NOMA结合随机波束赋形论文总结
几种自适应波束形成方法的对比
几种自适应波束形成方法的对比XIAO Zhitao;WANG Jiahao;GENG Lei;ZHANG Fang;TONG Jun【摘要】波束形成在无线通信、雷达、声呐等阵列系统中具有广泛应用.数字波束形成通常是基于接收信号的阵列响应和协方差矩阵的估计设计.由于天线增益、相位、波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)和协方差矩阵估计的误差会导致导向矢量(Steering Vector,SV)产生模型失配,而这种模型失配会导致波束形成性能的下降.针对以上问题,给出了基于精度矩阵收缩估计的方法,采用了线性脊估计结构且用数据驱动和留一交叉验证来选择参数.通过Matlab仿真,研究了当存在模型不确定性时,基于精度矩阵收缩估计的方法以及基于协方差矩阵收缩估计和干扰加噪声协方差矩阵重构等方法的鲁棒性.结果显示,当存在模型失配时,基于精度矩阵收缩的波束形成方法在低信噪比时具有更优的鲁棒性.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2019(059)001【总页数】9页(P61-69)【关键词】自适应波束形成;协方差矩阵;精度矩阵;收缩估计;矩阵重构【作者】XIAO Zhitao;WANG Jiahao;GENG Lei;ZHANG Fang;TONG Jun【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】TN911 引言自适应波束形成是阵列信号处理中必不可少的工作，广泛应用于雷达、声呐、射电天文学、无线通信、麦克风阵列语音处理、医学成像等领域。
数字波束形成是阵列信号处理中的一个基本问题[1-2]。
在给定性能准则如最大信号干扰噪声比(Maximum Signal to Interference-plus-Noise Ratio,Max SINR)下的最优波束形成器通常是基于目标信号(Signal of Interest,SOI)的导向矢量(Steering Vector,SV)和干扰加噪声的协方差矩阵的知识而设计，前者可以从SOI的波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)的估计和阵列响应的知识获得，而后者通常是从训练样本估计。
noma调制解调 matlab
NOMA（Non-Orthogonal Multiple Access）是一种新兴的调制解调技术，可以在同一时间和频率资源上为多个用户提供服务。
NOMA 技术通过使用不同的功率分配策略，允许多个用户在同一子载波频段共享频谱资源，从而提高系统的频谱利用率和用户数量。
MATLAB作为一种强大的数学建模和仿真工具，可以用于对NOMA技术进行建模和仿真，研究NOMA技术在不同参数下的性能表现。
1. NOMA技术简介NOMA技术是一种新型的多址接入技术，与传统的正交多址接入（OMA）相对应。
在OMA技术中，不同用户之间需要使用不同的频率或码分多址技术进行区分，而NOMA技术通过采用干涉消除和功率分配等技术，允许多个用户共享同一频率资源，从而提高了系统的频谱利用率和用户数量。
2. NOMA技术原理NOMA技术的核心原理是将不同用户的数据通过不同的功率控制在同一个资源块中传输，然后通过多用户检测和干涉消除等技术将各用户的数据分离出来。
在NOMA系统中，每个用户的数据流会被分配不同的功率级别，并且在接收端需要进行干涉消除等技术来分离用户的数据。
通过优化功率分配策略和干涉消除算法，可以有效提高系统的性能和用户数量。
3. MATLAB在NOMA技术中的应用MATLAB作为一种强大的数学建模和仿真工具，可以用于对NOMA技术进行建模和仿真。
在MATLAB中，可以利用其丰富的信号处理和通信系统工具箱，对NOMA技术的功率分配策略、多用户检测算法等进行建模和仿真。
通过调用MATLAB中的函数和工具，可以快速搭建NOMA系统的仿真模型，并对不同参数下的性能进行分析和评估。
4. NOMA技术的挑战和发展趋势虽然NOMA技术在频谱利用率和用户数量方面具有明显的优势，但也面临着一些挑战。
NOMA系统对于用户间干涉的抗干扰能力要求较高，需要设计复杂的干涉消除算法来处理。
NOMA系统的功率分配和资源块分配等问题也需要进行优化和研究。
毫米波大规模MIMO-NOMA系统中基于动态子连接混合结构的预编码设计
