RZF预编码与MMSE-SIC检测联合的大规模MIMO系统预编码设计算法

发布时间：2019-11-23 12:35

【摘要】：研究了大规模多输入多输出(MIMO)系统的预编码设计算法。针对大规模MIMO系统通常利用增加用户天线数来提高系统频谱效率的方法会导致用户间干扰增大,从而对系统性能产生负面影响的问题,提出了一种将正则化迫零(RZF)预编码与最小均方误差-串行干扰消除(MMSE-SIC)检测相结合的改进算法。该算法通过在基站端采用RZF预编码对信号进行预处理以平衡用户间干扰和噪声干扰的影响,继而在接收端运用检测性能优异的MMSE-SIC算法来进一步减轻信号中的干扰,从而达到提升系统容量的目的。实验结果表明,这种将RZF预编码与MMSE-SIC检测相结合的改进算法,在用户间干扰较大时具有较好的适用性,且在完全已知和未完全已知信道状态信息情况下的频谱效率均优于传统RZF算法。
【图文】：

移动通信系统,小区

iveinterferencecancellation，MMSE-SIC)检测相结合的改进算法。在用户配置多根天线而导致用户间干扰增大的情况下，本文算法首先通过ＲZF预编码算法来有效平衡用户间干扰和噪声干扰的影响，然后结合检测性能优异的非线性MMSE-SIC算法来进一步减弱用户间干扰。仿真结果表明，本文算法在用户间干扰较大的情况下具体较好的实用性，在完全已知信道状态信息(channelstateinformation，CSI)和未完全已知CSI两种情况下的系统频谱效率均优于传统的ＲZF预编码算法。1大规模MIMO单小区系统模型大规模MIMO单小区通信系统模型如图1所示。假设基站端集成了M根发射天线，与K个配置N根天线的用户进行数据通信，系统采用时分双工的工作模式，即上行链路和下行链路的信道传播系数相同［13］，基站利用接收到的导频信号估计上行链路的信道状态信息，而下行链路根据信道互易性获取信道估计。图1大规模MIMO单小区移动通信系统在目标小区中，基站端接收的导频信号为Y=∑Kk=1CkBk+n(1)—238—高技术通讯2017年3月第27卷第3期

示意图,预编码,联合设计,检测算法

力，部分算法在基站端利用导频优化来改进线性预编码效率［16］，或采用性能更好但复杂度较高的非线性预编码方法。另一方面，部分算法在接收端采用检测性能更好的检测算法来提高系统性能。然而，上述方案都仅仅单方面考虑在基站端或在接收端进行改进，具有一定局限性。并且在用户间干扰较大的情况下其适用性较差，系统所能达到的频谱效率不高。基于上述考虑，本文提出了一种预编码算法与信号检测相结合的算法，同时在基站端和接收端改进系统性能，以提高用户间干扰较大情况下的系统频谱效率。该方案的设计流程如图2所示。图2ＲZF预编码与MMSE-SIC检测算法联合设计示意图在图2中，系统分别考虑在基站端和接收端运用性能较好的预编码算法和检测算法来减轻用户间干扰对系统性能产生的影响。该方案的设计过程主要分为两个部分，即基于基站端的ＲZF预编码算法和基于接收端的MMSE-SIC信号检测算法。联合设计方案的具体过程为:首先，在系统接收端对导频信号进行信道估计来获知上行链路的信道状态信息(CSI)，再将CSI反馈至基站端。并且，在时分双工系统中，下行链路的信道估计可以通过上下行信道具有互易性获知，同时，考虑到ＲZF预编码算法能有效平衡噪声干扰及用户间干扰的影响，，因此，在基站端通过ＲZF预编码算法对信号进行预处理，以此—239—谢斌等:ＲZF预编码与MMSE-SIC检测联合的大规模MIMO系统预编码设计算法

【参考文献】