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毫米波MIMO通信感知一体化联合波束成形设计

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微波学报 2023年第S01期39卷 1-4页

作者：任红张若愚陈光毅王翔吴文近程射频感知芯片与微系统教育部重点实验室电子工程与光电技术学院南京理工大学南京210094

考虑一个毫米波多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,mimo)通信感知一体化系统,同时进行多目标感知与多用户通信。首先,基于毫米波MIMO几何信道模型,在满足总功率和多用户信干噪比的约束下,最小化mimo感知发射波束图匹配误差... 详细信息

考虑一个毫米波多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,mimo)通信感知一体化系统,同时进行多目标感知与多用户通信。首先,基于毫米波MIMO几何信道模型,在满足总功率和多用户信干噪比的约束下,最小化mimo感知发射波束图匹配误差和互相关图。然后,针对建立的联合波束成形设计问题,采用半正定松弛算法进行求解,得到通信感知一体化波束成形矩阵。最后,仿真结果验证了联合波束成形设计的有效性。

关键词：毫米波MIMO 通信感知一体化联合波束成形半正定松弛

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毫米波MIMO通信系统中的智能算法研究

毫米波MIMO通信系统中的智能算法研究

作者：周鑫东南大学

学位级别：硕士

为了满足增强型移动带宽、海量机器互联、超高可靠低延时等通信场景,第5代移动通信系统在通信速率、能量效率、延时及通信可靠性等方面提出了更高的要求,并将其通信频率范围扩展至毫米波频段。结合大规模mimo和波束形成技术,毫米波MIMO... 详细信息

为了满足增强型移动带宽、海量机器互联、超高可靠低延时等通信场景,第5代移动通信系统在通信速率、能量效率、延时及通信可靠性等方面提出了更高的要求,并将其通信频率范围扩展至毫米波频段。结合大规模mimo和波束形成技术,毫米波MIMO通信系统不仅可以充分利用毫米波频段丰富的频谱资源,而且能够抵抗毫米波路损和衰减严重的问题。然而,窄波束的使用也增加了毫米波MIMO通信系统波束设计的复杂度。为了更高效地设计码本并减少波束对齐所需的时间,本文拟结合深度学习和强化学习等智能算法,解决上述难题。本文的主要工作如下:1、为了充分利用通信系统所处的环境特征和信道特征,研究了一种基于深度学习的码本设计算法。传统码本设计方法并未利用通信系统所处的环境特征,无法达到最佳性能。本章算法通过神经网络学习通信系统的环境和信道特征,进而设计相关码本,提高了波束增益,增大了接收功率。算法仿真结果表明,基于深度学习的码本设计算法不仅提高了码本中波束的增益,而且能够满足覆盖要求。此外,该算法考虑了相移器的硬件约束,每个预编码矢量均为恒模值,具有实用价值。2、针对毫米波MIMO通信系统码本中码字数量太多导致穷搜算法时间开销太大的问题,提出了一种基于深度学习的波束选择算法。在理想信道条件下,基站端只需利用用户端发送的导频信号即可预测最优码字,大大缩减了波束选择的时间。在上行链路中,用户端向基站端发送导频序列,基站端通过全向波束接收并分析导频信号,使用已经训练完成的神经网络模型预测最优波束。基站端的接收信号包含了环境的散射、反射以及基站和用户间的信道等信息,因而通过神经网络模型可以学习历史最优波束和接收信号之间的映射关系,进而预测当前信道环境下的最优波束。与穷搜算法相比,基于深度学习的波束选择算法无需扫描码本而是根据接收导频信号预测最优波束。算法仿真结果表明,在信道质量较好时,基于深度学习的波束选择算法的波束对齐概率可比拟穷搜算法。由于大大缩减了波束选择的时间,通过神经网络预测最优波束可以获得更优的有效可达速率。3、针对毫米波MIMO通信系统在移动场景中需要频繁波束扫描以获取最优波束的问题,提出了一种基于强化学习的波束训练算法。算法的主要思想是将移动场景下的波束训练视为马尔可夫决策过程,通过强化学习方法探索信道环境,并积累以往波束训练的经验,确定最优子码本空间,减少需要扫描的码字数量。算法仿真采用了数模混合波束成形架构,在模拟预编码阶段,系统仅需扫描强化学习算法选择的最优码本子空间,根据最大接收功率原则确定模拟预编码矢量。在数字预编码阶段,根据选用的最优模拟预编码矢量确定等效信道,进而迭代求解最优数字预编码矢量,完成数模混合预编码。仿真结果表明,基于强化学习的波束训练算法能够有效选择最优子码本空间,大大节省波束训练的时间。与穷搜算法相比,该算法可以达到更高有效可达速率,提升系统综合性能。