第４３卷 第１２期系统工程与电子技术Ｖｏｌ．４３ Ｎｏ．１２２０２１年１２月ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＤｅｃｅｍｂｅｒ２０２１文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２１）１２ ３７１６ ０９ 网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２０１１１３；修回日期：２０２１０１１９；网络优先出版日期：２０２１０４０１。
网络优先出版地址：ｈｔｔｐｓ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２１０４０１．０８３１．００４．ｈｔｍｌ基金项目：国家自然科学基金（６１７０１０６２）；重庆市基础与前沿研究计划（ｃｓｔｃ２０１９ｊｃｙｊ ｍｓｘｍＸ００７９）资助课题 通讯作者．引用格式：景小荣，张思思．毫米波大规模ＭＩＭＯ ＮＯＭＡ系统中基于动态子连接混合结构的预编码设计［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２１，４３（１２）：３７１６ ３７２４．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＪＩＮＧＸＲ，ＺＨＡＮＧＳＳ．Ｐｒｅｃｏｄｅｒｄｅｓｉｇｎｂａｓｅｄｏｎｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙｓｕｂ ｃｏｎｎｅｃｔｅｄｈｙｂｒｉｄａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｉｎｍｉｌｌｉｍｅｔｅｒｗａｖｅｍａｓｓｉｖｅＭＩＭＯ ＮＯＭＡｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２１，４３（１２）：３７１６ ３７２４．毫米波大规模犕犐犕犗 犖犗犕犃系统中基于动态子连接混合结构的预编码设计景小荣１，２， ，张思思１（１．重庆邮电大学通信与信息工程学院，重庆４０００６５；２．移动通信技术重庆市重点实验室，重庆４０００６５） 摘 要：针对毫米波大规模多输入多输出非正交多址接入（ｍａｓｓｉｖｅｍｕｌｔｉｐｌｅｉｎｐｕｔｍｕｌｔｉｐｌｅｏｕｔｐｕｔｎｏｎ ｏｒ ｔｈｏｇｏｎａｌｍｕｌｔｉｐｌｅａｃｃｅｓｓ，ｍＭＩＭＯ ＮＯＭＡ）系统硬件成本和功耗过大问题，基于动态子连接混合结构（ｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙｓｕｂ ｃｏｎｎｅｃｔｅｄｈｙｂｒｉｄａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ＤＳＣ ＨＡ），提出一种高效预编码方案。
NOMA机制下可见光通信系统多维度性能研究
NOMA机制下可见光通信系统多维度性能研究摘要： NOMA (非正交多址) 技术是在接入网络中旨在提高传输效率和信道容量的一种技术。
本文探讨了 NOMA 机制在可见光通信系统中的多维度性能研究。
首先，我们对 NOMA 技术进行了介绍，并对 NOMA 在可见光通信中的应用进行了讨论。
然后，我们设计了一种 NOMA 系统，并考虑了不同的调制方案，如 OFDM 和 PPM。
接下来，我们通过仿真和实验来比较 NOMA 系统和传统的 OMA (正交多址) 系统在不同的可见光通信环境下的性能。
我们还考虑了 NOMA 系统下的多用户干扰和用户分配问题，并分析了体制的容量，错误率等重要性能。
实验结果表明， NOMA 技术可以提高可见光通信系统的总体容量和用户QoS (服务质量)，并且在不同的环境下表现出更好的性能。
关键词： NOMA，可见光通信，多用户干扰，用户分配，系统容量1. 引言近年来，随着移动互联网、物联网的快速发展，对于传统无线通信网络的需求越来越大。
可见光通信作为其中的一种新型的无线通信技术，具有频谱资源利用率高、通信速率快以及有利于人体健康等优点，被广泛研究和应用。
和传统的无线通信不同，可见光通信将信息传输的载体从无线电频率转移到了可见光波段，从而实现了更为安全、低延迟、更可靠的通信。
NOMA 是一种非正交多址技术，它利用了信道的多路复用，将多个用户的数据同时传输在同一个信道中。
本文探讨了在这种NOMA 技术的支持下，可见光通信系统的多维度性能研究。
我们将探讨 NOMA 在可见光通信系统中的应用，设计 NORA 系统，并考虑了不同的调制方案，如 OFDM 和 PPM。
通过仿真和实验，比较 NOMA 系统和传统的 OMA 系统在不同场景下的性能。
我们还考虑了 NOMA 系统下的多用户干扰和用户分配问题，并分析了系统容量与误码率等重要性能。
2. NOMA 在可见光通信中的应用在可见光通信系统中，NOMA 技术可以被用于提高信道容量，并支持多用户接入。
NOMA下行链路结合大规模MIMO的预编码
