高铁场景下联合天线与IOS单元选择的分布式IOS-SM传输方案

针对高铁场景下封闭车厢带来的高信号穿透损耗导致传输速率下降问题,提出一种分布式智能全表面（intelligent omni-surface,IOS）辅助空间调制（spatial modulation,SM）的传输方案。首先,采用SM技术保证索引信息部分不受穿透损耗的影响;然后,为了减小远距离IOS车窗的高路径损耗和功率损耗,根据最大化接收信噪比原则对分布式IOS遍历选择,激活最佳IOS车窗传输SM调制信息。最后,为了减小缺失直视路径增益对系统容量性能的影响,基于功率损耗模型,采用天线移除原则和排序选择方式,对接收天线和IOS单元进行动态选择激活。仿真结果表明,相比于传统中继转发和可重构智能超表面-空间调制（reconfigurable intelligence surface-SM,RIS-SM）方案,所提方案更适合高铁通信场景。并且在功率损耗模型下,联合天线与IOS单元选择的分布式IOS-SM方案仍能够保证系统高性能传输。     

基于混合精度ADC的大规模MIMO中继系统物理层安全性能研究

研究多天线窃听者场景基于混合精度模数转换器(Analog-to-Digital Converter,ADC)大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)中继系统,中继将接收到的信号放大转发,通过在基站采用最大比合并接收信号,推导出合法用户与窃听者的频谱效率表达式,最终得出系统保密频谱效率表达式.根据能量效率定义建立功耗模型,推导保密能量效率表达式,并分析保密频谱效率和保密能量效率之间的平衡关系,进而揭示基站天线数、ADC量化位数等参数对物理层安全性能的影响.仿真结果表明,随着窃听者天线数增多,窃听能量增强,保密频谱效率会减小;ADC量化位数为4时,在保证保密频谱效率的同时也能得到较高的保密能量效率.     

基于混合量化移相器的毫米波大规模MIMO预编码设计

针对毫米波大规模MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统能量效率低下的问题,提出一种基于混合精度移相器量化的混合预编码设计方法.首先考虑到系统能量效率闭合表达式难以直接求解,通过Dinkelbach方法将能量效率优化问题转换为范数最小化的形式,然后将其进一步解耦为混合预编码矩阵和混合精度移相器量化配比问题,实现非凸能效低范数和的凸优化转化,最后通过引入酉矩阵松弛恒模约束求解混合预编码矩阵,并采用增量搜索算法求解混合量化移相器精度配比向量,从而实现系统能量效率最大化.仿真结果表明,所提出的混合精度量化算法的系统频谱效率优于传统单精度量化算法,且具有更高的系统能量效率.同时,当多数据流传输时,所提出混合精度量化结构的系统性能接近全数字结构.