一种基于行向量优化的混合预编码方法技术

本专利提出了一种基于行向量优化的混合波束赋形方法。该算法包括以下步骤：步骤a:建立毫米波MIMO系统的混合预编码问题模型；步骤b:发射端根据信道信息计算最优的预编码矩阵并随机生成模拟预编码矩阵；步骤c:发射端在交替优化的框架下，对数字预编码矩阵进行求解；步骤d:发射端在交替优化的框架下，利用流形优化方法对模拟预编码矩阵进行求解；步骤e:输出收发端的数字预编码和模拟预编码。本专利提出的方法可用于对多种情况下的毫米波MIMO系统中的混合预编码问题的求解。所提算法能够以较低的复杂度实现较高的频谱效率，具有一定的创新性和实用性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于行向量优化的混合预编码方法
本专利技术涉及无线通信领域，尤其涉及一种基于行向量优化的混合预编码方法。
技术介绍
随着通信技术的不断进步，无线网络的容量大幅增加，用以满足这些年来高数据速率应用的需求。为了提高频谱效率，一些物理层技术，如多输入多输出(MIMO)，信道编码和干扰对齐已被应用于现有的通信系统。此外，即将投入使用的5G网络也将使用超密集部署和无线接入整合技术(RAT)。但是，即将耗尽的频谱资源限制了网络容量的进一步提高。因此，为未来的5G无线通信系统开发新的空闲频段成为了一项至关重要的任务。作为5G网络中有广阔前景的关键技术之一，毫米波通信拥有丰富的频谱资源，并能够实现千兆每秒的数据传输速率。尽管高频特性使毫米波传播受到较大的路径损耗和降雨衰落，但短波长的特性使得人们可以在相同面积的区域封装更多的天线元件。大规模天线阵列可以提供较高的波束成形增益来克服路径损耗，并建立具有较高信噪比(SNR)的链路。对于传统的MIMO系统，通常是在数字域中执行预编码以提供波束成形增益并消除不同数据流之间的干扰。在数字域，调整输入信号的幅度和相位是比较容易的。对于纯数字预编码，需要为每个天线元件配备专用的基带和射频(RF)器件。然而，对于大规模天线阵列来说，实现纯数字预编码所需的硬件成本和能耗将会非常高。因此，很难将纯数字预编码应用于毫米波通信系统。所以，人们引入了一种能够用于毫米波通信系统的混合预编码结构。对于混合预编码，预编码操作由数字预编码器和模拟预编码器联合执行。根据射频链路到天线阵元的映射策略，模拟预编码器可以分为两种典型的连接结构：全部连接结构(FS)和部分连接结构(PS)。对现有混合预编码研究成果检索发现，诸多相关文献均指出混合预编码是毫米波通信的关键技术之一。其中，对于全部连接结构，OmarElAyach等在2014年IEEETransactiononWirelessCommunications上发表的SpatiallysparseprecodinginmillimeterwaveMIMOsystems中混合预编码问题被构建为最小化混合预编码矩阵和最优数字预编码矩阵之间的欧几里得距离的问题，并提出了基于阵列响应向量的正交匹配追踪算法。XianghaoYu等在2016年的IEEEJournalofSelectedTopicsinSignalProcessing上发表的AlternatingminimizationalgorithmsforhybridprecodinginmillimeterwaveMIMOsystems中采用交替最小化(AltMin)的方法来解决混合预编码问题。文中提出了两个交替最小化算法用于全部连接结构。其中一个具有卓越的性能和较高的复杂度，另一个可以以较低的复杂度实现可接受的性能。此外，文中还提出了基于半定规划优化的交替最小化算法用于部分连接的结构。XinyuGao等在2016年IEEEJournalonSelectedAreasinCommunications上发表的Energy-EfficientHybridAnalogandDigitalPrecodingforMmWaveMIMOSystemsWithLargeAntennaArrays中数字预编码矩阵被定义为对角矩阵，并且仅用于功率分配。基于这个额外的约束，文中提出了基于连续干扰消除(SIC)的混合预编码算法。
技术实现思路
有鉴于纯数字预编码应用于大规模天线阵列方面的困难，本专利技术的目的在于提供一种基于行向量优化的混合预编码方法，旨在解决在全连接结构下降低现有混合预编码方案的高复杂度问题。为解决上述问题，本专利技术提供了如下技术方案：一种基于行向量优化的混合预编码方法，包括以下步骤：步骤一.建立毫米波MIMO系统的混合预编码问题模型；步骤二.根据信道信息计算最优的预编码矩阵；步骤三.发射端在交替优化的框架下，对数字预编码矩阵进行求解；步骤四.发射端在交替优化的框架下，利用流形优化方法对模拟预编码矩阵进行求解。步骤五.发射端根据得到的预编码矩阵进行混合预编码。本专利技术实施例采用的技术方案还包括：在所述步骤一中的联合混合预编码模型为：上述公式中，是模拟预编码器的可行矩阵的集合。中包含满足一定约束条件的复矩阵，其约束条件是矩阵中所有非零元素的模数是相同的。表示发射端的功率约束，Ns为数据流数。