NOMA下行链路结合大规模MIMO的预编码王金伏;王鹤鸣;战金龙;段会兰;江帆【摘要】非正交多址接入(NOMA)是5G无线网络的基本支持技术,可满足大规模连接和高吞吐量的异构需求,能增加可接入的用户数.N O MA的关键思想是同一资源块为多个用户提供服务,系统可容纳的用户数增加,但对系统容量的提升有限,针对此问题,文章提出在NOMA的基础上,将其与大规模多输入多输出(MIMO)天线结合,提高系统的容量,同时将下行多用户按照信道差异进行用户匹配,两两分为一簇,簇与簇之间的干扰采用块对角化(BD)算法进行消除,簇内用户之间的干扰采用串行干扰进行消除.仿真结果表明:发送端采用BD预编码可降低终端受到的干扰,结合大规模MIMO的NOMA系统频谱效率有很大提升;在此基础上进行用户匹配分组后,系统性能进一步提升.【期刊名称】《光通信研究》【年(卷),期】2019(000)003【总页数】6页(P65-70)【关键词】非正交多址接入;大规模多输入多输出;用户匹配;块对角化算法【作者】王金伏;王鹤鸣;战金龙;段会兰;江帆【作者单位】西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室 ,西安 710121;西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室 ,西安 710121;西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室 ,西安 710121;西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室 ,西安 710121;西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室 ,西安 710121【正文语种】中文【中图分类】TN929.530 引言在前四代通信系统中，采用的是正交多址接入(Orthogonal Multiple Access，OMA)方式,OMA中每个正交的资源块服务单个用户。
随着智能终端的普及，频谱资源逐渐显得匮乏，人们需要新的多址接入方式。
最近提出了一种非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA)方案，同一频谱资源块可服务多个用户，通过功率域来区分不同用户，在相同的时频资源下，能增加系统可接入的用户数[1-2]。
波束形成基础原理总结
波束赋形算法研究包括以下几个方面:1.常规的波束赋形算法研究。
即研究如何加强感兴趣信号,提高信道处理增益,研究的是一般的波束赋形问题。
2.鲁棒性波束赋形算法研究。
研究在智能天线阵列非理想情况下,即当阵元存在位置偏差、角度估计误差、各阵元到达基带通路的不一致性、天线校准误差等情况下,如何保证智能天线波束赋形算法的有效性问题。
3.零陷算法研究。
研究在恶劣的通信环境下,即当存在强干扰情况下,如何保证对感兴趣信号增益不变,而在强干扰源方向形成零陷,从而消除干扰,达到有效地估计出感兴趣信号的目的。
阵列天线基本概念（见《基站天线波束赋形及其应用研究_白晓平》）阵列天线（又称天线阵）是由若干离散的具有不同的振幅和相位的辐射单元按一定规律排列并相互连接在一起构成的天线系统。
利用电磁波的干扰与叠加，阵列天线可以加强在所需方向的辐射信号，并减少在非期望方向的电磁波干扰，因此它具有较强的辐射方向性。
组成天线阵的辐射单元称为天线元或阵元。
相邻天线元间的距离称为阵间距。
按照天线元的排列方式，天线阵可分为直线阵，平面阵和立体阵。
阵列天线的方向性理论主要包括阵列方向性分析和阵列方向性综合。
前者是指在已知阵元排列方式、阵元数目、阵间距、阵元电流的幅度、相位分布的情况下分析得出天线阵方向性的过程；后者是指定预期的阵列方向图，通过算法寻求对应于该方向图的阵元个数、阵间距、阵元电流分布规律等。
对于无源阵，一般来说分析和综合是可逆的。
阵列天线分析方法天线的远区场特性是通常所说的天线辐射特性。
天线的近、远区场的划分比较复杂，一般而言，以场源为中心，在三个波长范围内的区域，通常称为近区场，也可称为感应场；在以场源为中心，半径为三个波长之外的空间范围称为远区场，也可称为辐射场。
因此，在分析天线辐射特性时观察点距离应远大于天线总尺寸及三倍的工作波长。
阵列天线的辐射特性取决于阵元因素和阵列因素。
阵元因素包括阵元的激励电流幅度相位、电压驻波比、增益、方向图、极化方式，阵列因素主要包括阵元数目、阵元排列方式、阵元间距。
MIMO+雷达中的波形设计与波束形成技术研究
