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MIMO中继通信系统的预编码优化算法研究

张未坤  
【摘要】:多输入多输出(Multiple-Input and Multiple-Output,MIMO)技术采用多天线的分集复用传输方式,在链路的可靠性和系统的频谱利用率方面带来了显著的性能提高,而中继协作的MIMO中继技术可以有效地解决信息覆盖的问题,增加盲区用户接收信号的概率,进而提高接收端的通信质量。另外,结合预编码技术的MIMO中继技术可以减小信号干扰且降低系统误码率(Bit-Error Rate,BER),一种有效的预编码算法对改善无线通信系统的性能方面是至关重要的。本论文主要针对下面三个通信模型下的预编码算法的设计问题展开深入的研究,包括多中继对称MIMO通信系统、包含直传链路的发射/接收端多用户MIMO中继通信系统,以及多用户双向MIMO中继通信系统。目的是可以设计出一种有效的预编码优化方案以进一步提升MIMO中继通信系统的性能。本论文的主要工作如下:1.在多中继对称MIMO通信场景下,考虑现有的中继算法复杂度高且采用集中处理的优化方式,反馈开销大等问题,研究了一种复杂度低且分集对角化的中继算法。算法在保证所有中继节点满足功率限制条件的情况下,以交互信息(Mutual Information,MI)最大化为设计准则。考虑目标函数表达式的特殊性,当绝对值表达式为对角阵时函数最优。通过特征值分解(Eigenvalue Decomposition,ED)和奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)将最初的优化问题转换成多个对角矩阵的和,使得每个中继预编码矩阵的求解相对于其他中继节点是独立的。仿真分析验证,本论文所研究的算法与现有的中继算法相比,具有低的运算复杂度,并且可以明显地提高系统的容量。2.在包含直传链路的发射/接收端多用户MIMO中继通信场景下,针对忽略发射端和接收端之间的直传链路会导致系统性能损失的问题,研究了一种发射端的所有用户的预编码矩阵集中优化的联合迭代算法,其中最小和均方误差(Minimum Sum Mean Square Error,MSMSE)为算法的设计准则。算法首先将单流信号输入的多用户等效成为一个多流信号输入的基站进行优化处理,其中基站的预编码矩阵由所有发射端的用户的子预编码矩阵构成。然后将非凸的MSMSE优化问题转化为两个子凸优化问题,分别采用库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucker,K.K.T)条件和CVX优化工具箱求解凸优化问题的优化值。仿真分析验证,研究的算法与现有的其它算法相比,系统和均方误差(Sum Mean-SquareError,SMSE)性能得到改善,并且在较低的信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)范围内,算法的BER性能最优。另外,算法可以在10次迭代内快速收敛。3.在多用户双向MIMO中继通信场景下,双向中继能弥补单向中继存在的不足,考虑将基站和所有用户的预编码矩阵进行分别优化,本论文改进了一种新的四步迭代算法。算法基于MSMSE设计准则,将非凸的MSMSE优化问题转化为四个子凸优化问题分别优化信源预编码矩阵、用户预编码矩阵、中继收发矩阵和接收滤波矩阵。根据标准半正定规划(Semi-definite Programming,SDP)模型和平方约束二次规划(Quadratic Constraint Quadratic Programming,QCQP)模型,结合CVX优化工具箱求解等效子问题的优化值,简化了数学运算的复杂度。仿真分析验证,四步迭代算法的系统SMSE性能优于现有的三步迭代算法,且收敛速度快。


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