11联合随机波束成形与迫零预编码的多波束选择_于波

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一种基于随机聚合波束成形的用户设备选择方法[发明专利]

一种基于随机聚合波束成形的用户设备选择方法[发明专利]

专利名称:一种基于随机聚合波束成形的用户设备选择方法专利类型:发明专利
发明人:刘升恒,黄永明,徐春梅,傅凝宁
申请号:CN202111503756.4
申请日:20211210
公开号:CN114189899A
公开日:
20220315
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明公开了一种基于随机聚合波束成形的用户设备选择方法,在联邦学习聚合模型时,采用空中计算技术提高通信效率,由此产生的聚合误差对最终学习性能存在影响。

问题的目标是通过选择用户设备和设计聚合波束成形矢量实现聚合误差最小化和用户设备数最大化两个目标。

然后提出了一种基于随机聚合波束成形的用户设备选择方法。

在用户设备数量增大时,本发明的算法与原有算法相比能取得更低的聚合误差和选择更多的用户设备,进而获得更好的学习性能。

申请人:东南大学
地址:211102 江苏省南京市江宁区东南大学路2号
国籍:CN
代理机构:南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)
代理人:孙建朋
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联合随机波束成形与迫零预编码的多波束选择

联合随机波束成形与迫零预编码的多波束选择

联合随机波束成形与迫零预编码的多波束选择
于波;李静;吕秀丽;张华
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2010(010)035
【摘要】随机波束成形(RBF)在系统用户足够多时,具有与最优预编码方案相同的容量尺度.当系统用户少时,性能却下降严重.针对该问题,提出了联合RBF和迫零波束成形(ZFBF)的广播信道预编码方案.该方案利用RBF实现用户的初步调度,然后要求初选用户附加反馈量化的信道方向信息(CDI)和信道质量信息(CQI),在基站根据CDI和CQI反馈完成最终波束选择和ZFBF预编码.仿真结果表明,所提出的预编码方案,与现有的增强型RBF相比,在基本不增加上行链路反馈量的前提下,可明显提高系统和容量.
【总页数】5页(P8711-8715)
【作者】于波;李静;吕秀丽;张华
【作者单位】东北石油大学,大庆,163318;东北石油大学,大庆,163318;东北石油大学,大庆,163318;东北石油大学,大庆,163318
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.22
【相关文献】
1.用于LTE MU-MIMO的标签迫零波束成形技术 [J], 赵松峄;张碧军
2.一种联合迫零和独立信道预编码OFDM系统 [J], 李贞柯;张晓瀛;魏急波
3.基于帧时隙的RFID系统迫零预编码防碰撞算法研究 [J], 张小红;张佳琦
4.用于MIMO广播信道的带多波束选择的正交随机波束成形算法 [J], 傅华;姚天任;江小平;陈少平
5.一种新的迫零自适应混合预编码算法 [J], 段会兰;战金龙;王金伏
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11联合随机波束成形与迫零预编码的多波束选择_于波

11联合随机波束成形与迫零预编码的多波束选择_于波

2010 年 10月 15 日收到
黑龙江省科技厅科技攻关
项目 ( GZ09A 119) 资助
第一作者 简介: 于 波 ( 1968 ), 黑龙江安 达市人, 副教授, 博士,
研究方向: M IMO 通信系统、阵列信号处理。
定初步选定的用户, 然后利用选定用户反馈额外的 信道质量信息, 最终确定波束选择。
k= 1
P, P 为总发射功率约束; hk 为第 k 个用户的 1 M 信
道向量; w j 为第 j个用户的 M 1波束成形向量; sj 为
第 j 用户的发射符号; nk 为第 k 个用户的加性高斯噪
87 12
科学 技术与工程
10 卷
声, 其方差为 1。
1. 1 RBF预编码
RBF 方案是利用 与信道具有同分 布的随机编
定义 k [ 0, /2] 为 CD I向量 hk 与量化向量 qk 间的夹角, 有 cos k = hk qHk 。把 CD I向量进行正 交分解可得
35 期
于 波, 等: 联合随机波束成形与迫零预编码的多波束选 择
87 13
hk = ( hk qHk ) qk + ek
( 7)
式 ( 7)中 ek 为量化误差, 即 ek = hk - ( hk qHk ) qk, 从而
然后, 基站通知初选用户集合 U = { 1, , B }中 的用户进行附加信息反馈, 文献 [ 7] 要求 被选择用 户 k 附加反馈其相对所有 B 个波束增益信息 |hk j |2, j = 1, , B。与其不同的是, 这里要求用户 反馈 信 道 质 量 信 息 ( Channel quality inform a tion, CQ I) 和量化的 CD I信息。用户根据与基站共同已 知的单位范 数码本, 由式 ( 4) 得到 其量化 的 CDI。 CQ I的反馈方案在 2. 2节给出。