工程硕士学位论文MIMO雷达中的波形设计与波束形成技术研究RESEARCH ON WAVEFORM DESIGN AND BEAM FORMING TECHNIQUE IN THE MIMO RADAR王小方哈尔滨工业大学2011年11月国内图书分类号：TN957 学校代码：10213 国际图书分类号：621.38 密级：公开工程硕士学位论文MIMO雷达中的波形设计与波束形成技术研究硕 士 研究生：王小方导 师：赵雅琴 副教授申 请 学 位：工程硕士学 科、专 业：电子与通信工程所在单 位：威海职业学院答 辩 日 期：2011年11月授予学位单位：哈尔滨工业大学Classified Index: TN957U.D.C: 621.38Dissertation for the Master Degree in Engineering RESEARCH ON WAVEFORM DESIGN AND BEAM FORMING TECHNIQUE IN THE MIMO RADARCandidate:Supervisor:Academic Degree Applied for: Speciality:Affiliation:Date of Defence:Degree-Conferring-Institution: Wang XiaofangAssociate Prof. Zhao Yaqin Master of EngineeringSignal and Information Processing WeiHai Technology college June，2011Harbin Institute of technology摘要MIMO雷达是近年来出现的一种新体制雷达，由于其在目标检测、角闪烁抑制、角度分辨率、抗干扰性能等方面具有明显的优越性，因而成为目前雷达领域研究的热点。
本文以单基地MIMO雷达为背景，探讨了MIMO雷达中的几个重要的技术，为实际MIMO雷达的研制提供技术参考。
一种基于自适应阵列天线的波束赋形算法
Ａ ｓ ａｔＴ ｅａ ａｔ ｅｄ￣ｔ ｅｍ ｒ ｎ Ｄ Ｆ ｌ ｒｈ ｅｃｒ ｆ ｄ ｐ ｖ ｒ ｙｉ ｅｓ ａ ｎ ｂ ｔ ｃ ：ｈ ｄｐｉ ｉ Ｍ ｂ ａ ｆ ｍｉ ｒ ｖ ｏ ｇ（ Ｂ ）ａｇ ｉ ｍ ｉｔ ｏ ｏ ａｔ ｅａｒ ｔ ｍ ｒａ — ｏｔ ｓ ｈ ｅ ａ ｉ ａ ｎｈ ｔ ｔ ｎ ｃ ｎｑ ｅ ｎｔｉ ｐｐ ｒ ａｃｍ ｉａ ｏ ｆｗ ａｏ ａ ａｔ ｅａ ｏｉ ｍ ， ｈ ＭＩ（ａ ｐｅｍａ ｘ ｅ ａｔ ｈ ｉｕ ．Ｉ ｓ ａｅ ， ｏ ｂｎｔ ｎｏ ｏｍ ｊｒ ｄｐ ｖ ｌ ｒ ｓ ｔｅＳ ｎ ｅ ｈ ｉ ｔ ｉ ｇ ｔ ｈ ｓｍ ｌ ｔ ｒ ｉ ｉｖｒ ｏ ）ａ ｏ ｔｍ ａｄｔｅＬ Ｓ（ｅｓ ｍｅｎｓｕ ｒ）ａ ｏｉ ｍ， ｓ ｒｓｎｅ ， ｎｗ ｉ ｅＳ Ｉ ｔｏ ｎｅ ｉ ｓ ｎ ｌ ｒ ｎ ｌ Ｍ １ａｔ ａ ａｅ ｌ ｒ ｇｉ ｈ ｝ ｑ ｇ ｔ ｉ ｐｅｅｔｄ ｉ ｈｃ ｔ Ｍ ｈｄ ｈ ｈｈ ｍｅ
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随机波束形成总结
随机波束形成总结---Opportunistin beamformng using dumb anennas孙宝玉 2009-7-30摘要：多用户分集是无线通信网络的一种固有分集形式，从不同用户提供的独立时变信道获得。
这种分集获益是跟踪不同用户的信道波动，当一个用户瞬间的信道质量接近其峰值，就安排给这个用户传输数据。
这种分集增益随着信道的波动范围增大而增加，但是它受限于少散射体或慢衰落信道环境。
在这种信道环境下，我们提议使用多天线来获得信道更大更快的波动，充分利用多用户分集，这种方案命名为机会波束形成。
当系统有足够多的用户，他可以获得真正的波束形成增益，然而仅需要非常少的信道反馈。
此外，在蜂窝通信系统，随机波束形成技术还具有干扰随机零限功能，即他能抑制相邻小区间的干扰。
我们讨论随机波束形成技术设计在全无线网络中的应用。
关键词：多天线多用户分集（MUD）调度智能天线空时编码无线系统设计随机波束形成概念随机波束形成技术在基站采用多个天线，终端采用一个天线，不同发送天线采用不同的加权矢量，并且天线加权系数以随机方式产生。
每个用户测量接收的信噪比并将其反馈给基站发送端，基站按照一定的调度准则选择合适的用户通信。
对于某个用户来说，当某个时隙的加权系数正好与其信道系数匹配时，该用户具有较高的SNR，我们称之波束形成状态。
当用户数足够大时，对于随机产生的加权系数，每个时隙总时存在用户满足或接近与波束形成状态，而且每个用户的通信机会均等情况下，系统的公平性课以得到一定程度的保证，而系统的吞吐量也可以得到有效地提高。
但是，在用户数不够多的情况下，用户满足或者接近波束形成状态的机会大大减小，从而系统的性能就得不到很好的改善。
因此，传统随机波束形成技术的优势受限于少用户数目，随着用户数目的增加可以明显的改善系统性能。