关键词：毫米波MIMO 码本设计波束对齐深度学习强化学习

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基于透镜天线阵列的毫米波MIMO信道估计

基于透镜天线阵列的毫米波MIMO信道估计

作者：董继承哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

毫米波MIMO系统的出现促进了低时延、高可靠、高连接数量的无线通信系统的实现。但系统的高复杂性为信道状态信息(CSI)的获取增加了难度。同时,传统基于线性天线阵列的系统由于存在“栅格误差”问题,也阻碍了准确CSI的获取。而基于透镜... 详细信息

毫米波MIMO系统的出现促进了低时延、高可靠、高连接数量的无线通信系统的实现。但系统的高复杂性为信道状态信息(CSI)的获取增加了难度。同时,传统基于线性天线阵列的系统由于存在“栅格误差”问题,也阻碍了准确CSI的获取。而基于透镜天线阵列的系统可以巧妙地避免这一问题,是一种极具应用前景的系统,也是本文研究的重点。目前,该系统现有的信道估计算法估计精度较低,尤其在低信噪比场景中更为显著。针对这一问题,本文分别从平坦衰落场景以及频率选择性衰落场景两个不同角度进行研究。首先,研究了模数混合架构的毫米波MIMO系统。分析了毫米波MIMO信道以及大规模mimo架构。通过理论与仿真分析说明基于线性天线阵列系统存在的“栅格误差”问题,从而引出基于透镜天线阵列的毫米波MIMO系统。其次,在平坦衰落场景中,针对基于透镜天线阵列的系统,传统信道估计算法估计精度低的问题,提出了一种基于支持检测的稀疏贝叶斯学习(SDSBL)算法。所提算法能充分考虑波束域信道的实际特点以及加性噪声对系统的影响,有效地提升了估计精度,特别是在低信噪比场景中。经仿真验证,所提算法能在计算复杂度不明显增加的情况下,提升MSE性能与和速率性能。最后,在频率选择性衰落场景中,将所提SDSBL算法扩展至宽带信道估计中。仿真结果表明,所提算法与现存的宽带信道估计算法相比估计精度仍然最高,但计算复杂度偏高。为了进一步降低所提算法的复杂度,引入无逆稀疏贝叶斯学习(IFSBL)算法改进所提算法。仿真结果表明,改进算法能在估计精度不明显下降的情况下改善原算法的计算复杂度。

关键词：毫米波MIMO 透镜天线阵列模数混合架构稀疏贝叶斯学习无逆稀疏贝叶斯学习

波束空间下毫米波大规模mimo系统波束选择算法研究

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波束空间下毫米波大规模MIMO系统波束选择算法研究

作者：朱秋玥哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着第五代移动通信技术的发展,人们对于高速率大带宽的要求使得毫米波（millimeter-wave,mm Wave）大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,mimo）系统成为了关注的焦点。由于离散透镜阵列（discrete lens array,DLA）的... 详细信息

随着第五代移动通信技术的发展,人们对于高速率大带宽的要求使得毫米波（millimeter-wave,mm Wave）大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,mimo）系统成为了关注的焦点。由于离散透镜阵列（discrete lens array,DLA）的研究设计越来越成熟,这使得波束空间的概念被广泛应用于毫米波通信系统。根据波束域下毫米波特有的稀疏性,利用波束选择算法选择一些波束子集进行发射,可以在一定程度上减少射频（radio frequency,RF）链路数量,从而进一步降低mimo收发信机的硬件复杂度和系统功耗,并且系统性能不会出现较大的损失。本文中,用户和RF链路的数量将不受限制,可以自定义选择的波束数量。首先,受到机器学习算法的启发,本文设计了一种基于自适应交叉熵（adaptive cross-entropy,ACE）的波束选择算法。通过不断更新各波束的概率分布,生成一个接近最优解的高概率解,从而解决波束选择中的组合优化问题。该算法不仅计算复杂度低,收敛速度快,而且系统的频谱效率接近全波束发射系统。接下来,本文给出了该算法的收敛性证明。另外,为了与其他智能算法进行对比,本文设计了一种基于遗传算法（Genetic Algorithm,GA）的波束选择算法。通过仿真比较了两种算法得到的频谱效率,并给出了计算复杂度分析。此外,受主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）思想的启发,本文设计并推导了一种基于编解码的波束选择算法。基于此,本文设计了一种基于编解码的波束选择算法性能的判断准则,即原始信道矩阵和重构信道矩阵的距离范数差异。本文希望将该指标与系统的频谱效率一起作为衡量波束选择算法的标准,希望可以通过稍微调整算法的更新方向来减弱算法的波动,并且能得到更优的波束选择方案。最后,本文探究了当采用最小均方误差（Minimum Mean Square Error,MMSE）预编码时,波束选择算法对波束空间下毫米波大规模mimo系统性能的影响。通过对偶等效上行链路,推导出系统下行链路的频谱效率公式。仿真结果表明,当采用MMSE预编码时,系统的频谱效率对波束选择算法不敏感,各算法性能差别较小,并且接近最优的全波束发射系统性能。