【国家自然科学基金】_波束成形_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140729

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科研热词 波束成形 多输入多输出 阵列天线 自适应 空分多址 盲波束成形 盲多用户检测 有限反馈 多用户分集 声源识别 反馈 信道估计误差 伪码估计 预编码 非完美信道状态信息 随机波束成形 阈值 遗传算法 迫零波束成形 运动声源 联合波束成形 空间复用 空时分组码 矢量量化 相控阵天线 特征波束成形 正交频分复用 正交波束成形 检测算法 机会通信 机会传输 有限速率反馈 最大比合并 智能天线 时延 时变信道 数字波束形成(dbf) 成对差错概率 感知无线电 容量界 容量 天线合并 多输入-多输出 多用户 多普勒效应 多入多出 复独立分量分析 声场分解 声全息 反馈延迟 博弈论 协作式中继
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83
多径展宽 多小区 多入多出一正交频分复用 多入多出 多入单出-正交频分复用 复杂度 声学 基站协作 基片集成波导 噪声源识别 哈夫曼编码 反馈延迟 反馈压缩 协作式中继 动态资源分配 功率分配 分集增益 分组空时编码 分布式波束成形 分布式天线 公平性 信道反馈 信道估计误差 信息处理技术 传声器阵列 二次采样 不确定 ofdm music mimo-ofdma mimo
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65
协作中继 功率控制 分布式算法 共信道干扰 信道状态信息 信干噪比 传递路径声全息 中继 中断概率 stbc-vblast ofdm mimo系统 mimo
推荐指数 4 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

基于联合用户分组及天线选择的大规模MIMO波束成形

基于联合用户分组及天线选择的大规模MIMO波束成形

基于联合用户分组及天线选择的大规模MIMO波束成形王倩;华权;周应超;申滨【摘要】大规模MIMO系统中,当小区用户数与基站天线数较大时,各用户的信道条件不尽相同,提出一种适用于大规模MIMO下行链路的基于联合用户分组及天线选择的迫零波束成形算法.将用户分成两组,选择信道条件较优的一组用户来接收信号,并为每一个发送数据流选择最优的基站天线组合进行通信,以较小的性能损失,换取大规模MIMO射频电路的成本与功耗的大幅度降低.仿真结果证明,该算法能够较好地实现系统性能与硬件复杂度的折中.【期刊名称】《电信科学》【年(卷),期】2016(032)008【总页数】8页(P61-68)【关键词】大规模MIMO;用户分组;天线选择;迫零波束成形;硬件复杂度【作者】王倩;华权;周应超;申滨【作者单位】重庆邮电大学移动通信重点实验室,重庆400065;重庆邮电大学移动通信重点实验室,重庆400065;重庆邮电大学移动通信重点实验室,重庆400065;重庆邮电大学移动通信重点实验室,重庆400065【正文语种】中文【中图分类】TN929.5大规模MIMO最基本的特征在于在基站侧配置大量天线(几十甚至上百根),相较于4G系统的4根或 8根天线数(如在LTE系统中最多采用了4根天线,LTE-Advanced 系统中最多采用了 8 根天线[1])增加了 1~2个数量级[2]。

分布在基站覆盖区的多个用户利用大规模MIMO天线配置所提供的空间自由度在同一时频资源上与基站同时进行通信,既大幅度增加了系统吞吐量[3,4],提升了频谱资源利用率[5-7],解决了频谱资源有限的问题,又降低了干扰,增强了系统的顽健性[8,9]。

同时,利用其提供的分集增益和阵列增益,用户与基站之间通信的效率可以得到显著提高[10,11]。

大规模MIMO中基站配置大量的天线阵列,高达几十甚至上百根,进行信号传输时,一方面,为了支持大量天线阵列进行数据信息传输,对数字域和射频链路或模拟域的硬件复杂度要求较高[12],同时大规模MIMO的大量天线单元使得消耗的能量相对增加,而且由于信道状况不同,部分天线的信道对系统容量的贡献较小,如果不采用天线选择技术选择出较有效的天线信道,而直接使用全部天线发射,就不可避免地造成射频单元和发射功率的浪费;另一方面,当小区用户数较大时,用户的信道条件各不相同,若选择小区内的所有用户作为信号接收端,系统的吞吐量并不一定能够达到最优状态。

《2024年毫米波大规模MIMO低复杂度波束赋形和混合预编码技术研究》范文

《2024年毫米波大规模MIMO低复杂度波束赋形和混合预编码技术研究》范文

《毫米波大规模MIMO低复杂度波束赋形和混合预编码技术研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展,毫米波大规模MIMO(多输入多输出)技术已成为5G及未来通信网络的关键技术之一。