简单介绍衰落是无线信道的本质特征，由于多径之间好的或者不好的干扰。
一个重要的克服信道衰落的手段就是分集。
5G关键技术
●eMBB：增强移动宽带，顾名思义是针对的是大流量移动宽带业务；●URLLC：超高可靠超低时延通信(3G响应为500ms，4G为50ms，5G要求1ms，5G的理论延时是1ms)，这些在自动驾驶、远程医疗等方面会有所使用；●mMTC：大连接物联网，针对大规模物联网业务。
1.非正交多址接入技术（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）NOMA 在 OFDM 的基础上增加了一个维度——功率域。
新增这个功率域的目的是，利用每个用户不同的路径损耗来实现多用户复用。
NOMA 可以利用不同的路径损耗的差异来对多路发射信号进行叠加，从而提高信号增益。
它能够让同一小区覆盖范围的所有移动设备都能获得最大的可接入带宽，可以解决由于大规模连接带来的网络挑战。
NOMA 的另一优点是，无需知道每个信道的 CSI（信道状态信息），从而有望在高速移动场景下获得更好的性能，并能组建更好的移动节点回程链路。
2.FBMC（滤波组多载波技术）在OFDM系统中，为了既可以消除ISI，又可以消除ICI，通常保护间隔是由CP（Cycle Prefix ，循环前缀来)充当。
CP 是系统开销，不传输有效数据,从而降低了频谱效率。
而FBMC 利用一组不交叠的带限子载波实现多载波传输，FMC 对于频偏引起的载波间干扰非常小，不需要 CP（循环前缀），较大的提高了频率效率3.毫米波（millimetre waves ，mmWaves)频率 30GHz 到 300GHz,波长范围 10 到 1 毫米。
由于足够量的可用带宽，较高的天线增益，毫米波技术可以支持超高速的传输率，且波束窄，灵活可控，可以连接大量设备。
在Massive MIMO 系统中可以在系统基站端实现大规模天线阵列的设计，从而使毫米波应用结合在波束成形技术上，这样可以有效的提升天线增益，但也是由于毫米波的波长较短，所以在毫米波通信中，传输信号以毫米波为载体时容易受到外界噪声等因素的干扰和不同程度的衰减，信号不容易穿过建筑物或者障碍物，并且可以被叶子和雨水吸收毫米波的缺点是传播损耗大，穿透能力弱，毫米波的优点是带宽大、速率高，Massive MIMO 天线体积小，因此适合Small Cells、室内、固定无线和回传等场景部署4.大规模MIMO 技术（3D /Massive MIMO）与波束赋形MIMO 技术已经广泛应用于 WIFI、LTE 等。
基于随机波束成型的MISO—OFDMA物理层安全算法
第 １ ４卷 第 ３期 ２ ０ １ ３年 ６ 月
信 息 工 程 大 学 学 报
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MIMO通信系统中波束形成技术研究及实现
MIMO 通信系统中波束形成技术研究及实现【摘要】本文概述了 MIMO 通信系中波束形成技术中的空时分级码原理，将最小均方算法与空时分组码进行有效的结合，讨论其对系统性能的影响。
【关键词】 MIMO 通信系统波束形成空时编码自适应最小均方频谱资源在通信系统中被广泛运用，不过随着一些重要应用对保障的要求有了更一步的提高，因此也应用到了频谱，有限的频谱资源无法满足快速增长的需求。
想要摆脱有限的信道带宽对移动通信系统性能、信道容量的束缚，增强频谱的有效利用率可以从根本上进行解决。
通过 MIMO 技术可以使频域资源得到充分的利用，从而大大提高移动通信系统性能。
目前的无线通信系统存在着多径衰落、干扰等普遍性的问题，空时编码技术能够做到有效利用带宽的状态下获取较高的编码增益以及分集增益，以便达阻止多径衰落的任务。
假假设把空时编码和波束形成两种技术进行合理的结合，那么就会使系统性能得到更加优质的提高。
一.自适应波束形成技术自适应波束形成技术是通过特定的准那么和算法，自适应的调节阵列天线阵元鼓励的权值，从而另阵列接收信号在加权叠加后输出信号的质量到达最优。
最小均方和递归最小二乘是比拟显著的自适应波束形成算法。
本文采用最小均方算法来分析波束形成技术：在公式中， W 为加权向量，是常数，是输出信号与有用信号之间形成的误差，是输入信号与有用信号的互相关矩阵，是输入向量自相关矩阵。
由于、均为统计量，所以在实际运算过程中要以估计值所代替，最小均方算法是：采用瞬时采样值对这两项进行估计，在第 n 个时快拍，与的估计值分别为：。
将这两个公式代入到第一个公式中，可以得出：这个公式就是最小均方算法的迭代公式。
由这个公式能够得出，最小均方算法的收敛速度与步长因子成正比，所以应该选取一个补偿范围为收敛起到保障作用。
二.MIMO 的空时编码技术MIMO 系统的两端采用多个天线，只有基于这个空时编码才可以得到正常的运作。