关键词：波束空间毫米波MIMO DLA 波束选择算法

毫米波MIMO系统中迭代最小均方误差混合波束成形算法

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电信科学 2017年第8期33卷 77-84页

作者：申敏徐浩何云周朋光重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学新一代宽带移动通信重点实验室重庆400065

混合波束成形结构能有效解决毫米波MIMO系统中射频链路受限的问题,但要设计性能较优的混合波束成形算法仍然存在困难。为了实现更高的频谱利用率,提出了一种性能较优的迭代最小均方误差(Alt-MMSE)混合波束成形算法。该算法利用数字矩阵... 详细信息

混合波束成形结构能有效解决毫米波MIMO系统中射频链路受限的问题,但要设计性能较优的混合波束成形算法仍然存在困难。为了实现更高的频谱利用率,提出了一种性能较优的迭代最小均方误差(Alt-MMSE)混合波束成形算法。该算法利用数字矩阵的正交特性,首先进行初始数字矩阵设计,然后通过最小化发送信号与接收信号的均方误差不断迭代更新数字矩阵,在每一次迭代过程中,通过更新后的数字矩阵得到模拟矩阵的相位信息。仿真结果表明,与OMP混合波束成形算法和基于矩阵分解的混合处理方案相比,该算法具有更优的性能且更接近于纯数字波束成形。

关键词：毫米波MIMO 最小均方误差混合波束成形射频链路

基于贝叶斯压缩感知的毫米波MIMO信道估计

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计算机应用与软件 2018年第2期35卷 126-129,182页

作者：吴贇王萍数字化纺织服装技术教育部工程研究中心上海201620 东华大学信息科学与技术学院上海201620

毫米波多输入多输出(mimo)通信系统中,获取完整的信道状态信息可使系统达到最大通信容量。利用毫米波信道的角度域稀疏特性,提出一种基于MMV模型的稀疏贝叶斯学习的(CTSBL)信道估计方法。运用信道虚实分量具有相同的稀疏结构,引入块稀... 详细信息

毫米波多输入多输出(mimo)通信系统中,获取完整的信道状态信息可使系统达到最大通信容量。利用毫米波信道的角度域稀疏特性,提出一种基于MMV模型的稀疏贝叶斯学习的(CTSBL)信道估计方法。运用信道虚实分量具有相同的稀疏结构,引入块稀疏压缩感知框架,再结合多测量信道间的时域相关性,以及超参数迭代更新算法,使毫米波信道估计性能得到了提升。算法理论分析和实验仿真结果表明,提出的CTSBL毫米波MIMO信道估计方法比传统的贪婪算法块正交匹配追踪(BOMP)信道估计方法具有更高的估计精度。

关键词：毫米波MIMO 稀疏贝叶斯学习多测量矢量模型

毫米波MIMO无线通信系统中混合波束成型技术研究

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毫米波MIMO无线通信系统中混合波束成型技术研究

作者：欧飞飞东南大学

学位级别：硕士

随着移动数据需求的大幅度增长,低频段的通信已无法满足快速增长的数据流量需求,高频段通信已经得到了工业界专家学者的关注和研究。由于在30GHz-300 GHz的毫米波频段具有大量的频带资源优势,使得其成为实现1OGbps吞吐量的室内无线局域... 详细信息