其核心优势在于利用大规模天线阵列,结合毫米波频段的高频谱效率,实现了对空间资源的深度挖掘和高效利用。

然而,随着系统复杂性的增加,波束赋形和预编码技术也面临着巨大的挑战。

本文将重点研究毫米波大规模MIMO低复杂度波束赋形和混合预编码技术,探讨其原理、方法和应用。

二、毫米波大规模MIMO波束赋形技术1. 波束赋形原理波束赋形是利用天线阵列对信号进行空间滤波和方向性增强的一种技术。

在毫米波大规模MIMO系统中,通过精确控制每个天线单元的相位和幅度,形成定向的波束,以提高信号的接收灵敏度和抗干扰能力。

2. 低复杂度波束赋形算法为了降低系统复杂度,本文提出一种基于压缩感知的快速波束赋形算法。

该算法通过优化天线阵列的权值,实现快速收敛和低复杂度。

同时,结合毫米波信道的稀疏特性,进一步提高了算法的准确性。

三、混合预编码技术研究1. 混合预编码原理预编码技术是MIMO系统中的关键技术之一,它可以提高系统的传输效率和可靠性。

在毫米波大规模MIMO系统中,由于天线数量众多,传统的预编码算法复杂度高,难以实现实时处理。

因此,混合预编码技术应运而生。

该技术结合了数字预编码和射频预编码的优点,通过部分连接的天线阵列实现低复杂度的预编码处理。

2. 混合预编码算法优化为了进一步提高混合预编码的性能,本文提出一种基于深度学习的预编码优化算法。

该算法通过训练神经网络模型,实现对预编码权值的精确估计和优化。

同时,结合毫米波信道的统计特性,提高了算法的鲁棒性和适应性。

四、实验与分析为了验证本文提出的低复杂度波束赋形和混合预编码技术的有效性,我们进行了大量的仿真实验。

实验结果表明,本文提出的算法在提高系统性能的同时,有效降低了系统复杂度。

具体来说,压缩感知的波束赋形算法在保持良好性能的同时,显著降低了计算复杂度;而基于深度学习的混合预编码优化算法则提高了系统的传输效率和可靠性。

联合波束成形和混合波束成形

联合波束成形和混合波束成形

联合波束成形和混合波束成形
联合波束成形和混合波束成形是现代通信技术中常用的一种方法。

联合波束成形是指利用多个天线发射的信号相互协作,形成一个方向性更强的信号,以提高通信质量和传输速度。

混合波束成形则是将多个天线发射的信号进行加权混合,以形成一个更为优良的信号,同时减少了对环境的干扰。

联合波束成形和混合波束成形的优点在于,它们能够提高天线阵列的辐射效率和信号质量,使通信更加可靠和高效。

此外,它们还能够在信号传输过程中减少多径效应和干扰,提高信号传输的稳定性和可靠性。

联合波束成形和混合波束成形已经广泛应用于卫星通信、雷达和无线通信等领域。

随着技术的不断发展,这些方法也将继续发挥更为重要的作用,为现代通信技术的发展做出更大贡献。

- 1 -。

联合波束成形和混合波束成形

联合波束成形和混合波束成形

联合波束成形和混合波束成形
联合波束成形和混合波束成形都是用于无线通信中改善信号传输质量的技术,但它们的原理和应用场景略有不同。

联合波束成形(Joint Beamforming)是一种多天线系统中对多个发射和接收天线的波束进行协同优化的方法。

通过联合处理所有天线的信号,可以有效减少多径、干扰等因素对信号传输的影响,提高信号的质量和可靠性。

联合波束成形主要应用于室内无线通信、雷达等需要高精度信号传输的领域。

混合波束成形(Hybrid Beamforming)是一种结合数字信号处理和模拟射频技术的波束成形方法。

混合波束成形通过将发射端和接收端的天线分别分成数字和模拟两个部分,分别进行波束成形,从而降低系统的成本和复杂度。

混合波束成形主要应用于5G移动通信、毫米波通信等领域,具有较高的可行性和实用性。

【国家自然科学基金】_码字选择_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801

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2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
科研热词 置换矩阵 移位系数 码字选择 短环个数 物理层安全编码 深空通信 汉明距离 机会调度 有限反馈 差错平底 多播 多天线 围长约束 和速率 发射权重矢量 分布式预编码 准循环低密度奇偶校验 信道特征投影 中继系统 ldpc码 ace值
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
科研热词 协作通信 预编码 非差分 酉空时码 联合码字 相位模糊 波达角 波束赋形 有限反馈 智能电网 无线传感器网络 循环群 度分布 喷泉码 协作多点传输 分级保护 分布式网络信道编码 全球定位系统 信道方向信息 中断概率 turbo乘积码 lt码
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2014年 序号 1 2 3 4
2014年 科研热词 预编码 码字选择 多输入多输出 先进的长期演进 推荐指数 1 1 1 1
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
科研热词 推荐指数 空分复用 2 预编码 1 随机波束 1 迭代译码 1 置换矩阵 1 置信传播(bp)算法 1 系统性能 1 码本设计 1 码字选择 1 无线通信 1 差错平台 1 多输入多输出 1 多用户分集 1 多用户 1 停止集合 1 低密度奇偶校验(ldpc)码 1 rs码 1 mds码 1 ldpc码 1

