5G Massive MIMO系统中混合波束赋形算法研究

摘要

随着第五代移动通信（The5th Generation Mobile Communication，5G）技术的快速发展，各种无线数据业务和多媒体应用不断涌现，人们对无线通信系统容量提出了更高的要求。大规模多输入多输出（Massive Multiple-Input Multiple-Output，Massive MIMO）技术作为5G无线通信系统中最有前景的关键技术之一，能够明显地提升系统的性能和容量。然而由于Massive MIMO系统的收发天线数目很大，在系统中仅使用数字波束赋形技术，会导致系统的实现成本和能量损耗很高，为Massive MIMO波束赋形技术的应用带来了阻碍。为了克服这个问题，学者们提出了Massive MIMO混合波束赋形方案，该方案是将低维度的数字波束赋形技术和高维度的模拟波束赋形技术相结合，根据从射频链到天线的映射关系，可以将其分为全连接结构和部分连接结构，本文主要研究基于这两种结构的Massive MIMO混合波束赋形算法。 针对全连接结构下的大规模多用户MIMO系统，本文提出了一种基于等增益传输的低复杂度混合波束赋形算法，该算法将数字域和模拟域分开考虑。在模拟域中，使用等增益传输的方法，通过只改变模拟预编码器和合并器中每个元素相位来获得天线阵列增益。在数字域等效基带信道上，介绍了一种传统的数字块对角化算法，用于消除用户间干扰和获得最大频谱效率；针对数字块对角化算法复杂度高的问题，提出了基于矩阵伪逆、QR分解和HLDL分解操作的低复杂度块对角化算法。算法分别在瑞利衰落信道和毫米波信道上进行了仿真，结果表明在两种信道下该算法可以实现和数字波束赋形系统相近的和频谱效率性能，同时还降低了数字块对角化算法的计算复杂度。 针对部分连接结构下的大规模单用户MIMO系统，本文提出了一种基于矩阵分解的交替优化混合波束赋形算法。该算法将传统高维度无约束的数字预编码器/合并器分解成混合预编码器/合并器的形式。由于模拟预编码器/合并器的恒模约束，导致了优化问题的非凸性。针对这个问题，提出了交替优化的方法，将非凸优化问题分解成一系列凸优化子问题。算法分别在毫米波信道和瑞利信道中进行了仿真，仿真结果证明算法的收敛性，同时算法的性能可以接近于高维度全数字波束赋形系统的性能，并且远高于模拟波束赋形系统的性能。

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第一章 绪论

1.1 课题研究目的和意义

1.2 Massive MIMO技术背景

1.3 混合波束赋形技术背景

1.4 本文的主要工作

1.5 本文的章节安排

第二章 波束赋形技术理论基础

2.1 阵列天线理论

2.1.1 均匀直线阵

2.1.2 平面阵

2.2 波束赋形技术

2.3 波束赋形设计准则

2.3.1 最小均方误差准则

2.3.2 最大信干噪比准则

2.3.3 最大似然准则

2.3.4 最小二乘准则

2.3.5 四种准则对比

2.4 波束赋形算法

2.4.1 最小均方算法

2.4.2 归一化最小均方算法

2.4.3 递归最小二乘算法

2.5 本章小结

第三章 基于全连接结构下的混合波束赋形算法研究

3.1 系统传输模型

3.2 信道模型

3.3 混合块对角化算法

3.3.1 模拟预编码器/合并器设计

3.3.2 数字预编码器/合并器设计

3.3.3 注水算法

3.3.4 ULA单条路径信道的性能分析

3.4 低复杂度的块对角化算法

3.4.1 QR分解

3.4.2 分解

3.5 仿真分析

3.5.1 频谱效率评估

3.5.2 鲁棒性的评估

3.5.3 低复杂度块对角化算法和BD算法比较

3.6 本章小结

第四章 基于部分连接结构下的混合波束赋形算法研究

4.1 系统传输模型

4.2 基于矩阵分解的交替优化算法的混合预编码器/合并器设计

4.2.1 发射端混合预编码器设计

4.2.2 接收端混合合并器设计

4.2.3 算法收敛性

4.2.4 复杂度分析

4.3 仿真分析

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

参考文献

致谢

作者简介

1. 基本情况

2. 教育背景

3. 攻读硕士学位期间的研究成果

3.1 申请（授权）专利

3.2 参与科研项目及获奖