毫米波大规模MIMO系统混合波束成形技术综述
发布时间：2021-11-16 11:23
毫米波通信和大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）技术是5G的关键候选技术,在提高5G系统各项性能指标上潜力巨大。混合波束成形作为毫米波大规模MIMO系统中的关键点,能在系统性能和实现复杂度上取得较好平衡,受到业界和学术界广泛关注。首先给出了混合波束成形经典系统模型和常用信道模型,根据信道状态信息获取方式的不同,从基于理想信道条件和基于波束配对两个方面分析和归纳了现有的混合波束成形方案,最后指出了混合波束成形未来发展趋势以及尚未解决的难点。
【文章来源】：电讯技术. 2019,59(02)北大核心
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
混合波束成形系统实现框图
实现架构如图2所示。图2混合波束成形固定子阵架构实现框图与固定子阵(部分连接)相对的连接方式是自适应子阵(全连接)，自适应子阵是每一条射频链路与所有天线相连接，如图1所示。而固定子阵是一条射频链路与一组天线相连接，固定子阵结构占用更少的资源，实现复杂度低，但是性能低于自适应子阵结构。由于毫米波多径信道在角度域的稀疏性(即主要的传输路径很少，但是聚集了大部分的信道能量)，毫米波信道传播环境通常被描述为簇聚信道模型，信道中含有多个散射簇，每个簇又包含多条子径。常用的簇聚信道模型是基于统计信道建模下的Saleh－Valenzuela(SV)信道模型，它是一种窄带多径MIMO信道模型，被广泛用于毫米波相关研究中。假设有效散射体簇为Nc，每个散射簇形成的簇内传播路径为Np，SV模型信道矩阵表示为H=NtNrNcNp槡∑Nci=1∑Npl=1αilar(θril，?ril)at(θtil，?til)。(2)式中:αil表示第i个散射簇中第l条传播路径的增益，ar(·)和at(·)分别表示接收端和发送端的阵列响应矢量，θ(·)为离去角，?(·)为到达角。单用户所能到达的传输速率可以表示为［7］Ｒ=lbINs+ρσ2nWHBBWHＲFHFＲFFBBFHBBFHＲFHHWＲFWBBWHBBWHＲFWＲFWBB()。(3)混合波束成形研究的目标在于联合设计收发两端预编码和合并矩阵(FＲF，FBB，WＲF，WBB)使得上式用户可达速率最大化。模拟波束成形、数字波束成形和混合波束成形的
收端和发送端的阵列响应矢量，θ(·)为离去角，?(·)为到达角。单用户所能到达的传输速率可以表示为［7］Ｒ=lbINs+ρσ2nWHBBWHＲFHFＲFFBBFHBBFHＲFHHWＲFWBBWHBBWHＲFWＲFWBB()。(3)混合波束成形研究的目标在于联合设计收发两端预编码和合并矩阵(FＲF，FBB，WＲF，WBB)使得上式用户可达速率最大化。模拟波束成形、数字波束成形和混合波束成形的频谱效率和误码性能如图3所示(仿真场景:单小区单用户下行链路;仿真参数:频点28GHz，阵元间距半波长，发送64天线，接收16天线)，其中数字波束成形采用最优的SVD分解算法，混合波束成形采用文献［12］稀疏混合预编码方案，模拟波束成形通过波束控制(beamsteering)寻找使得收发两端等效信道能量最大化的波束对。可以看出，混合波束成形能够以较低的实现复杂度达到接近纯数字波束成形性能，单流传输时两者频谱效率和误码性能非常接近，随着数据流数增大，两者之间的性能差距增大;即使采用计算量很大的波束控制算法，模拟波束成形仍然与数字波束成形有较大的性能差距;提高传输数据流数可以提高频谱效率，但同时引起误码率的提升。(a)频谱效率(b)误码率图3不同波束成形方案的性能比较3基于理想信道条件的混合波束成形进行混合波束成形预编码矩阵设计的前提是获得毫米波传输信道的状态信息参数，但是在大规模MIMO场景下面临着高维信道矩阵，获取完整的信道状态信息(ChannelStateInformation，CSI)变得不切实际，需要付出巨大的计算复杂度和导频开销。而且导频数量受限于信道
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种改进的块对角化预编码算法[J]. 高明,孙成越,林少兴,王勇. 工程科学与技术. 2018(02)
[2]一种实用的毫米波大规模MIMO混合预编码算法[J]. 黄天宇,马林华,胡星,黄绍城,孙康宁,刘士平. 电子与信息学报. 2017(08)