波束形成和解码的联合迭代接收技术

波束形成和解码的联合迭代接收技术

1 引 言
随着通 信 的飞速 发展 . 谱资 源越来 越匮乏 。 频 波 束形 成技术 是利 用各 用户 的空间信 息提 高频谱 利
率 的有效 手段 。其 中的关 键问题是 空 间响应 信道 , 的估 计 由于信道 的时变特性 . 在训 练 阶段 估计 的信
道 或 波 束 形 成 的 权 向 量 需 要 被 有 效 地 跟 踪 。判 决 反
i . Th spa e r p s s t att ut utd t r n o e n ntre v d t o m h ng i p rp o o e h he o p a a a e e c d d a d i e la e o f r t e
r f r n e s n l o e o d b a —o mi g a a n.a t r f s e m—o mi g a d c a n l e e e c i a r s c n e m f r n g i g f fe i t b a f r n n h n e r d c d n whc al o e c m e t e e m— o mi g s e r n ro . S mu a in r s l e o ig. ih c l v r o h b a f r n t e i g e r r i lt e u t o s s o t e e fc ie e so h sme h d h w h fe t n s ft i v to . Ke r s SDM A b a f r n i r t n y wo d e m— o mi g t a i e o
文章 编 号 1 0 — 3 8 2 0 ) 1 0 0 — 3 0 50 8 (0 2 0 0 10
波 束 形 成 和 解 码 的联 合 迭 代 接 收 技 术

多用户MIMO下行收发联合波束成形

多用户MIMO下行收发联合波束成形
用 户 之 间 的衰 落 是 相 互 独 立 的 ,且 每 一 副 发 送 天线 到 任 一 副 接 收 天 线 之 间 的链 路 可 以建模 成 平 坦 瑞 利 衰落 信 道 。则 第 k
图 1 系统模型
收 稿 日期 ・2 0 —03 0 81 —0
修 订 日期 :2 0 .62 090 —0
线 ,并 在 接 收 时将 各 天 线 上 的信 号进 行 加 权 合 并 , 即接 收 波 束 成 形 ,或 简 称 天线 合 并 。通 过 在接 收端
的天 线 合 并将 下行 的 MI MO 信 道转 换 成 等 效 的 MIO 信 道 ,而 合 并 的依 据 是 发 送 端 的波 束 向量 ,合 并 S
获 得L 】 2 。DP 的基 本 思 想 是 利用 发 送 端 完 全 获 知所 有 用 户 的信 道 状 态信 息 ( S )和 待 发送 的信 号 从 C CI
而 依 次预 先 消 除 先编 码 用 户 对 后 编码 用户 的干 扰 。它 在 理 论上 是最 优 的 ,然 而 脏 纸编 码 的 复杂 度 非 常
从 而 使 获 得 同 样 和 速 率 时 系 统 的 总 反 馈 开 销 明 显 减 少 。仿 真 结 果 还 显 示 ,所 提 方 案 的 和 速 率 性 能 不 仅 优 于 原 R ,也 BF 比 R F结 合 最 大 比 合 并 或 者 等 增 益 合 并 的 性 能 有 明 显 改 善 , 同 时还 保 持 了 最 优 的 随 用 户 数 变 化 的 增 长 速 度 。 B
第 1 卷 第 5期 5
21 年 l 00 O月
文章 编 号 : 1 0 — 2 9(0 0 0 .0 4 0 0 7 0 4 2 1 ) 50 6 . 7

【国家自然科学基金】_迫零预编码_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803

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2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
科研热词 随机矢量量化 迫零预编码 贝叶斯理论 自适应反馈 相关旋转预编码 正则化迫零预编码 最小均方误差 放大转发中继 拉格朗日函数 小区间干扰清零 定时同步 多输入多输出 多用户系统 多点协作 多小区协作 分布式波束形成 信道状态信息 qr分解
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
科研热词 推荐指数 预编码 3 空间复用 2 移动通信 2 用户调度 2 波束成形 2 多输入多输出(mimo)系统 2 tomlinson-harashima(th)预编码 2 矢量预编码 1 特征波束形成 1 注水定理 1 干扰抑制 1 多输入多输出(mimo) 1 多输入-多输出系统 1 多用户mimo 1 多小区 1 功率分配 1 几何平均分解 1 tdd 1 slnr 1 blast 1
推荐指数 3 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
2011年 科研热词 多输入多输出 预编码 垂直分层空时码 块对角化 中继 非线性预编码 迫零算法 转发矩阵 计算复杂度 联合传输 网络容量 线性预编码 线性均衡 粒子群优化算法 波束成形 模代数 放大重传 奇异值分解 多载波码分多址 多载波 多用户mimo 多小区 基站协作 和速率 协同调度 分布式 几何均值分解 共道干扰 qr分解 推荐指数 4 3 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

