Efficient multi-user MIMO precoding based on GSVD and vector perturbation

We present an efficient precoding method by using generalized singular value decomposition (GSVD) and vector perturbation in the downlink of multi-user MIMO. Linear precoding/decoding matrices are explicitly computed through the GSVD algorithm, avoiding any matrix inversion or squaring operation. Accordingly, the computational complexity can be drastically reduced compared to the conventional iterative algorithms. In addition, by considering the inter-user interference, we derive a new perturbation vector that minimizes system-wide mean-squared-error of detected symbols. We also show that the proposed precoding scheme is suitable to update the precoding weights efficiently when the channel is newly updated, rather than recomputing the precoding weights for all users from scratch.     

信道反馈延迟时MIMO中继系统的线性预编码算法

针对采用放大转发(Amplify and Forward, AF)中继技术的多入多出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)系统, 考虑信道估计误差及反馈存在延迟的情况, 提出一种基于最小均方误差(Minimum Mean Squared Error, MMSE)准则的预编码设计方案.假设基站-中继端及中继端-终端的信道均存在估计误差与反馈延迟, 在基站和中继端功率都受限条件下, 以MMSE为准则, 推导得到了基站预编码矩阵、中继转发矩阵和终端解码矩阵的闭式解.数值仿真结果表明, 该方案所提出的预编码算法能有效地改善系统的误比特率与均方误差.     

一种适用于下行多用户MIMO信道的预处理方法

在研究了多用户MIMO下行信道矩阵的基础上,本文提出了一种基于信道矩阵奇异值分解的多用户预处理方法。该方法将预编码矩阵分解为一些特殊矩阵的加权和。利用这种分解方法,本文研究了信道反转(CI)方法和规则化反转(RCI)方法,结果显示这两种方法均是本文提出的方法的特殊解。在发射功率约束条件下,本文给出了基于最大平均信道容量准则的迭代的参数优化方法。计算机仿真结果显示,本文提出的方法具备了较好的性能:相对于CI和RCI算法,有效提升了系统的平均信道容量和中断容量并且能够更好的处理远近效应问题。     

单中继多用户MIMO系统中继预编码新方案

针对单中继多用户多输入多输出(MIMO)通信系统中用户间干扰问题,提出了一种可以有效抑制用户间干扰的中继接收和预编码方案。该方案在中继端对信号进行迫零(ZF)接收,利用最大化信漏噪比(SLNR)准则设计中继端预编码向量,并针对难以获得最优解的情况,利用迭代解出次优解。仿真结果表明,与中继端ZF预编码相比,SLNR预编码更好地抑制了用户间干扰,相同和速率性能下,基站发送端功率比ZF预编码减少4 dB,具有实用价值。     

大规模MIMO系统中低复杂度的预编码改进算法

针对大规模MIMO系统中线性预编码包含复杂的大维矩阵求逆运算,从而产生较大系统开销这一问题,提出了一种低复杂度的基于区域选择初始解的RZF-GS预编码算法.该算法是在RZF预编码的基础上,用Gauss-Seidel迭代算法代替矩阵的求逆运算,并将通常的零初始解向量优化为基于区域选择初始解的向量.实验结果表明,该算法使系统整体的复杂度降低一个数量级,同时,与Neumann级数预编码和零初始解的RZF-GS预编码相比,该算法均明显加快了其收敛速率,用较少的迭代次数就能逼近经典RZF预编码的最优误码率性能.     

面向大规模MIMO系统的下行预编码技术研究进展

大规模多入多出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术在移动通信系统中发挥着至关重要的作用,但在部署中却引入了干扰。为了消除大规模MIMO干扰,业界围绕低复杂度的预编码算法开展了大量的研究工作。将已有大规模MIMO系统的预编码技术进行了归纳,重点分析了线性预编码和非线性预编码中经典算法的复杂度和优缺点,最后对大规模MIMO预编码技术的发展趋势进行了探讨。     

基于Khatri-Rao积的3D MU-MIMO预编码方法

为了解决下行三维(3D)多用户(Multi-User,MU)多输入多输出(MIMO)系统中的共信道干扰问题,提出了一种基于Khatri-Rao积的3D预编码方法。该方法首先产生离线码本,然后各用户分别选择与水平维和垂直维信道最匹配的的码字并将其反馈给基站端,最后,根据提出的KhatriRao积基站端构造3D预编码矩阵,对不同用户数据进行处理。理论分析和仿真结果表明,该方法可有效地匹配真实信道状态信息(CSI),而且可有效地抑制共信道干扰,提升系统误码性能,对系统的性能优化有一定的参考价值。     