空时编码依照系统的时间、空间特性进行合理的码字，从而使通信质量得到有效的提升，阻止衰落，同时其还可以完成并行传输任务，有效扩大频谱的利用率。
麦克风阵列波束成形算法研究与实现
单位代码： 10293 密 级： 公开专 业 学 位 硕 士 论 文论文题目：麦克风阵列波束成形算法研究与实现Research and Implementation of Microphone Array Beamforming AlgorithmThesis Submitted to Nanjing University of Posts and Telecommunications for the Degree ofMaster of EngineeringByChen YingRuiSupervisor: Prof. Wu MengMay 2020南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。
南京邮电大学学位论文使用授权声明本人承诺所呈交的学位论文不涉及任何国家秘密，本人及导师为本论文的涉密责任并列第一责任人。
本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。
本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。
论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。
非国家秘密类涉密学位论文在解密后适用本授权书。
研究生学号：_1217012135_ 研究生签名： 日期：_2020.5.13研究生签名： 导师签名： _ 日期： 2020.5.13摘要随着语音技术的迅速发展，越来越多的用户有意获取更为清晰的语音系统。
基于机器学习的毫米波MIMO系统波束成形设计
摘 要 ：在 毫 米 波 大 规 模 多 输 人 多 输 出 系 统 中 .基 于 码 本 的 模 拟 预 编 码 器 联 合 最 优 化 设 计 理 论 上 可 以 通
过 穷 尽 搜 索 得 到 ，但 其 过 高 的 搜 索 复 杂 度 阻 碍 了 实 际 应 用 . 受 机 器 学 习 中 交 叉 熵 最 优 化 的 启 发 ，文 章 提 出 一 种
的 复 增 益 ，心.，和心.，则 分 别 是 该 路 径 的 发 射 方 位 角 和 到 达 方 位 角 .§,(0 ) 与 ^ ( 0 )分 别表示发射端和接
收 端 天 线 阵 列 响 应 向 量 ，当 采 用 均 匀 线 性 阵 列 时 ，天线阵列响应向量可表示为
容⑷ ==」 _ [ 1 ，# 祕 ， …
M r 个向量组成•当给定F 和 W ，基 站 射 频 端 到 移 动 射 频 端 之 间 的 数 据 可 达 率 可 以 表 示 为
J?(F ,W)==log2( I d + - ^ R ：'W hH F F hH hW ).
(9)
其 中 ：i^ = < T2WHW 为 噪 声 相 关 矩 阵 ，| . | 表 示 矩 阵 的 行 列 式 . 本 文 联 合 设 计 {F ,VV}使 得 数 据 可 达 率 i?(F .W)最 大 化 ：
收 稿 日 期 ：2020-05-17 作 者 简 介 ：袁 怡 圃 （ 1979 —），男 ，福 建 厦 门 人 ，讲 师 ，博 士 ，从 事 无 线 通 信 、信 号 处 理 等 研 究 . 基 金 项 目 ：泉 州 师 范 学 院 大 学 生 创 新 创 业 训 练 计 划 项 目 （S201910399066)
基 于 小 规 模 M IM O 系 统 开 发 的 传 统 波 束 成 形 方 案 在 大 规 模 M IM O 系 统 中 将 面 临 高 成 本 、高功耗的 问题.该问题的一种解决方案是使用混合结构的波束成形系统.混合结构波束成形系统包含低维度的数 字 预 编 码 器 和 高 维 度 的 模 拟 预 编 码 器 ，通 过 使 用 数 量 远 少 于 天 线 数 的 射 频 链 来 实 现 成 本 和 功 耗 的 有 效 降低[23].在实 际 应 用 中 ，模 拟 预 编 码 器 一 般 由 有 限 精 度 的 相 移 器 组 成 ，其 恒 模 约 束 导 致 混 合 波 束 成 形 的 最优化设计问题难以直接解决.通常采用基于码本的搜索方法来设计模拟预编码器.理论上最佳的模拟 预 编 码 器 可 通 过 穷 尽 搜 索 法 （ exhaustive search algorithm, E S A )来 得 到 ，但 因 其 搜 索 复 杂 度 与 相 移 器 的 量 化 位 数 和 射 频 链 数 呈 指 数 关 系 ，无法在实际中应用.