mimo 波束成形 预编码

mimo 波束成形 预编码

mimo 波束成形预编码
MIMO(多输入多输出)是一种利用多个天线在发射端和接收端实现更高效通信的技术。

波束成形和预编码是MIMO技术中的两个重要方面。

波束成形是一种利用天线阵列形成指向特定方向的波束,从而提高信号质量和减少干扰的技术。

在MIMO系统中,通过调整天线阵列中各个天线的权重,可以形成指向目标用户的波束,从而提高信号强度和可靠性。

预编码是在MIMO系统中应用的一种技术,它通过在发射端对信号进行预处理,以提高信号的抗干扰能力和传输效率。

预编码可以通过多种算法实现,如线性预编码和贪婪预编码等。

在实际的MIMO系统中,波束成形和预编码通常会结合使用,以获得更好的系统性能。

例如,在某些MIMO系统中,可以使用波束成形技术来提高信号的定向性,然后使用预编码技术来进一步优化信号的质量和传输效率。

需要注意的是,MIMO系统中的波束成形和预编码技术都需要根据具体的系统参数和场景进行参数调整和优化。

因此在实际应用中,需要根据实际情况对系统参数进行合理的配置和选择。

多用户MIMO空分多址下行链路预编码算法研究

多用户MIMO空分多址下行链路预编码算法研究

( O R B F ) 和迫零波束成形( Z F B F ) 实现 了每 用户配置多天线 的预编码 方法。为 了降低 计算 复杂度 , 提 出 了联 合线 性结合技术
的R B F — Z F B F的下行链路预编码方案。该方案利用 O R B F确定初选用 户, 每 个用户利用线性结合技 术获得有效 S I N R, 所选用
N o i s e R a t i o ,S I N R) 并 反馈 所 选 波束 中的最 高 S I N R 信 息 。假 如有 多个 用 户请 求 , 基 站 将 波束 发 送 给 具
有最 大 S I N R的用 户 。对 于具 有 多个 接 收天 线 的用
多个 用户 同 时 通 信 时 , MI MO可 以 大 幅提 高 系统 下 行链 路 的和 容 量 。脏 纸 编码 ( D i r t y p a p e r c o d i n g , D P C) 能有 效地 实现 完美 信道 容量 , 但 其 计算 复 杂度
第 1 3卷
第1 0期
2 0 1 3年 4月







Vo 1 .1 3 No .1 0 Apr .2 01 3
1 6 7 l 一1 8 1 5 ( 2 0 1 3 ) 1 0 — 2 8 4 1 — 0 4
S c i e n c e Te c hn o l o g y a nd Eng i n e e r i ng
的开始 , 基站( B a s e s t a t i o n ,B S ) 通 过 随机 生 成 的 多
1 有限反馈 系统模 型
考虑多 用户 MI MO通信 网络 的下 行 链路 , B s配 备 个 发射 天线 , K个 用 户 , 每 个 用 户 都 有 Ⅳ个 接

基于满意度准则采用混合波束成型预编码的调度方法

基于满意度准则采用混合波束成型预编码的调度方法

基于满意度准则采用混合波束成型预编码的调度方法
刘涛;邱玲
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2009(031)001
【摘要】为了满足未来无线宽带网络中多种服务质量(QoS)要求业务并存的需求,该文提出一种多天线下行系统中结合混合波束成型预编码技术基于满意度的调度方法.该调度方法联合考虑用户的QoS要求及其信道质量,灵活地使用随机波束成型和迫零波束成型预编码技术,并通过惩罚机制避免特定用户占用超出其需求的带宽,更有效地为用户分配令其满意的资源,使各种QoS要求的用户获得满意的服务.仿真结果证明,与现有的方法相比,该文提出的方法在保证用户服务质量的同时,能更好地利用系统资源.
【总页数】5页(P13-17)
【作者】刘涛;邱玲
【作者单位】中国科学技术大学个人通信与扩频实验室,合肥,230027;中国科学技术大学个人通信与扩频实验室,合肥,230027
【正文语种】中文
【中图分类】TN92
【相关文献】
1.基于部分信道信息的卫星多波束联合预编码优化方法 [J], 宋高俊;曹寿国
2.基于SLNR准则的MU-MIMO下行链路的预编码与用户调度 [J], 关驰;蔡光卉;
常俊
3.基于二级码本的迫零波束成型自适应预编码方案 [J], 张志禹;李敏
4.基于子载波调度的循环延时波束成型方法 [J], 王振;邱玲;朱近康
5.5G通信中基于混合波束成型的多用户MIMO调度算法研究 [J], 徐顺清;石晶林;张宗帅;龙隆;任俊威
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基于严密波束归位模型的多波束测深点不确定度改进方法

