本发明专利技术属于MIMO通信技术领域，具体为一种用于大规模MIMO的针对部分连接的移相器网络的混合预编码算法。本发明专利技术算法旨在联合优化模拟域预编码与数字域预编码，以最大化频谱效率；本发明专利技术分为两大部分：一是模拟预编码的算法；二是当给定模拟预编码器后，根据“注水法”得出数字预编码器。该算法适用于不同分辨率的移相器网络，包括连续可调移相器网络、1比特移相器网络、2比特移相器网络。仿真结果表明，算法性能与最优的全数字预编码相差5dB左右；而其大大降低了移相器数目，而更有利于工程实现。
Hybrid precoding algorithm for partially connected phase shifter networks for large scale MIMO
【技术实现步骤摘要】
用于大规模MIMO的部分连接的移相器网络的混合预编码算法
本专利技术属于MIMO通信
，具体涉及部分连接的移相器网络的混合预编码算法。
技术介绍
5G毫米波技术将通信带宽提高几百兆甚至上千赫兹，并在基站安装几十甚至上百个天线，因此能极大地提高频谱效率。但是，尽管全数字预编码方案可以充分达到较高的频谱效率，但是该方案需要与天线数目一样多的射频(RadioFrequency/RF)链路，这会带来较高的硬件成本和功耗。近几年来，研究者们提出在天线阵列和射频链路之间插入一个模拟域网络，这样通过联合设计模拟预编码网络和数字预编码矩阵，使得大规模MIMO的天线增益得以保存，同时又大大压缩信号维度，从而大幅减少数字域的运算量和所需的ADC数量，显著降低硬件成本。这种技术人们称之为混合预编码(HybridPrecoding/HPC)。针对上述技术，已经有一些关于混合预编码(HybridPrecoding/HPC)的研究工作发表。传统的模拟域网络主要分为全连接结构与部分连接结构，但如何能用一种方式来解决部分连接中的不同分辨率移相器网络结构，这仍是一个问题。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种用于大规模MIMO的部分连接结构中的不同分辨率移相器网络的混合预编码算法。本专利技术算法适合于大规模MIMO中的无穷比特分辨率的理想移相器网络、有限比特可调移相器网络，以利于联合优化模拟域预编码网络与数字域预编码矩阵，实现频谱效率最大化。本专利技术提供的用于大规模MIMO的部分连接结构中的不同比特分辨率移相器网络的混合预编码算法，分为两大部分，一是数字域的预编码，二是模拟域的预编码；具体步骤如下：第一步，问题的归结：首先考虑的是单用户毫米波MIMO系统，信号矢量经过数字基带预编码器和模拟预编码器然后通过Mt个天线传输；发送天线为：x＝FRFFBBs(1)不失一般性，假定其中表示期望，是维度为Ns单位阵。考虑一个平衰落信道，有Mr个接收天线(每个天线连接一个RF链)的接收端将得到基带信号：y＝HFRFFBBs+z(2)其中，是信道矩阵，是循环对称复高斯分布的白噪声，同样，不失一般性，我们假定因此输入信噪比是:对于MIMO信道下的频谱效率为：本专利技术提供的算法的关键在于，给定了输入信噪比的情况下，最大化频谱效率。解决问题如下：其中，FRF,FBB分别是模拟预编码矩阵与数字预编码矩阵。第一个约束是发射功率的约束；第二个约束中，集合为：其中，fi为F的第i列并且集合为：其中，并且S是或者取决于移相器是连续可调的还是有限比特分辨率的。对于部分连接网络，每个天线只与一个射频链相连，并且每个射频链只与K个天线相连，所以其包含Mt个移相器，没有组合器；而对于全连接射频网络，每个射频链与所有天线相连，因此其包含NRFMt个移相器，Mt个NRF×1的组合器。部分连接与全连接的射频网络相比，其大大降低了硬件复杂性和插入损耗。不过，由于其具有结构限制，导致与全连接的射频网络相比会有一定的性能损失，但是很大程度上节省了硬件成本。由于上述问题是非凸的，所以我们将问题拆成两部分，首先，当给定模拟预编码器时，通过“注水”功率分配方法得到数字预编码矩阵。第二步，优化数字预编码矩阵FBB：在给定模拟预编码矩阵FRF的情况下，问题(5)退化成下面形式：这个问题与基于注水法的标准预编码问题的求解是很相似的。