随着移动数据需求的大幅度增长,低频段的通信已无法满足快速增长的数据流量需求,高频段通信已经得到了工业界专家学者的关注和研究。由于在30GHz-300 GHz的毫米波频段具有大量的频带资源优势,使得其成为实现1OGbps吞吐量的室内无线局域网和第五代移动通信的关键频段。混合波束成型技术和多输入多输出技术的结合可以进一步提高系统吞吐量并且支持多个数据流的传输,已经成为毫米波通信的关键技术。因此,本文围绕混合波束成型技术进行了研究,开展了如下工作:首先,本文详细地阐述了混合波束成型技术。针对毫米波信道的传播特点,重点分析了其自由空间损耗、降雨衰减和渗透损失等特征。进一步介绍了 45GHz信道模型,最后详细地阐述了混合波束成型技术的定义、架构模型以及求解方法,为后续章节的研究奠定了基础。其次,本文提出了两种求解分离型子阵列天线加权矢量的方案。第一种求解方案是利用码本基于子阵列干扰消除的思想确定天线子阵列的天线加权矢量,而第二种求解方案通过两级优化确定天线子阵列的天线加权矢量。仿真结果表明所提出的两种求解方案实现的性能均优于现有文献方案,并且可以有效的降低系统复杂度。第三,本文提出了一种基于信干噪比最大化求解分离型子阵列架构模拟波束成型的算法,并设计了一种单用户毫米波MIMO混合波束成型传输方案。根据所提出的算法双向交替优化发射端和接收端子阵列的天线加权矢量,进而确定模拟波束成型,再进一步求解数字波束成型。仿真结果表明,所提算法收敛速度快,计算复杂度低,并且基于该算法设计的单用户毫米波MIMO混合波束成型传输方案在实现性能和复杂度关系上能够获得很好的权衡。最后,本文提出了一种基于波束半正交的多用户公平调度算法。针对毫米波多用户MMO混合波束成型系统,在提出的多用户非对称混合波束成型架构基础上,提出了一种既能考虑到用户的分集增益又可以兼顾用户之间公平性的调度算法。仿真结果表明,所提出的公平调度算法在性能无明显损失情况下可以很好地实现用户间的公平性。

关键词：毫米波MIMO 混合波束成型天线加权矢量低复杂度多用户调度

毫米波MIMO系统接收机算法的并行化设计与GPU实现

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毫米波MIMO系统接收机算法的并行化设计与GPU实现

作者：余登高东南大学

学位级别：硕士

移动互联网的蓬勃发展,驱动着对新一代移动通信技术的需求,5G是面向2020年以后移动通信需求而发展的新一代移动通信系统,5G系统的核心技术之一就是毫米波技术。毫米波波长短,因此发射和接收模块集成度高,非常适合mimo架构。然而随着MIM... 详细信息

移动互联网的蓬勃发展,驱动着对新一代移动通信技术的需求,5G是面向2020年以后移动通信需求而发展的新一代移动通信系统,5G系统的核心技术之一就是毫米波技术。毫米波波长短,因此发射和接收模块集成度高,非常适合mimo架构。然而随着mimo系统配备的天线数目的增加,mimo系统的实现复杂度也不断增加,算法并行化成为缓解这种矛盾的重要手段;另一方面,由于GPU在并行计算方面的巨大优势,基于GPU实现的通信并行算法的研究也是当前通信领域的研究热点。本文面向新一代移动通信系统,对毫米波MIMO接收机的算法并行化设计展开研究,论文主要工作和创新点如下：首先,研究了mimo接收机均衡检测模块的并行化优化设计。提出一种低复杂度的快速并行矩阵求逆方案,该方案基于改进的Givens旋转算法,可以有效地避免Givens旋转过程中的开方运算以及除法运算,从而降低复数矩阵求逆问题的复杂度。相比于传统的矩阵求逆算法,该算法在降低除法复杂度方面有显著改善,尤其相对于经典的SGR算法,提出的复数矩阵求逆方案可以节省的峰值乘法操作达到14.3%,可以节省的峰值除法操作更是接近60%。基于MATLAB的仿真结果表明,对于数百维甚至上千维的大维矩阵,提出的算法方案仍然适用,说明对于大规模mimo (Massive mimo)接收机,该算法依然具有实用性。然后,基于混合多核架构平台,对该复数矩阵求逆方案进行了并行化实现。基于CUDA平台的实现结果表明,随着矩阵维数的增加,并行化实现体现的优势越来越明显：当矩阵维数超过500×500时,基于混合多核架构并行实现的CMI算法耗时在102毫秒量级,而基于CPU串行实现的CMI算法耗时在104毫秒量级,此时,并行算法实现能获得超过20x的加速比,吞吐率能达到11gigaflops/s。接着,研究了针对数据包编码的迭代译码方案。TGaj工作组提出的数据包编码方案,是一种新的改进的LDPC编码方案,针对这种包编码的译码研究并不多,本文提出一种基于分层修正最小和算法的迭代译码算法。采用分层修正最小和译码算法对每个LDPC码字译码,然后基于Min-Sum算法计算错误码块的软比特信息,并返回迭代译码,直到达到最大迭代次数或者所有的LDPC码块均译码正确,则译码结束。仿真结果表明,不同调制方式下,经过包校验的迭代译码算法均能取得增益：QPSK调制下,随着码率和码字个数的不同,可以取得0.3～1.0dB的增益;在16-QAM以及64-QAM调制下,随着码率的不同,分别可以取得0.5～0.55dB和0.55～1.1dB的增益。最后,基于GPU并行架构,对该译码方案进行了并行化实现。实现结果表明：基于GPU平台的并行实现相对基于CPU平台的串行实现在运行时间上有很大的优势。当译码迭代次数在30次、码字个数等于10、25以及50时,并行实现相对串行实现的运行时间均能获得4×的加速比;运行时间加速比跟迭代次数呈正相关,而随着码字个数的减少,呈下降的趋势。