基于严密波束归位模型的多波束测深点不确定度改进方法

基于严密波束归位模型的多波束测深点不确定度改进方法曲萌;樊妙;卜宪海;孙毅;阳凡林【摘要】利用不确定度可有效对多波束测深成果质量进行评估,针对现有不确定度计算模型因近似或简化导致一定误差的问题,本文提出一种基于严密波束归位模型的多波束测深点不确定度改进方法.首先分析了多波束测深过程中的各项误差源,基于误差传播定律与严密波束归位模型,详细推导了各误差源在波束归位各阶段的误差传播情况,最终得出了多波束测深成果不确定度的计算模型.文中利用实测数据计算了每个测深点的不确定度,绘制了单Ping扇面及条带的不确定度分布图,有利于直观、全面地了解所有测深点的误差变化趋势;计算结果与常用HGM不确定度模型进行了对比,表明本文方法更具合理性,对多波束测深成果的质量评估具有一定的参考价值.【期刊名称】《海洋通报》【年(卷),期】2018(037)006【总页数】9页(P643-651)【关键词】多波束;误差传播定律;波束归位;不确定度;质量评估【作者】曲萌;樊妙;卜宪海;孙毅;阳凡林【作者单位】山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266590;海岛(礁)测绘技术国家测绘地理信息局重点实验室,山东青岛266590;国家海洋信息中心,天津300171;山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266590;海岛(礁)测绘技术国家测绘地理信息局重点实验室,山东青岛266590;国家海洋信息中心,天津300171;山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266590;海岛(礁)测绘技术国家测绘地理信息局重点实验室,山东青岛266590【正文语种】中文【中图分类】P229.1目前,多波束测深系统凭借其高效率、高精度、全覆盖式测量等优点,已成为水深测量的主要方式之一。

由于系统本身复杂多传感器组合的特性以及测量环境的实时动态性,使测量数据不可避免地受到仪器安装偏差、姿态、吃水、声速和潮位等多误差源的影响(G uériot et al,1998;李宜龙等,2006;阳凡林等,2009;张志伟等,2016)。

波束形成和解码的联合迭代接收技术

波束形成和解码的联合迭代接收技术

波束形成和解码的联合迭代接收技术
马长征;吴伟陵
【期刊名称】《电波科学学报》
【年(卷),期】2002(017)001
【摘要】SDMA技术是提高频谱利用率的有效技术,但在判决反馈最小均方波束形成中,在深衰落之后期望用户波束会指向干扰用户,严重影响了波束形成的性能.文中提出在波束形成和信道解码之后,经过编码、交织,重新生成波束形成的参考信号,再进行波束形成,有效克服了深衰落之后的波束指向错误.计算机仿真结果证明了该方法的有效性.
【总页数】3页(P1-3)
【作者】马长征;吴伟陵
【作者单位】北京邮电大学信息工程学院,北京,100876;新加坡南洋理工大学电器与电子工程学院,新加坡,639798;北京邮电大学信息工程学院,北京,100876
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.25
【相关文献】
1.MIMO雷达迭代最差性能最优鲁棒波束形成算法 [J], 谭志浩;金伟;贾维敏
2.导向矢量和协方差矩阵联合迭代估计的稳健波束形成算法 [J], 杨志伟;张攀;陈颖;许华健
3.MIMO雷达迭代鲁棒Capon波束形成算法 [J], 周淑华;谭志浩;金伟;贾维敏
4.霍夫-迭代傅里叶变换的盲波束形成算法 [J], 刘骐玮;刘锡;牛卫秦;司振飞
5.基于迭代梯度方法的线性约束稳健Capon波束形成快速算法 [J], 郭翔宇;鄢社锋;王文侠
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反馈受限的多用户多输入多输出下行链路预编码算法研究

反馈受限的多用户多输入多输出下行链路预编码算法研究

反馈受限的多用户多输入多输出下行链路预编码算法研究于波;贾静【摘要】在上行链路反馈受限的MIMO信道系统中,通过最大化反馈的信道质量信息可以获得相关门限阈值.现有研究在提高用户和速率方面已达到较好效果,但同时也提高了算法复杂度.为了在不损失多用户分集增益的前提下降低反馈开销,提出一种基于门限的次优下行链路预编码方案,在反馈信道方向信息(CDI)和信道质量信息(CQI)的基础上,应用迫零波束成形(ZFBF)算法进行预编码.实验结果表明,该算法在保证较高和速率的同时有效降低了计算复杂度.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2014(014)010【总页数】4页(P227-230)【关键词】多输入多输出;预编码;多用户分集;阈值【作者】于波;贾静【作者单位】东北石油大学电子科学学院,大庆163318;东北石油大学电子科学学院,大庆163318【正文语种】中文【中图分类】TN911.22多输入多输出(MIMO)系统中,信道两端天线可利用空间分集同时发送数据流,从而达到高的和速率[1]。

