CN112615653A - 一种大规模mu-mimo联合优化系统天线数和发射功率的方法 - Google Patents

一种大规模mu-mimo联合优化系统天线数和发射功率的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112615653A
CN112615653A CN202011412938.6A CN202011412938A CN112615653A CN 112615653 A CN112615653 A CN 112615653A CN 202011412938 A CN202011412938 A CN 202011412938A CN 112615653 A CN112615653 A CN 112615653A
Authority
CN
China
Prior art keywords
energy efficiency
power
antennas
transmitting
optimal
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
CN202011412938.6A
Other languages
English (en)
Inventor
王顺然
苗盼盼
孙奎奎
谢安邦
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.)
State Grid Corp of China SGCC
Economic and Technological Research Institute of State Grid Henan Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
Economic and Technological Research Institute of State Grid Henan Electric Power Co Ltd
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 State Grid Corp of China SGCC, Economic and Technological Research Institute of State Grid Henan Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN202011412938.6A priority Critical patent/CN112615653A/zh
Publication of CN112615653A publication Critical patent/CN112615653A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

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
    • H04B7/0452—Multi-user 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
    • H04B7/0426—Power distribution
    • 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
    • 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
    • H04B7/06—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station
    • H04B7/0686—Hybrid systems, i.e. switching and simultaneous transmission
    • H04B7/0691—Hybrid systems, i.e. switching and simultaneous transmission using subgroups of transmit antennas
    • 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
    • H04B7/06—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station
    • H04B7/0686—Hybrid systems, i.e. switching and simultaneous transmission
    • H04B7/0691—Hybrid systems, i.e. switching and simultaneous transmission using subgroups of transmit antennas
    • H04B7/0693—Hybrid systems, i.e. switching and simultaneous transmission using subgroups of transmit antennas switching off a diversity branch, e.g. to save power
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种大规模MU‑MIMO联合优化系统天线数和发射功率的方法，包括步骤：建立包括发射功率和电路损耗的系统功耗模型；得到对应的能效表达式；判断能效函数关于发射天线数和发射功率的函数特性；通过联合迭代得到能效最优时的发射天线数和发射功率。建立一个多方面考虑的系统功耗模型，得到相应的能效表达式，通过能效表达式判断能效函数的特性，并根据能效函数的特性判断最优解的求法，解决了MIMO系统的能效优化问题，改善通信系统的性能，保障最优发射功率的同时降低基站发射天线数。