多小区多用户TDD MIMO下行链路干扰抑制预编码算法

针对多小区多用户TDD MIMO下行链路,提出了一种基于预编码的联合干扰抑制算法。首先,利用广义MMSE信道逆的QR分解设计预编码矩阵抑制下行链路的多用户干扰(MUI)。然后,从信号能量泄露的角度设计第二个预编码矩阵抑制小区间干扰(ICI)和残留的多用户干扰。该算法能够利用TDD MIMO信道的互易性,不需要用户端的反馈。在市区微小区组成的多用户TDD MIMO系统中的仿真结果表明,该算法能有效地提高系统容量和用户端平均信干噪比(SINR)。     

MIMO中继系统中基于不完全信道信息的线性预编码算法

针对采用放大转发中继技术的多输入多输出系统,提出一种基于不完全信道状态信息的中继预编码设计方案.假设在中继端已知源-中继的全部信道状态信息,在中继-目的端的信道考虑信道估计误差及发射天线相关性,根据最小均方误差设计准则,推导获得目的端线性处理矩阵.在中继端最大发射功率约束条件下,通过理论推导求得中继端线性预编码矩阵的闭式解.数值仿真结果表明,在存在信道估计误差和天线相关性的条件下,所提方案能有效降低系统的误比特率和均方误差.     

Clustered linear precoding for downlink network MIMO systems with partial CSI

We propose two novel clustered linear precoding schemes applicable to network multi‐input multi‐output systems using only partial channel state information to enhance the sum‐rate of the system. Using a channel model that decomposes a multi‐input multi‐output channel matrix into transmit and receive steering vectors and assuming that only transmit steering vectors are available at the base transmit stations, we, first, propose a regularized channel inversion precoding scheme to enhance the sum‐rate assuming only single‐antenna users are available in the system. Next, because of the limitation of regularized channel inversion to handle users with multiple receive antennas, a novel block diagonalization method is proposed. We construct the precoding matrices that jointly eliminate inter‐cell interference and maximize the sum‐rate for a given input covariance matrix. Assuming total power constraint and per‐base‐station power constraints, optimal power allocation schemes are further developed to optimize the sum‐rate. We analytically show that the sum‐rate increases linearly with the number of users when only single‐antenna users are present in the system. Numerical results show that at low signal‐to‐noise ratios, the block diagonalization precoding outperforms the regularized channel inversion in terms of the bit error rate; while at high signal‐to‐noise ratios, the regularized channel inversion provides a better performance. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于V-BLAST的数字—模拟域混合预编码技术在多用户大规模MIMO中的应用

在大规模MIMO 系统中,全复杂度单一基带预编码（如全复杂度破零预编码FC-ZF）需要与天线阵元数目相同的射频链路,进而以高复杂度的硬件实施为代价,混合预编码（HP）技术可以大大降低射频链路数,且性能上接近全复杂度单一基带预编码技术,因此HP技术具有较高的研究价值。提出的自适应数字—模拟域混合预编码（自适应混合预编码/AHP）技术较传统数字—模拟域混合预编码（传统混合预编码）技术可以进一步有效地降低硬件的复杂度,并将其与V-BLAST技术相结合,可以同时获得阵列增益和复用增益。仿真结果表明,提出的方案具有较高的频谱效率、较低的硬件复杂度及比较理想的误码率性能。     

Performance analysis of achievable sum‐rate for downlink massive MIMO systems

Massive multiple‐input and multiple‐output (MIMO) has been recognized as a promising technology in the fifth‐generation wireless networks. Under perfect channel state information, we derive three tractable closed‐form expressions that corresponding to the lower bound, approximation, and upper bound on the achievable rate in a massive MIMO downlink system with maximum‐ratio transmission precoding. Based on the proposed closed‐form expressions, the power efficiency of the system is investigated as the number of transmit antennas increases. Simulation results demonstrate the tightness of our proposed closed‐form expressions for the achievable sum‐rate.     

一种基于子空间跟踪的认知MIMO预编码算法

针对多用户认知MIMO下行系统,提出一种适用于慢衰落信道环境的预编码算法。该算法基于子空间跟踪思想,利用信道时域相关性,通过递推方式自适应更新预编码矩阵来跟踪和适应慢衰落信道环境的变化。分别从算法收敛速度、收敛精度、跟踪性能以及计算复杂度四个方面进行了理论推导和仿真分析。结果表明,所提算法可以有效的跟踪信道环境的动态变化,与传统算法相比,在保证系统性能的同时显著降低了处理复杂度。     