脏纸编码(DPC)可实现min(M,K)次方的容量增长[2],但复杂度极高,其中M 为基站天线数,K 为移动用户数。

而基于ZFBF 或块对角化(BD)的预编码技术往往受限于两端天线的参数。

在有限反馈信道状态信息(CSI)研究中,文献[3]提出,只有同时反馈CDI 和CQI,系统才能同时获得复用增益和多用户分集。

文献[4]利用和容量最大化,得到信道增益门限,但机会调度情况下无法把握用户等待时间。

文献[5]利用累计分布函数选取最佳阈值,表现出高的和速率。

为了降低计算复杂度,提高系统运行效率。

本文在保证较高系统和速率基础上,提出了一种新的基于门限优化的用户选择与预编码方案。

称之为次优门限预编码方案。

1 系统模型考虑一个多用户MIMO 系统,基站配有Mt根天线,共有K 个单根天线用户,K ≥Mt。

K 个用户经历瑞利块衰落信道。

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联合随机波束成形与迫零预编码的多波束选择
于 波 李 静 吕秀丽 张 华
(东北石油大学, 大庆 163318)
摘 要 随机波束成形 ( RBF )在系统用户足够多 时, 具有与最优预编码方 案相同的容 量尺度。当 系统用户少 时, 性能 却下降
严重。针对该问题, 提出了联合 RBF 和迫零波束成形 ( ZFBF )的广 播信道 预编码 方案。该 方案利用 RBF 实现 用户的 初步调
j k, j = 1
(P /B ) hk 1 + (P /B )
2 ekwk + ( hk qHk ) ( qkwk ) 2
B
hk 2 s in2 k
ekw j 2
j k, j = 1
( 8)
在式 ( 8) 中, 由于 qkw j = 0, 故 ( a) 的左端 分母中 ( hk qHk ) ( qkw j ) = 0。
1) 初始化选定用户集为 S0 = , 用户全集为
U = { 1, , B }, R^ ZF ( S0 ) = 0, n= 1。 2) 从备选用户集确定一个欲增加用户, 该用户
由式 ( 11)判定
sn =
arg u
m ax
U \Sn-
RZF
1
( S n-
1
{u} )
( 11)
式 ( 11) 中的 U \Sn- 1表示从用户集 U 中去除已选定
( 2)
用户端计算出遍历全部正交波束的最大 SINR,
然后把该值及相应的波 束序号反馈给 基站。基站
根据全部用户反馈, 把波束 分配给 具有最大 S INR
的用户。系统实现的和速率为
B
B
R=
Rj =
j= 1
j= 1
lg(
1+
m ax SINR
1 kK
k,
j
)
( 3)
1. 2 有限反馈的 ZFBF 预编码
k= 1
P, P 为总发射功率约束; hk 为第 k 个用户的 1 M 信
道向量; w j 为第 j个用户的 M 1波束成形向量; sj 为
第 j 用户的发射符号; nk 为第 k 个用户的加性高斯噪
87 12
科学 技术与工程
10 卷
声, 其方差为 1。
1. 1 RBF预编码
RBF 方案是利用 与信道具有同分 布的随机编
1+
(P
/B
)MB
-
1 1
hk
2 s in2 k
(P /B ) hk 2 qkwk
1+
(P
/B
)MB
-
1 1
hk
2 cos2 k ( b) 2 s in2 k
(P /B ) hk 2 qkwk 2 cos2 k 1+ (P /M ) hk 2 s in2 k
( 9)
在式 ( 9) 中, ( a) 的左式分子忽略了 ekw k, 在 ( b) 的左
考虑随机向量量化方案 [ 4] , 每个用户对应不同
的由单位范数列向量构成的码本, 且每个用户均与
基站共享码本, 第 k 个用户的码本表示为 Ck =
{ ck, 1, , ck, N }, 其中 N = 2 。
令第 k 个用户的 CD I为 hk =
hk , 采用弦距 hk
离准则 [ 9] 对 h^ k 进行量化
用户集 Sn - 1得到的备选用户集。
3) 若 RZF ( Sn - 1 sn ) RZF ( Sn - 1 ), 令 S = Sn - 1,
终止计算, 输出 S; 否则, 令 Sn = Sn - 1 { sn }, S = Sn。
定义 k [ 0, /2] 为 CD I向量 hk 与量化向量 qk 间的夹角, 有 cos k = hk qHk 。把 CD I向量进行正 交分解可得
35 期
于 波, 等: 联合随机波束成形与迫零预编码的多波束选 择
87 13
hk = ( hk qHk ) qk + ek
( 7)
式 ( 7)中 ek 为量化误差, 即 ek = hk - ( hk qHk ) qk, 从而
为复数的 M 1维向量。设采用等功率发射, 用户 k
对应波束向量 j 的信干噪比 ( Signal to Interference plus No ise Ratio, SINR) 为
SIN Rk, j =
(P /B ) 1 + (P /B )
hk
2 j
hk mΒιβλιοθήκη ; m, j2mj
{ 1, , B }
j k, j= 1
( 8) 的期望值可得
E [SINRZkF ]
(P /B )
hk
2
ekwk + (hk qHk ) (qkwk ) 2
B
=
1+ (P /B ) hk 2 sin2 kE
ekwj 2
j k, j= 1
(P /B ) hk 2 ekwk + ( hk qHk ) ( qkwk ) 2 ( a)
式分母中,
利用 B M
-
1 1
B M
(当
1< B
M ) 。令
dk =
(P /M ) 1+ (P /M
)
hk hk
2
cos2 k 2 s in2
k
( 10)