关键词：毫米波MIMO 均衡检测矩阵求逆 LDPC GPU计算

毫米波MIMO系统的信道传播特性分析及获取技术研究

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毫米波MIMO系统的信道传播特性分析及获取技术研究

作者：李元稳东南大学

学位级别：硕士

随着移动智能终端的普及,现有6GHz以下频段无线通信已无法满足快速增长的数据流量需求。毫米波频段因其大量的频带资源优势,成为实现10Gbps吞吐量的室内无线局域网和第五代移动通信（5G）的关键频段,得到了工业界专家学者们的关注与研... 详细信息

随着移动智能终端的普及,现有6GHz以下频段无线通信已无法满足快速增长的数据流量需求。毫米波频段因其大量的频带资源优势,成为实现10Gbps吞吐量的室内无线局域网和第五代移动通信（5G）的关键频段,得到了工业界专家学者们的关注与研究。为进一步提高系统吞吐量并支持多流传输,毫米波通信将采用多输入多输出（mimo）技术。因此,明确毫米波MIMO系统的信道特性并据此研究信道状态信息的获取技术,是有效利用毫米波大带宽实现高频谱效率和广覆盖通信的前提。本文的主要工作和创新点总结如下：首先,本文详细阐述了首个毫米波MIMO无线局域网标准IEEE 802.11aj（45GHz）的物理层和MAC层技术,重点介绍了物理层数据包结构、SC PHY和OFDM PHY的发射流程及其关键模块、MAC层的基本帧格式和信道接入机制,为后续章节的研究奠定了基础。其次,本文深入的分析了信道特性。研究了毫米波的传播损耗和45GHz频段的mimo信道模型,详细分析了LOS和NLOS信道的SNR和容量随传播距离的变化、信道的稀疏性和传播特点。进一步从条件数和等效自由度分析了LOS mimo系统的等效信道特性,仿真表明子阵列间距可稍大于最佳值,增加子阵列天线数可以有效提高等效信道的等效自由度。第三,本文设计了IEEE 802.11aj（45GHz）中的信道状态信息反馈机制。根据信道特点设计了信道状态信息的反馈与重构格式,随后基于反馈格式设计了信道探测的数据包结构和反馈报告帧格式,并通过系统级仿真结果为IEEE 802.11aj（45GHz）选取了角度量化和子载波分组反馈的参数,有效降低了系统的反馈开销。最后,本文研究了多用户毫米波MIMO系统的混合波束成形方案。在分析混合波束成形架构的基础上,提出了适用于短距离无线局域网传输的多用户分离子阵列混合波束成形架构,进而提出了一种基于信道互易性的混合波束成形方案及其模拟部分的DFT码字训练方法。仿真结果表明所提方案优于现有文献方案,且可以获得接近最优不受限数字波束成形方案的性能。模拟部分的DFT码字训练方法收敛快,总训练开销远低于现有文献方法。

关键词：毫米波MIMO IEEE 802.11aj（45GHz）信道传播特性信道状态信息反馈混合波束成形