Description

一种大规模MU-MIMO联合优化系统天线数和发射功率的方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种大规模MU-MIMO联合优化系统天线数和发射功率的方法。
背景技术
多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)能够在不增加频谱资源的前提下，提高系统信道容量。其中多用户MIMO(MU-MIMO)系统，通过空分复用，多个用户使用相同的时频资源进行通信，从而进一步提高了频谱效率。CN105827294A公开了一种上行大规模MIMO联合优化基站天线数和用户发射功率的方法。CN106506052A公开了一种在大规模MIMO系统中基于天线选择提高通信能效的方法。主要集中在发射天线数和电路功率损耗确定后，如何选择最优的发射天线子集使系统的容量最大。为了找到能效最优时的发射天线子集需要遍历搜索所有的天线子集，这样的复杂度是很高的。
发明内容
为克服上述缺陷，本发明的目的在于提供一种大规模MU-MIMO联合优化系统天线数和发射功率的方法，以提高系统容量和系统能效，降低硬件成本和实现复杂度，改善通信系统的通信性能、质量和传输可靠性。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种大规模MU-MIMO联合优化系统天线数和发射功率的方法，包括步骤：
建立包括发射功率和电路损耗的系统功耗模型；
得到对应的能效表达式；
判断能效函数关于发射天线数和发射功率的函数特性；
通过联合迭代得到能效最优时的发射天线数和发射功率。
可选的，所述系统功耗模型包括系统容量和系统总功耗，所述系统容量的表达式为
Figure BDA0002816843950000021
其中，C为系统容量；Ptx为发射功率；Ntx为基站的天线数；N0B为给定带宽B下的噪声功率,α为导频长度和保护间隔的比例因子；hk,:为第k个用户的1×Ntx的信道向量；f:,k为第k个用户的Ntx×1的预编码矩阵；K为接收端的单天线用户数量；所述系统总功耗的表达式为Psum＝Ptx/β+Pbb+Ntx Pf+KPr；其中，Psum为系统总功耗；β为功率放大器系数；Pf为每个射频链功率损耗；Pr为每个接收射频链的功率损耗；Pbb为基站功率损耗；K为接收端的单天线用户数量；所述能效表达式为U＝C/Psum，其中U为能效。
可选的，设Ntx>10K，采用迫零预编码，则系统容量的表达式为
Figure BDA0002816843950000022
在迫零预编码下用户间干扰I＝0。
可选的，所述基站功率损耗表达式为Pbb＝χ(Gflops)/ρ(Gflops/W)，其中，ρ为每秒执行的浮点运算次数，χ为超大规模集成电路效率，χ表示如下:
Figure BDA0002816843950000023
将χ代入Psum中，则能效表达式为：
Figure BDA0002816843950000031
那么优化问题为：
Figure BDA0002816843950000032
其中，Popt为最优的功率；Nopt为发射天线数。
可选的，所述通过联合迭代得到能效最优时的发射天线数和发射功率包括步骤：
将所述能效U关于Ptx的偏导函数设为η(Ptx)，初始化三个变量的值low_Ptx、mid_Ptx、high_Ptx，其中，mid_Ptx＝(high_Ptx+low_Ptx)/2；
在天线数从1到Ntx循环的过程中用二分法找出不同的天线数对应的最优的发射功率；
在最优的发射功率下计算能效表达式中的能效，得到能效最大时的发射天线数。
MIMO(Multi-InputMulti-Output)系统通过在发射端和接收端配置多个天线以获得分集增益和复用增益，使系统不增加带宽的情况下成倍提高信道容量和传输可靠性。大规模MIMO技术通过在基站端部署成十上百甚至上千根发射天线，充分发掘空间自由度，在同一时频资源上服务更多的用户。当使用所有的天线来进行数据传输时，大规模MIMO系统的基站端需要部署和基站天线数量相等的射频链路，这会导致极大的射频链路开销，硬件成本和维护成本增多。此外，随着基站端天线数量的增多，在有限的空间中，不同天线的水平和垂直间距有可能被压缩，天线间的相关性增强，不同信道之间的信号容易受到干扰，造成一定的容量损失。传统MIMO系统的天线选择问题主要集中在发射天线数和电路功率损耗确定后，如何选择最优的发射天线子集使系统的容量最大。
本发明的积极有益效果：
建立一个多方面考虑的系统功耗模型，得到相应的能效表达式，通过能效表达式判断能效函数的特性，并根据能效函数的特性判断最优解的求法，联合考虑发射天线数和发射功率对能效的影响，选择最优的发射天线子集使系统容量最大，解决了MIMO系统的能效优化问题，改善通信系统的性能，保障最优发射功率的同时降低基站发射天线数。
附图说明
图1是本发明实施例1提供的一种大规模MU-MIMO联合优化系统天线数和发射功率的方法示意图；
图2是本发明实施例1提供的一种联合优化算法和三种非联合优化的算法的能效比较示意图；