《大规模MU-MIMO系统中高性能波束赋形技术研究》范文
《大规模MU-MIMO系统中高性能波束赋形技术研究》篇一一、引言随着移动互联网的飞速发展，无线通信技术已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
多用户多输入多输出（MU-MIMO）技术作为无线通信领域的一项关键技术，因其能够显著提高频谱效率和系统容量而备受关注。
然而，MU-MIMO系统中的波束赋形技术仍然面临诸多挑战，如波束成形增益的优化、用户间干扰的抑制以及系统复杂性的控制等。
本文旨在研究大规模MU-MIMO 系统中高性能波束赋形技术，以提高系统性能和用户体验。
二、大规模MU-MIMO系统概述大规模MU-MIMO系统是一种利用多个发射天线和接收天线进行数据传输的无线通信系统。
其核心思想是在基站端配置大量天线，同时服务于多个用户，从而提高频谱效率和系统容量。
然而，随着天线数量的增加，系统复杂性和用户间干扰问题也日益严重。
因此，如何在大规模MU-MIMO系统中实现高性能波束赋形成为了一个重要的研究方向。
三、高性能波束赋形技术1. 波束赋形算法波束赋形算法是MU-MIMO系统的关键技术之一，其目的是将信号能量集中在特定的方向上，从而提高信号对干扰加噪声比（SINR）。
目前，常用的波束赋形算法包括最小均方误差（MMSE）算法、迫零（ZF）算法等。
这些算法可以通过优化权值矩阵来提高波束赋形增益，降低用户间干扰。
2. 波束赋形增益优化波束赋形增益的优化是提高系统性能的关键。
通过合理配置天线阵列、调整权值矩阵以及优化信号处理算法等手段，可以进一步提高波束赋形的增益。
此外，还可以采用联合优化算法，将波束赋形与资源分配、干扰协调等技术相结合，以实现系统性能的全面提升。
3. 用户间干扰抑制用户间干扰是MU-MIMO系统面临的主要挑战之一。
为了抑制用户间干扰，可以采取多种策略，如多用户检测、预编码、功率控制等。
此外，通过合理设计波束赋形算法和权值矩阵，可以将信号能量集中在特定用户上，从而降低用户间干扰。
四、高性能波束赋形技术的实现与挑战实现高性能波束赋形技术需要克服诸多挑战。
NOMA结合随机波束赋形论文总结
下行MIMO信道下结合随机波束赋形和波束内SIC技术的NOMA技术：3G中的cdma2000和WCDMA基于DS-CDMA，接收机应用简单的单用户检测例如Rake接收。
3.9G和4G中应用OFDMA，SC-FDMA，结合信道感知和时频域调度以及接收机端简单的单用户检测技术，在分组域中达到更好的系统性能。
为了让非正交技术更具发展潜力，应该结合先进的发送接收技术，如DPC和SIC，不同于3G。
3G缺陷：非正交多用户复用技术应用一个简单的扩频码作为信道化码，结合SIC后不能充分利用非正交性所具有的潜能。
本文假设：基本传输信号的产生基于OFDM，包括DFT-spread OFDM，具有对抗多径干扰的鲁棒性。
信道化主要通过可达容量的信道码，如Turbo code，LDPC code。
因此，非正交用户复用形成了叠加编码。
LTE/LTE-A中，MIMO下行链路中，广播信道是非退化的，因此应用SIC叠加编码并不是最优的，且应该应用DPC达到整个多用户容量区域。
但是DPC实际部署相当困难，对CSI反馈时延敏感，并且为了达到多用户容量区域，需要employ依赖用户的波束成形（预编码），这相应的导致参考信号信令开销增大，降低DPC时的系统吞吐量增益。
MIMO下行链路中应用SIC技术：发送波束个数=发送天线个数。
波束内叠加编码，参考信号个数=发送天线个数。
用户终端：波束间干扰通过多个接收机天线的空间滤波来抑制。
再接着进行SIC去除同一波束内的用户间的干扰。
即波束内SIC。
空间滤波后，一个波束内的多个叠加的用户的信道是退化的，因此SIC实现比DPC实现要容易，且对信道变化更有鲁棒性。
任何类型的波束成形矩阵决定标准都可以用于NOMA波束内叠加编码和SIC。
本文应用开环随机波束成形，随机波束成形可有效降低CSI反馈。