有限反馈MIMO下行系统中基于黄金码的传输方案与解码方法

针对有限反馈多输入多输出下行系统,结合黄金码与预编码技术,提出一种新的预编码设计准则、码字选择方案及新的传输方案和相应的低复杂度解码方法。事实上,在充分利用黄金码能够克服信道深度衰落这一特性的基础上,对所选预编码码字进行重新构造,得到一个二重预编码矩阵,将其作为发送信号,从而能够实现线性解码。与此同时,针对传统的MIMO下行系统传输方案提出了ML和MMSE的联合解码方法,使其能通过一个门限值动态地调节解码复杂度。数值仿真结果证明了本文所提方案性能的优越性。     

基于GMD-BD预编码的多用户MIMO可见光通信系统

在基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的块对角(block diagonal,BD)预编 码多用户多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO) 室内可见光通信(visible light communication,VLC)系统中,同一用户终端的不同光接收机误码率性能有较大差别,而 用户终端误码率性能受限于最差性能的接收机。针对此问题,本文利用决策反馈均衡(decision feedback equalization,DFE) 非线性接收机,提出了基于几何均值分解(geometric mean decomposition,GMD)的BD预编码多用户MIMO室内VLC 系统,并利用同一用户终端采用不同视场角(field of view,FOV)的接收机进一步提高用户终端误码率性 能,分析了用户终端位置对用户终端误码率性能的影响。最后通过仿真验证了本文提出的系 统使同一用户终端的不同接收机获得相近的误码率性能,提高了最差接收机的性能,降低了 用户终端误码率。当单个发光二极管 (light emitting diode,LED)的发射功率为10 mW和系 统传输速率为100Mbit/s 时,在室内95%的区域内用户终端能够达到10－6左右的误码率性能。     

一种多用户MIMO系统干扰对齐优化算法

干扰对齐技术可以获得干扰信道自由度的最佳值,从而有效改善系统的性能。在实际系统中干扰对齐技术通常采用迭代的方法进行预编码矩阵与干扰抑制矩阵的设计,而迭代方法都需要对发送预编码矩阵进行初始化处理。然而,目前大多数已有的研究所采用的初始化处理方法都忽略了干扰的影响。因此,在此基础上提出了一种基于新的初始化方法的优化算法,该方法在初始化预编码矩阵中既考虑了干扰信号也考虑了有用信号。首先,选取均方误差和最小化作为优化目标,然后利用正交三角（QR）分解将信道空间分为有用信号空间与干扰信号空间来进行预编码矩阵的初始化设计,经过反复迭代得到发送预编码矩阵与干扰抑制矩阵的最优解。理论分析和仿真结果表明,所提算法在收敛性、均方误差、和速率等方面都优于其他算法。     

毫米波MIMO系统中基于正交码本的模数混合预编码算法

由于毫米波混频器件的高成本和高功耗,传统MIMO系统的数字预编码技术面临硬件复杂度过高的缺点,因而模数混合预编码吸引了学术界和工业界的广泛关注.基于此,提出了一种基于正交码本的模数混合预编码算法,该算法利用模拟波束成形码本的正交性,并行地设计各个射频链路的波束成形向量,显著降低了传统混合预编码设计中正交匹配追踪算法的计算复杂度,从而降低了硬件实现的复杂度.     

基于发射端获知部分信道状态信息MIMO系统线性预编码的设计

在现实通信系统中,由于各种原因在发送端获知很难获得完全的信道状态信息,只能获得部分信道状态信息,这样接收端的检测就非常复杂。在MIMO系统中,为了提高系统的性能和降低接收端算法的复杂度,可以通过把正交空时分组与线性预编码结合。本文提出了一种在MIMO非相关信道中,在部分信道状态信息的条件下,把正交空时分组码与线性预编码结合的方案。仿真结果表明,提高了MIMO系统的性能,降低系统误码率,获得了很好的性能增益。     

基于毫米波大规模MIMO的混合RZF预编码算法

针对毫米波大规模MIMO系统采用全数字预编码时,系统所需射频链路数量较大而导致实现成本和能耗较高的问题,提出了一种在基站端和用户端分别采用混合预编码和模拟合并的方案.在充分考虑信道特性的基础上,根据收发两端的天线阵列响应矢量分别设计模拟预编码矩阵和模拟合并矩阵,然后根据生成的有效信道矩阵,在基带部分设计低维的数字预编码,从而消除系统中噪声和用户间干扰的影响.仿真结果表明,在有效减少系统所需射频链路数量的基础上,所提混合预编码方案能够接近传统全数字预编码方案的性能.     

基于不完美CSIT的MIMO系统线性预编码传输方案

使用一个基于统计信息的CSIT模型:动态CSIT模型(dynamic CSIT model).首先根据最小化平均误码率Pe的设计准则,建立凸优化问题,通过变量代换,使用标准的凸优化算法推导出最优的线性预编码器.在此基础上,提出一种正交STBC和线性预编码相结合的传输方案.仿真结果显示,该方案可获得良好的性能增益和强健的鲁棒性.