图3是本发明实施例1提供的一种最优的发射功率与发射天线数的关系示意图；
图4是本发明实施例1提供的一种最优的发射功率下的能效和没有功率优化时的能效示意图。
具体实施方式
下面结合一些具体实施方式，对本发明做进一步说明。
实施例1
如图1和图2所示，一种大规模MU-MIMO联合优化系统天线数和发射功率的方法，包括步骤：
S1、建立包括发射功率和电路损耗的系统功耗模型；
S2、得到对应的能效表达式；
S3、判断能效函数关于发射天线数和发射功率的函数特性；
S4、通过联合迭代得到能效最优时的发射天线数和发射功率。
只对发射功率进行优化或只对天线数量进行优化的能效都是比较低的，需要综合优化，建立一个多方面考虑的系统功耗模型，并得到相应的能效表达式，通过能效表达式判断能效函数的特性，并根据能效函数的特性判断最优解的求法，联合考虑发射天线数和发射功率对能效的影响，解决了MIMO系统的能效优化问题，提高系统容量和系统能效，降低硬件成本和实现复杂度，改善通信系统的通信性能、质量和传输可靠性，保障最优发射功率的同时降低基站发射天线数。
在单小区下行大规模多用户MIMO系统中，假设基站有Ntx根天线，接收端有K个单天线用户，且Ntx>>K，则用户端接收的信号为
Figure BDA0002816843950000051
其中，y是K×1的接收信号向量，Ptx是发射功率，H是K×Ntx的小尺度瑞利衰落的信道矩阵。F是Ntx×K的预编码矩阵，采用迫零预编码方法，即F＝HH(HHH)-1。x是K×1的发射信号向量，n是K×1的噪声(AWGN)向量。假设发射方已经知道了完美信道状态信息。第K个用户的接收信号为
Figure BDA0002816843950000061
这里hk,:代表第k个用户的1×Ntx的信道向量，f:,k代表第k个用户的Ntx×1的预编码矩阵，最后一项为用户间的干扰。
具体的，所述系统功耗模型包括系统容量和系统总功耗，所述系统容量的表达式为
Figure BDA0002816843950000062
其中，C为系统容量；Ptx为发射功率；Ntx为基站的天线数；N0B为给定带宽B下的噪声功率,α为导频长度和保护间隔的比例因子；hk,:为第k个用户的1×Ntx的信道向量；f:,k为第k个用户的Ntx×1的预编码矩阵；K为接收端的单天线用户数量；所述系统总功耗的表达式为Psum＝Ptx/β+Pbb+Ntx Pf+KPr；其中，Psum为系统总功耗；β为功率放大器系数；Pf为每个射频链功率损耗；Pr为每个接收射频链的功率损耗；Pbb为基站功率损耗；K为接收端的单天线用户数量；所述能效表达式为U＝C/Psum，其中U为能效。
设Ntx>10K，采用迫零预编码，以降低误码率，则系统容量的表达式为
Figure BDA0002816843950000063
在迫零预编码下用户间干扰I＝0，则系统容量的表达式化简为
Figure BDA0002816843950000064
所述基站功率损耗表达式为Pbb＝χ(Gflops)/ρ(Gflops/W)，其中，ρ为每秒执行的浮点运算次数，χ为超大规模集成电路效率，χ表示如下:
Figure BDA0002816843950000071
将χ代入Psum中，则能效表达式为：
Figure BDA0002816843950000072
那么优化问题为：
Figure BDA0002816843950000073
其中，Popt为最优的功率；Nopt为发射天线数。
从能效公式中可以证明当Ptx固定时能效是关于发射天线数Ntx的拟凹函数，当Ntx固定时能效是关于发射功率Ptx的拟凹函数。
求解Popt和Nopt，所述通过联合迭代得到能效最优时的发射天线数和发射功率包括步骤：
S41、将所述能效U关于Ptx的偏导函数设为η(Ptx)，初始化三个变量的值low_Ptx、mid_Ptx、high_Ptx，其中，mid_Ptx＝(high_Ptx+low_Ptx)/2；
S42、在天线数从1到Ntx循环的过程中用二分法找出不同的天线数对应的最优的发射功率；
S43、在最优的发射功率下计算能效表达式中的能效，得到能效最大时的发射天线数。
具体的优化算法过程如下：联合优化算法(K，Pbb,Pf已知)
Figure BDA0002816843950000081
Figure BDA0002816843950000091
如图3所示，为最优的发射功率与发射天线数的关系，最优的发射功率随着发射天线数先降低后增加，并且，用户数越多，最优发射功率会越大。如图4所示，为最优的发射功率下的能效和没有功率优化时的能效比较，在最优的发射功率算法下的最优的发射天线数是302，而没有进行功率优化的最优天线数是336，对发射功率进行优化能使用更少的发射天线数来提高系统的能效。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其他修改或者等同替换，只要不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (5)