本专利技术实施例采用的技术方案还包括：所述的步骤二，对信道矩阵进行奇异值分解，取右奇异矩阵的前Ns列作为最优矩阵Fopt，并随机生成模拟预编码矩阵。本专利技术实施例采用的技术方案还包括：根据步骤三，我们采用交替优化的方法设计FRF和FBB两个变量。因此，当固定FRF，那么很容易利用最小均方误差(MMSE)方法得到FBB的解为本专利技术实施例采用的技术方案还包括：所述的步骤四，在交替优化的框架下，当固定FBB，关于求解FRF的问题可表示为应该注意的是，上式中FRFFBB的乘积的第m行仅与FRF的第m行有关，而与其他行无关，如(FRF)m,:×FBB＝(FRFFBB)m,:.(9)换句话说，在该问题中，FRF的所有行的解都是相互独立的。故逐行寻找FRF的解决方案是可行的。然后，我们可以将所有行的解组合，并得到最终结果FRF。因此，我们将求解FRF的问题可以分解成一系列子问题，任意子问题都可以表述为应用流形优化方法，如果我们分别用X和F((X)m，:)表示FRF和(10)中的目标函数，则目标函数可写为F((X)m,:)＝tr(((Fopt)m,:-(FRF)m,:FBB)((Fopt)m,:-(FRF)m,:FBB)H).(11)F((X)m,:)的欧几里得梯度是通过将欧几里德梯度投影到向量(X)m,:的切空间中，我们得到其黎曼梯度为下一步是确定由gradf((X)m,:)和上一次迭代确定的移动方向d。然后，需要将新的矢量投影到(FRF)m,:的流形上。该操作可以表示为其中α是一个系数，用于确定每次移动的步长。对于FRF的所有行，计算过程是相同的。由于所有行都是相互独立的，因此将所有行分别计算并组合成模拟预编码矩阵FRF。本专利技术实施例采用的技术方案还包括：根据步骤五，发射端根据得到的预编码矩阵FBB，FRF进行混合预编码。附图说明图1是本专利技术实施案例的单用户毫米波MIMO框图；图2是本专利技术实施案例基于流行优化方法得到待求模拟预编码的方法的流程图；图3是本专利技术实施案例的流程图；图4(a)(b)是本专利技术实施案例的复杂度仿真结果对比示意图；具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图以及实施例，对本专利技术进行进一步的详细说明。应当理解为，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不限定本专利技术。如图1所示，我们设计了一种基于行向量优化的混合波束赋形方法，该实施案例的流程图如图2所示，包括以下步骤：步骤一.建立毫米波MIMO系统的混合预编码问题模型；步骤二.根据信道信息计算最优的预编码矩阵，并随机生成模拟预编码矩阵；步骤三.发射端在交替优化的框架下，对数字预编码矩阵进行求解；步骤四.发射端在交替优化的框架下，利用流形优化方法对模拟预编码矩阵进行求解。步骤五.发射端根据得到的预编码矩阵进行混合预编码。步骤一，建立毫米波MIMO系统的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于行向量优化的混合波束赋形方法，其特征在于包括以下步骤:步骤一.建立毫米波MIMO系统的混合预编码问题模型；步骤二.根据信道信息计算最优的预编码矩阵并随机生成模拟预编码矩阵；步骤三.发射端在交替优化的框架下，对数字预编码矩阵进行求解；步骤四.发射端在交替优化的框架下，利用流形优化方法对模拟预编码矩阵进行求解；步骤五.发射端根据得到的预编码矩阵进行混合预编码。

【技术特征摘要】
1.一种基于行向量优化的混合波束赋形方法，其特征在于包括以下步骤:步骤一.建立毫米波MIMO系统的混合预编码问题模型；步骤二.根据信道信息计算最优的预编码矩阵并随机生成模拟预编码矩阵；步骤三.发射端在交替优化的框架下，对数字预编码矩阵进行求解；步骤四.发射端在交替优化的框架下，利用流形优化方法对模拟预编码矩阵进行求解；步骤五.发射端根据得到的预编码矩阵进行混合预编码。2.根据权利要求1所述的基于行向量优化的混合波束赋形方法，其特征在于，所述的步骤一中的混合预编码模型为：上述公式中，是模拟预编码器的可行矩阵的集合。中包含满足一定约束条件的复矩阵，其约束条件是矩阵中所有非零元素的模数是相同的。表示发射端的功率约束，Ns为数据流数。3.根据权利要求2所述的基于行向量优化的混合波束赋形方法，其特征在于，所述的步骤二，对信道矩阵进行奇异值分解，取右奇异矩阵的前Ns列作为最优矩阵Fopt，然后，随机生成元素模值为1的模拟预编码矩阵。4.根据权利要求3所述的基于行向量优化的混合波束赋形方法，其特征在于，根据步骤三，我们采用交替优化的方法设计FRF和FBB两个变量。因此，当固定FRF，那么很容易利用最小均方误差(MMSE)方法得到FBB的解为5.根据权利要求4所述的基于行向量优化的混合波束赋形方法，其特征在于，根据步骤四，在交替优化的框架下，当固定FBB...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹卫霞，王晔，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京,11