[3]基于波束成形的60GHz无线局域网络定位算法[J]. 刘兴,张浩,徐凌伟. 计算机应用. 2016(08)
[4]5G若干关键技术评述[J]. 张平,陶运铮,张治. 通信学报. 2016(07)
本文编号：3498791
【文章来源】：电讯技术. 2019,59(02)北大核心
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
混合波束成形系统实现框图
实现架构如图2所示。图2混合波束成形固定子阵架构实现框图与固定子阵(部分连接)相对的连接方式是自适应子阵(全连接)，自适应子阵是每一条射频链路与所有天线相连接，如图1所示。而固定子阵是一条射频链路与一组天线相连接，固定子阵结构占用更少的资源，实现复杂度低，但是性能低于自适应子阵结构。由于毫米波多径信道在角度域的稀疏性(即主要的传输路径很少，但是聚集了大部分的信道能量)，毫米波信道传播环境通常被描述为簇聚信道模型，信道中含有多个散射簇，每个簇又包含多条子径。常用的簇聚信道模型是基于统计信道建模下的Saleh－Valenzuela(SV)信道模型，它是一种窄带多径MIMO信道模型，被广泛用于毫米波相关研究中。假设有效散射体簇为Nc，每个散射簇形成的簇内传播路径为Np，SV模型信道矩阵表示为H=NtNrNcNp槡∑Nci=1∑Npl=1αilar(θril，?ril)at(θtil，?til)。(2)式中:αil表示第i个散射簇中第l条传播路径的增益，ar(·)和at(·)分别表示接收端和发送端的阵列响应矢量，θ(·)为离去角，?(·)为到达角。单用户所能到达的传输速率可以表示为［7］Ｒ=lbINs+ρσ2nWHBBWHＲFHFＲFFBBFHBBFHＲFHHWＲFWBBWHBBWHＲFWＲFWBB()。(3)混合波束成形研究的目标在于联合设计收发两端预编码和合并矩阵(FＲF，FBB，WＲF，WBB)使得上式用户可达速率最大化。模拟波束成形、数字波束成形和混合波束成形的
收端和发送端的阵列响应矢量，θ(·)为离去角，?(·)为到达角。单用户所能到达的传输速率可以表示为［7］Ｒ=lbINs+ρσ2nWHBBWHＲFHFＲFFBBFHBBFHＲFHHWＲFWBBWHBBWHＲFWＲFWBB()。(3)混合波束成形研究的目标在于联合设计收发两端预编码和合并矩阵(FＲF，FBB，WＲF，WBB)使得上式用户可达速率最大化。模拟波束成形、数字波束成形和混合波束成形的频谱效率和误码性能如图3所示(仿真场景:单小区单用户下行链路;仿真参数:频点28GHz，阵元间距半波长，发送64天线，接收16天线)，其中数字波束成形采用最优的SVD分解算法，混合波束成形采用文献［12］稀疏混合预编码方案，模拟波束成形通过波束控制(beamsteering)寻找使得收发两端等效信道能量最大化的波束对。可以看出，混合波束成形能够以较低的实现复杂度达到接近纯数字波束成形性能，单流传输时两者频谱效率和误码性能非常接近，随着数据流数增大，两者之间的性能差距增大;即使采用计算量很大的波束控制算法，模拟波束成形仍然与数字波束成形有较大的性能差距;提高传输数据流数可以提高频谱效率，但同时引起误码率的提升。(a)频谱效率(b)误码率图3不同波束成形方案的性能比较3基于理想信道条件的混合波束成形进行混合波束成形预编码矩阵设计的前提是获得毫米波传输信道的状态信息参数，但是在大规模MIMO场景下面临着高维信道矩阵，获取完整的信道状态信息(ChannelStateInformation，CSI)变得不切实际，需要付出巨大的计算复杂度和导频开销。而且导频数量受限于信道
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种改进的块对角化预编码算法[J]. 高明,孙成越,林少兴,王勇. 工程科学与技术. 2018(02)
[2]一种实用的毫米波大规模MIMO混合预编码算法[J]. 黄天宇,马林华,胡星,黄绍城,孙康宁,刘士平. 电子与信息学报. 2017(08)
[3]基于波束成形的60GHz无线局域网络定位算法[J]. 刘兴,张浩,徐凌伟. 计算机应用. 2016(08)
[4]5G若干关键技术评述[J]. 张平,陶运铮,张治. 通信学报. 2016(07)
本文编号：3498791
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