1.一种大规模MU-MIMO联合优化系统天线数和发射功率的方法，其特征在于，包括步骤：
建立包括发射功率和电路损耗的系统功耗模型；
得到对应的能效表达式；
判断能效函数关于发射天线数和发射功率的函数特性；
通过联合迭代得到能效最优时的发射天线数和发射功率。
2.如权利要求1所述的一种大规模MU-MIMO联合优化系统天线数和发射功率的方法，其特征在于，所述系统功耗模型包括系统容量和系统总功耗，所述系统容量的表达式为
Figure FDA0002816843940000011
其中，C为系统容量；Ptx为发射功率；Ntx为基站的天线数；N0B为给定带宽B下的噪声功率,α为导频长度和保护间隔的比例因子；hk,:为第k个用户的1×Ntx的信道向量；f:,k为第k个用户的Ntx×1的预编码矩阵；K为接收端的单天线用户数量；所述系统总功耗的表达式为Psum＝Ptx/β+Pbb+NtxPf+KPr；其中，Psum为系统总功耗；β为功率放大器系数；Pf为每个射频链功率损耗；Pr为每个接收射频链的功率损耗；Pbb为基站功率损耗；K为接收端的单天线用户数量；所述能效表达式为U＝C/Psum，其中U为能效。
3.如权利要求2所述的一种大规模MU-MIMO联合优化系统天线数和发射功率的方法，其特征在于，设Ntx>10K，采用迫零预编码，则系统容量的表达式为
Figure FDA0002816843940000021
在迫零预编码下用户间干扰I＝0。
4.如权利要求3所述的一种大规模MU-MIMO联合优化系统天线数和发射功率的方法，其特征在于，所述基站功率损耗表达式为Pbb＝χ(Gflops)/ρ(Gflops/W)，其中，ρ为每秒执行的浮点运算次数，χ为超大规模集成电路效率，χ表示如下:
Figure FDA0002816843940000022
将χ代入Psum中，则能效表达式为：
Figure FDA0002816843940000023
那么优化问题为：
Figure FDA0002816843940000024
其中，Popt为最优的功率；Nopt为发射天线数。
5.如权利要求4所述的一种大规模MU-MIMO联合优化系统天线数和发射功率的方法，其特征在于，所述通过联合迭代得到能效最优时的发射天线数和发射功率包括步骤：
将所述能效U关于Ptx的偏导函数设为η(Ptx)，初始化三个变量的值low_Ptx、mid_Ptx、high_Ptx，其中，mid_Ptx＝(high_Ptx+low_Ptx)/2；
在天线数从1到Ntx循环的过程中用二分法找出不同的天线数对应的最优的发射功率；
在最优的发射功率下计算能效表达式中的能效，得到能效最大时的发射天线数。
CN202011412938.6A 2020-12-03 2020-12-03 一种大规模mu-mimo联合优化系统天线数和发射功率的方法 Pending CN112615653A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011412938.6A CN112615653A (zh) 2020-12-03 2020-12-03 一种大规模mu-mimo联合优化系统天线数和发射功率的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011412938.6A CN112615653A (zh) 2020-12-03 2020-12-03 一种大规模mu-mimo联合优化系统天线数和发射功率的方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112615653A true CN112615653A (zh) 2021-04-06