S
INR
ZF k
(M /B )
qkw k
dk。
2. 3 波束选择的贪婪算法
在 CQ I反馈的基础上, 基于和速率逐增的思想
实现贪婪波束选择, 算法基本步骤如下。
由文 献 [ 9 ] 的 推 论 2, ekw j 2 满 足 参 数 为 ( 1, M-2)的 分布, 期望值为 1 / (M - 1) 。并且根
据琴生 不等式 可知, 针对 凹 ( 下凸 ) 函 数 f ( x ) 有:
B
E [ f (x ) ] f (E [ x ] )。令 x =
ekw j 2, 考虑式
R = B
ZF
k= 1 k
lg2 ( 1+ SIN RZkF )
( 6)
2 联合 RBF 和 ZFBF的多波束选择
2. 1 多用户多波束选择策略 借鉴文献 [ 7] 所提出的增强型 RBF 预编码方
案, 把 ZFBF 与 RBF 联合应用, 在 RBF 用户选择的 基础上, 利用附加反馈实现 ZFBF, 称之为 RBF-ZFBF算法, 实现策略如下:
最后, 在基站利用贪婪波束选择算法, 根据 CQ I 和 CD I反馈确定最终选择的波束, 并利用 ZFBF 方 案进行波束成形。贪婪波束选择算法见 2. 3节。 2. 2 CQI反馈方案
有限反馈 下, 基站只 能通 过估 算 得到 用户 的 SINR, 除了需要量化的 CD I完成波束成形, 还需适 当的 CQ I反馈, 以便完成最终的波束选择。
束成形向量为 wk = w^ k / w^ k 。 采用等功率加载 时, Pk = P /B, 用 户 k 的 SIN R
可表示为
S
IN
R
ZF k
=
(P /B ) hkw k 2
B
( 5)
1 + (P /B )
hkw j 2
j k, j = 1
在高斯编码和最小距离解码情况下, 可实现的
用户和速率为
RZF =
把 RBF 与有限反馈的 ZFBF 结合, 提出了新的 波束成形方案, 与文献 [ 7] 相比, 增加了信道方向性 信息而减少了信 道相对其它波束 的质量信息。在 基本不增加系统总反馈量的前提下, 可进一步提高 系统和容量。
1 系统模型
考虑多用户多天线通信系统的下行链路, 一个 配置 M 根天线的基站, K 个单天线用户, K M。假
有 ek 2 = hk 2 s in2 k = s in2 k。
令 ek = ek / ek , 则由式 ( 5)和式 ( 7) 可得
SINRZkF =
(P /B ) hk 2 ekwk + (hk qHk )(qkwk ) 2
B
(a)
=
1+ (P /B) hk 2
ekwj + (hk qHk ) (qkwj ) 2
然后, 基站通知初选用户集合 U = { 1, , B }中 的用户进行附加信息反馈, 文献 [ 7] 要求 被选择用 户 k 附加反馈其相对所有 B 个波束增益信息 |hk j |2, j = 1, , B。与其不同的是, 这里要求用户 反馈 信 道 质 量 信 息 ( Channel quality inform a tion, CQ I) 和量化的 CD I信息。用户根据与基站共同已 知的单位范 数码本, 由式 ( 4) 得到 其量化 的 CDI。 CQ I的反馈方案在 2. 2节给出。
定各用户信道服从独立同分布, 经历准静态块衰落 信道。
若系统选定的用户个数为 B, 满足 1 B M, 用 户集合表示为 U = { ki }Bi= 1。对于用户 k U, 接收信 号 yk 可表示为
yk =
pk hkw j sj + nk
( 1)
jU
B
式 ( 1) 中 pk 为第 k 个用户的发射功率, 满足 pk
qk = arg m ax |hk c*k, j |
( 4)
{ cTk, j } j = 1, , N
确定量化码字后, 把量化码字向量的序号反馈
给基站, 每个用户需要 位。 令 Q = [ qT1, , qTB ] T 为选定用户的量化信道矩
阵, 信道量化矩阵的右伪逆为 Q + = QH (QQH ) - 1。令 w^ k, k = 1, , B, 为 Q + 的第 k 列向量, 则规范化的波
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