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5G毫米波大规模天线系统预编码优化算法研究

翟雄飞  
【摘要】:近年来,通信技术的快速发展,为现代社会带来了各种各样的信息服务以及丰富多彩的生活体验。为此,人们对于通信行业的服务需求也逐渐提高,这将会极大地促进通信行业的蓬勃发展,但同时也会带来各种各样严峻的挑战。如何在有限的频谱内更高效地传播信息,正是通信行业所面临的一个重大的挑战。面对以上问题,人们可以采用更高效的正交振幅调制(QAM)方式来解决该问题,例如64QAM或者128QAM。但是这样的系统对于噪声以及器件的非线性响应愈发敏感,从而会导致系统性能的恶化。而在最近,研究人员提出采用超奈奎斯特(FTN)等非正交传输技术来对抗频谱资源效率问题,该技术的缺点是收发机复杂度过高。尽管这两种方法在一定程度上缓解了频谱资源效率问题,但是为了从根本上解决该问题,开发新频带的传输技术成为近年通信技术研究的热点。其中,如何在毫米波频段上进行高效的数据传输,成为该研究领域的一个重要方向。当然,毫米波通信也存在着缺点,例如路径损失大和系统复杂度高等。为了解决该难题,考虑到毫米波的波长较短,对应系统天线的尺寸比较小,使得将大规模天线阵列集成在很小空间上变成可能,从而能很好利用大规模天线阵列的增益来对抗路径损失。本论文从mmWave以及massiveMIMO的基本原理研究分析出发,以提高系统传输速率和能效为最终目标,对多用户massiveMIMO系统上行链路、多用户massiveMIMO毫米波系统上行链路的预编码优化算法以及天线选择算法进行了研究,同时对单用户mmWave非线性通信系统的预编码技术进行了研究。首先,针对多用户massiveMIMO系统的上行链路预编码问题,论文重点研究了该系统下的预编码优化算法。在本论文所提出的系统模型中,多个移动端上行传输信息到单个基站中,所传输的信息包括了共信息(common message)和私信息(privatemessage),不同的信息可以使用相同或者不同的预编码矩阵进行处理。同时基站出于降低能耗的考虑,采用天线选择机制,选取少数最有效的天线进行信号的接收。因此,在这个系统中所需要处理的问题是,通过优化每个移动端的预编码矩阵、天线选择矩阵以及基站的接收矩阵,从而最大化系统可达速率。为此,论文中通过联合采用Frank-Wolfe算法和加权最小均方误差(WMMSE)算法对此进行解决。同时,针对天线选择问题的稀疏性,提出了一种基于二次函数逼近的稀疏性算法。关于上述算法的收敛性,论文中给出了详细的证明。仿真结果表明,所提出的算法能收敛到一个KKT点,同时其性能可以逼近最优的穷举法。通过求解稀疏优化问题,我们求得了更加稀疏的天线选择矩阵,从而提高了系统可达速率性能。然后,采用同样的系统模型,考虑毫米波应用场景,针对多用户massiveMIMO毫米波系统的上行链路预编码问题,论文重点研究了该系统下的混合预编码优化算法。由于基站中模拟数据链(RF chain)的价格和复杂度随着系统处理频率提高而急剧上升,因此我们必须使用对模拟数据链数目要求更低的混合预编码架构。论文中主要是联合采用了凹凸性(CCCP)算法、WMMSE算法以及流形优化(MO)算法,通过优化每个移动端的数字预编码矩阵,基站端的天线选择矩阵、基站的模拟接收矩阵以及数字接收矩阵来最大化系统可达速率。另外,论文中对算法的收敛性给出了详细的证明。仿真结果表明,所提出的算法中的两个循环都能收敛到KKT点,其可达速率性能可以逼近全数字接收机以及穷举法,同时还能获得较好的能效性能。最后,针对毫米波非线性系统的预编码问题,论文重点研究了该系统下的混合预编码优化算法。考虑到在毫米波通信系统中,传统线性器件的能效非常低,而近年来已有不少针对高频率通信系统的非线性器件问世,因此研究在非线性系统中的预编码问题也是具有重要意义的。在毫米波非线性系统模型中,论文详细推导了其信号传输模型以及功率消耗模型,提出了在该功率消耗模型下的系统可达速率最大化问题解决方案。论文中主要是采用了基于对偶惩罚分解(PDD)的算法框架,将原问题分解为多个子问题来进行一一求解。论文中对该算法的收敛性给出了详细的证明。仿真结果表明,所提出的算法能收敛到KKT点,并能取得较高的系统可达速率性能,可以作为一种较好的非线性毫米波通信系统收发机设计方案。


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