Family

ID=75229106

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011412938.6A Pending CN112615653A (zh) 2020-12-03 2020-12-03 一种大规模mu-mimo联合优化系统天线数和发射功率的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112615653A (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080117999A1 (en) * 2006-11-10 2008-05-22 Qualcomm Incorporated Providing antenna diversity in a wireless communication system
CN105827294A (zh) * 2016-04-27 2016-08-03 东南大学 一种上行大规模mimo联合优化基站天线数和用户发射功率的方法
CN105827293A (zh) * 2016-04-06 2016-08-03 郑州大学 一种多用户广义空间调制系统线性迫零预编码方法
CN105933971A (zh) * 2016-05-16 2016-09-07 重庆邮电大学 一种适用于大规模多输入多输出系统的能效优化方法
CN105959045A (zh) * 2016-04-25 2016-09-21 郑州大学 一种多用户广义空间调制系统相位调整线性预编码方法
CN106506052A (zh) * 2016-10-25 2017-03-15 中南大学深圳研究院 一种在大规模mimo系统中基于天线选择提高通信能效的方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080117999A1 (en) * 2006-11-10 2008-05-22 Qualcomm Incorporated Providing antenna diversity in a wireless communication system
CN105827293A (zh) * 2016-04-06 2016-08-03 郑州大学 一种多用户广义空间调制系统线性迫零预编码方法
CN105959045A (zh) * 2016-04-25 2016-09-21 郑州大学 一种多用户广义空间调制系统相位调整线性预编码方法
CN105827294A (zh) * 2016-04-27 2016-08-03 东南大学 一种上行大规模mimo联合优化基站天线数和用户发射功率的方法
CN105933971A (zh) * 2016-05-16 2016-09-07 重庆邮电大学 一种适用于大规模多输入多输出系统的能效优化方法
CN106506052A (zh) * 2016-10-25 2017-03-15 中南大学深圳研究院 一种在大规模mimo系统中基于天线选择提高通信能效的方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
苗盼盼: "Massive MIMO系统能效优化关键技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库(信息科技辑)》 *
陆彦辉 等: "大规模MIMO系统中功率分配算法的能效研究", 《郑州大学学报(工学版)》 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Serbetli et al. Transceiver optimization for multiuser MIMO systems
CN102948085B (zh) 针对无线电通信系统中下行链路协同多点传输的预编码技术
JP4597170B2 (ja) 多重入力多重出力システムにおけるスケジューリングシステム及びその方法
CN107453795B (zh) 多用户毫米波通信系统的波束分配方法及其装置和系统
Farhang-Boroujeny et al. Layering techniques for space-time communication in multi-user networks
CN101741446B (zh) 多输入多输出方法和装置
CN107086886B (zh) 大规模mimo系统融合迫零与泰勒级数展开的双层预编码设计
CN108063634B (zh) 一种低精度量化大规模mimo中最优正则预编码方法
CN108199793B (zh) 宽带毫米波系统基于时延预补偿的混合预编码方法
US9270350B2 (en) OFDM communication system, method and device for transceiving signal
CN101764632B (zh) Lte-tdd室内分布系统中端口与天线映射方法及装置
CN102013904A (zh) 一种上行数据处理方法及系统
WO2015112883A1 (en) System and method for early termination in iterative null-space directed singular value decomposition for mimo
CN101378282B (zh) 多输入多输出系统信号处理方法及装置
Mashdour et al. Multiuser scheduling with enhanced greedy techniques for multicell and cell-free massive MIMO systems
CN102158270A (zh) 一种多用户mimo系统的子信道选择和发送预编码方法
CN101378281A (zh) 一种多输入多输出系统信号处理方法及装置
KR101055573B1 (ko) 다중 사용자, 다중 안테나 무선 송출 시스템에서의 프리 코딩 장치
Maciel et al. A convex quadratic SDMA grouping algorithm based on spatial correlation
CN104821840B (zh) 一种大规模多输入多输出下行系统的抗干扰方法
CN110912590A (zh) 基于信道反转技术的大规模衰落mimo系统的干扰抑制预编码方法
CN107104715B (zh) 一种基于天线选择的干扰对齐方法
CN106209186B (zh) 一种多用户分布式mimo多天线系统下行链路预编码方法
CN112615653A (zh) 一种大规模mu-mimo联合优化系统天线数和发射功率的方法
Ding et al. Grouping optimization based hybrid beamforming for multiuser MmWave massive MIMO systems

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210406

RJ01 Rejection of invention patent application after publication