NOMA+random beamforming+intra-beam SIC：基站performs MIMO传输，B个波束，B（波束个数）<=M（天线个数）Random Beamforming：基站为下一次传输随机决定beamforming（precoding）matrix（不需要来自用户的反馈）；在真正的数据传输之前，基站对于特定的波束传输下行参考信号，RS 个数=B（波束个数），RS波束成形于相应的预确定的波束向量；利用第b个参考信号，在用户终端k上得到H kf m fb的估计值，对所有B个波束利用这个估计值，空间滤波向量V kfb被计算出来，V kfb和H kf m fb，等价信道增益g kfb也得到（见论文公式6或者笔记），对于user k，波束b频率块f上的SINR kfb=g kfb P b，user k反馈这个SINR kfb给相应的服务基站；基站根据这个SINR kfb执行多用户调度（调度相应的SINR值在阈值内的用户）；对于调度的用户集合，利用预确定的波束向量传输数据信息。
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下行MIMO信道下结合随机波束赋形和波束内SIC技术的NOMA技术：
3G中的cdma2000和WCDMA基于DS-CDMA，接收机应用简单的单用户检测例如Rake接收。
3.9G和4G中应用OFDMA，SC-FDMA，结合信道感知和时频域调度以及接收机端简单的单用户检测技术，在分组域中达到更好的系统性能。
为了让非正交技术更具发展潜力，应该结合先进的发送接收技术，如DPC和SIC，不同于3G。
3G缺陷：非正交多用户复用技术应用一个简单的扩频码作为信道化码，结合SIC后不能充分利用非正交性所具有的潜能。
本文假设：基本传输信号的产生基于OFDM，包括DFT-spread OFDM，具有对抗多径干扰的鲁棒性。
信道化主要通过可达容量的信道码，如Turbo code，LDPC code。
因此，非正交用户复用形成了叠加编码。
LTE/LTE-A中，MIMO下行链路中，广播信道是非退化的，因此应用SIC叠加编码并不是最优的，且应该应用DPC达到整个多用户容量区域。
但是DPC实际部署相当困难，对CSI反馈时延敏感，并且为了达到多用户容量区域，需要employ依赖用户的波束成形（预编码），这相应的导致参考信号信令开销增大，降低DPC时的系统吞吐量增益。
MIMO下行链路中应用SIC技术：发送波束个数=发送天线个数。
波束内叠加编码，参考信号个数=发送天线个数。
用户终端：波束间干扰通过多个接收机天线的空间滤波来抑制。
再接着进行SIC去除同一波束内的用户间的干扰。
即波束内SIC。
空间滤波后，一个波束内的多个叠加的用户的信道是退化的，因此SIC实现比DPC实现要容易，且对信道变化更有鲁棒性。
任何类型的波束成形矩阵决定标准都可以用于NOMA波束内叠加编码和SIC。
本文应用开环随机波束成形，随机波束成形可有效降低CSI反馈。
NOMA+random beamforming+intra-beam SIC：
基站performs MIMO传输，B个波束，B（波束个数）<=M（天线个数）
Random Beamforming：基站为下一次传输随机决定beamforming（precoding）matrix（不需要来自用户的反馈）；在真正的数据传输之前，基站对于特定的波束传输下行参考信号，RS 个数=B（波束个数），RS波束成形于相应的预确定的波束向量；利用第b个参考信号，在用户终端k上得到H kf m fb的估计值，对所有B个波束利用这个估计值，空间滤波向量V kfb被计算出来，V kfb和H kf m fb，等价信道增益g kfb也得到（见论文公式6或者笔记），对于user k，波束b频率块f上的SINR kfb=g kfb P b，user k反馈这个SINR kfb给相应的服务基站；基站根据这
个SINR kfb执行多用户调度（调度相应的SINR值在阈值内的用户）；对于调度的用户集合，利用预确定的波束向量传输数据信息。
因为随机波束成形只需要SINR 反馈，与闭环波束成形例如基于码本的或者基于确定信道反馈的策略相比，反馈开销大大降低。
个人理解后的解释：每个波束有自己特定的参考信号，参考信号发出后，所有的用户都会接收到这个参考信号，用户反馈SINR，SINR最大的那个用户，就可以在这个相应的波束内传输，即该波束就可以调度该用户。
仿真多小区下行链路中用户吞吐量的分布。
本论文扩展[13]中的PF scheduler ，资源分配策略选出用户集合和相应的功率分配集合为波束b，frequency block f，服从的标准：。