为解决传统全连接结构毫米波大规模MIMO系统高硬件成本和实现难度大的问题,本文提出了一种基于智能搜索的部分连接结构混合预编码算法。该算法在基站端采用经典的迫零数字预编码,在模拟预编码部分单独设计模拟预编码矩阵,避免了数字、...为解决传统全连接结构毫米波大规模MIMO系统高硬件成本和实现难度大的问题,本文提出了一种基于智能搜索的部分连接结构混合预编码算法。该算法在基站端采用经典的迫零数字预编码,在模拟预编码部分单独设计模拟预编码矩阵,避免了数字、模拟预编码矩阵联合设计的高复杂度,并利用模拟预编码矩阵的块对角化特性,将其设计问题转化为最优化问题,采用SBO(satin bowerbird optimization)优化算法解决此问题。针对原始SBO算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于动态突变概率的DSBO(satin bowerbird optimization based on dynamic mutation probability)算法。针对移相器分辨率有限的情况,改进了DSBO算法,使之能解决此离散优化问题。仿真结果表明,与其他现有算法相比,提出的算法具有更高的系统容量和更低的误码率,且能处理移相器分辨率有限的情况。展开更多
文摘为解决传统全连接结构毫米波大规模MIMO系统高硬件成本和实现难度大的问题,本文提出了一种基于智能搜索的部分连接结构混合预编码算法。该算法在基站端采用经典的迫零数字预编码,在模拟预编码部分单独设计模拟预编码矩阵,避免了数字、模拟预编码矩阵联合设计的高复杂度,并利用模拟预编码矩阵的块对角化特性,将其设计问题转化为最优化问题,采用SBO(satin bowerbird optimization)优化算法解决此问题。针对原始SBO算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于动态突变概率的DSBO(satin bowerbird optimization based on dynamic mutation probability)算法。针对移相器分辨率有限的情况,改进了DSBO算法,使之能解决此离散优化问题。仿真结果表明,与其他现有算法相比,提出的算法具有更高的系统容量和更低的误码率,且能处理移相器分辨率有限的情况。
文摘为了满足下一代无线通信的需求,基于最近提出的非对称毫米波大规模多输入多输出(multipleinput multiple-output,MIMO)系统架构,研究了非对称毫米波大规模MIMO系统信道特性——信道非对称性.根据非对称毫米波大规模MIMO系统架构和影响毫米波信道非对称性的主要因素,提出了刻画上下行信道非对称性的新参数——非对称因子.同时利用实验室自行研发的射线跟踪平台对非对称毫米波信道进行仿真分析.结果表明,基站收发天线阵列配置不同是导致信道非对称性的根本原因,复杂的传播环境使得这种非对称性更加突出,严重情况下室内场景非对称因子可达到-30 dB左右.同时室外视距(line-of-sight,LoS)和非视距(non-line-ofsight,NLoS)场景下的非对称因子累积分布函数(cumulative distribution function,CDF)与高斯分布拟合程度较好,而NLoS场景下明显比LoS场景下的非对称因子小.因此,非对称因子能够直观地描述出不同场景中上下行信道的非对称程度,而且非对称毫米波大规模MIMO系统也应以场景为导向进行信道特性分析.
