12-14 2018-12-14 一种宽带大规模mimo系统混合预编码设计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811528876.8A CN109450501A (zh) 2018-12-14 2018-12-14 一种宽带大规模mimo系统混合预编码设计方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109450501A true CN109450501A (zh) 2019-03-08

Family

ID=65558724

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811528876.8A Pending CN109450501A (zh) 2018-12-14 2018-12-14 一种宽带大规模mimo系统混合预编码设计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109450501A (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110138427A (zh) * 2019-05-15 2019-08-16 西安科技大学 基于部分连接的大规模多输入多输出混合波束赋形算法
CN110611526A (zh) * 2019-09-20 2019-12-24 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 基于改进黎曼流形优化的毫米波混合模/数波束成形方法
CN112422471A (zh) * 2020-11-06 2021-02-26 南京大学 基于黎曼流型优化的雷达通信一体化信号设计方法
WO2021092807A1 (zh) * 2019-11-13 2021-05-20 深圳信息职业技术学院 自适应预编码模型训练方法、自适应预编码方法和基站
CN113422627A (zh) * 2021-05-31 2021-09-21 北京邮电大学 一种基于自适应梯度反向传播的混合预编码方法及装置
CN113644944A (zh) * 2021-07-19 2021-11-12 武汉大学 一种大规模mimo低复杂度混合预编码方法及系统

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110138427A (zh) * 2019-05-15 2019-08-16 西安科技大学 基于部分连接的大规模多输入多输出混合波束赋形算法
CN110611526A (zh) * 2019-09-20 2019-12-24 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 基于改进黎曼流形优化的毫米波混合模/数波束成形方法
WO2021092807A1 (zh) * 2019-11-13 2021-05-20 深圳信息职业技术学院 自适应预编码模型训练方法、自适应预编码方法和基站
CN112422471A (zh) * 2020-11-06 2021-02-26 南京大学 基于黎曼流型优化的雷达通信一体化信号设计方法
CN112422471B (zh) * 2020-11-06 2021-11-16 南京大学 基于黎曼流型优化的雷达通信一体化信号设计方法
CN113422627A (zh) * 2021-05-31 2021-09-21 北京邮电大学 一种基于自适应梯度反向传播的混合预编码方法及装置
CN113422627B (zh) * 2021-05-31 2022-07-12 北京邮电大学 一种基于自适应梯度反向传播的混合预编码方法及装置
CN113644944A (zh) * 2021-07-19 2021-11-12 武汉大学 一种大规模mimo低复杂度混合预编码方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109450501A (zh) 一种宽带大规模mimo系统混合预编码设计方法
Ma et al. Design and optimization on training sequence for mmWave communications: A new approach for sparse channel estimation in massive MIMO
Farhang et al. Massive MIMO and waveform design for 5th generation wireless communication systems
Gao et al. Channel estimation for mmWave massive MIMO based access and backhaul in ultra-dense network
CN111106859A (zh) 毫米波/太赫兹网络大规模mimo无线传输方法
Obara et al. Joint processing of analog fixed beamforming and CSI-based precoding for super high bit rate massive MIMO transmission using higher frequency bands
CN106160809B (zh) 多用户多天线系统的混合预编码方法及其装置
CN110518961A (zh) 大规模mimo卫星移动通信方法及系统
Bao et al. An ADMM approach for PAPR reduction for large-scale MIMO-OFDM systems
CN110247871A (zh) 多窗口快速卷积处理
CN109861731A (zh) 一种混合预编码器及其设计方法
CN104322092A (zh) 使用定向天线的无线通信的方法及设备
CN109194373A (zh) 一种大规模mimo波束域联合单播多播传输方法
Ishikawa et al. Differential-detection aided large-scale generalized spatial modulation is capable of operating in high-mobility millimeter-wave channels
CN109831233A (zh) 一种多小区协调大规模mimo波束域多播功率分配方法
CN107465636A (zh) 一种毫米波大规模阵列空频双宽带系统的信道估计方法
CN102781101B (zh) 一种ofdma中继系统的资源分配方法
CN108259071A (zh) 一种被用于多天线传输的ue、基站中的方法和装置
Okuyama et al. 5G distributed massive MIMO with ultra-high density antenna deployment in low SHF bands
CN112997459B (zh) Mimo-ofdm的papr降低
Okuyama et al. Antenna deployment of 5G ultra high-density distributed Massive MIMO by low-SHF-band indoor and outdoor experiments
CN104821840B (zh) 一种大规模多输入多输出下行系统的抗干扰方法
Miyazaki et al. User selection and rank adaptation for multi-user Massive MIMO with hybrid beamforming
JP6534904B2 (ja) 端末局装置、端末局装置の制御方法及び端末局装置の製造方法
CN102487368A (zh) Per-tone均衡器的设计方法及实现装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20190308