由于部分连接网络，我们可知即可将上述问题转化为：该问题的解是著名的“注水解”，即采用注水功率分配法对数字预编码矩阵进行求解：(1)首先进行SVD分解：(2)令其中，是V的前N列(N为Ns和NRF的最小值)，可以是任意满足ΩHΩ＝I的酉阵或者半酉阵是对角阵，γi用“注水”功率分配方法获得；(3)其中，λi表示Λ的第i个对角线元素，当时，得到拉格朗日乘子μ；(4)得到数字域预编码矩阵FBB。第三步，优化模拟预编码矩阵FRF：对于模拟预编码矩阵的优化，是混合预编码问题中比较困难的部分。我们首先进行化简：其中，λi(.)表示矩阵的第i个最大特征值，则：因为注水功率分配法与平均功率分配法相比，其频谱效率会更高。而且，当ρ→0时，可得所以，在接下来的部分，我们关注在C(FRF)的渐进下界C(FRF)：下面，对C(FRF)可以得到以下定理：定理1，假定Mt≥N，则有：并且当由的前N大的奇异向量构成时，目标函数最大。证明：首先，可得出，依据Horn的理论[5H.3]可知，对于任意均有：对上式的左右两端均取对数，可得很显然的是，如果由的前N大的特征向量构成时，上式等式成立。因此，该定理证明完毕。基于定理1，我们提出的以下方案试图来求解下面双重最大化问题：通过定理1可知，的最优解为由的前N大的奇异向量构成。所以，我们关注于求解下列问题：化简可得：其中，增广矩阵定义为：重新定义目标函数：本专利技术提出对模拟预编码矩阵进行每列的优化来求解。定义fi为FRF，并且Fi作为将FRF除去fi后的子矩阵。因此，来解决上式的关键子问题：最后，形成以下定理2，其中表示由A定义的正交投影矩阵。定理2，给定一个固定的Fi，解决问题(22)等价于解决下式问题：证明：考虑FRF以下的置换形式，令由于FRF列的置换并不影响信道容量，所以我们可以得到定义QR分解，其中可以得到其中，Rjj为矩阵R的对角线的第j个元素。通过QR分解的性质可知，最后的对角线元素为：很清楚的是，Rjj,j＝1,…,NRF-1与fi独立，因此，当Fi固定时，最大化等价于最大化：定理2证明完毕。基于定理2，本专利技术提出一种迭代算法来求解(27)，其中，在第i步，i＝1,2…,NRF，通过将FRF的其他列固定的方法来优化第i列fi，即：定义：值得注意的是，只有K个元素不为零，所以，用x∈SK×1来表示fi中不为零的部分，并且定义作为对应的A矩阵中的对角块。重写式(28)可得：首先，将x拆成：可将上式(30)化简为：固定并且定义xk＝ejθ,我们重写(32)可得：(一)对于无穷比特分辨率的理想移相器∠表示复数的相位；(二)对于b比特分辨率的移相器：其中，表示将x量化到离最近的点上。因此有：从k＝1,2,…,K开始对k进行迭代，我们更新x从而获得(30)的一个近似最优解。下面算法1描述了对于部分连接的模拟预编码矩阵的优化，第1行到第9行是利用本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于大规模MIMO的部分连接的移相器网络的混合预编码算法，分为两大部分，一是数字域的预编码，二是模拟域的预编码；其特征在于，具体步骤如下：/n第一步，问题的归结：/n考虑单用户毫米波MIMO系统，信号矢量
【技术特征摘要】
1.一种用于大规模MIMO的部分连接的移相器网络的混合预编码算法，分为两大部分，一是数字域的预编码，二是模拟域的预编码；其特征在于，具体步骤如下：
第一步，问题的归结：
考虑单用户毫米波MIMO系统，信号矢量经过数字基带预编码器和模拟预编码器然后通过Mt个天线传输；发送天线为：
x＝FRFFBBs(1)
假定其中表示期望，是维度为Ns单位阵；考虑一个平衰落信道，有Mr个接收天线，每个天线连接一个RF链，Mr个接收天线的接收端得到基带信号：
y＝HFRFFBBs+z(2)
其中，是信道矩阵，是循环对称复高斯分布的白噪声，假定因此输入信噪比是:
对于MIMO信道下的频谱效率为：
问题归结为：给定输入信噪比的情况下，最大化频谱效率：
其中，FRF,FBB分别是模拟预编码矩阵与数字预编码矩阵；第一个约束是发射功率的约束；第二个约束中，集合为：
其中，fi为F的第i列并且集合为：
其中，pi∈SK,并且S是{ejφ:φ∈[0,2π]}或者取决于移相器是连续可调的还是有限比特分辨率的；
上述问题是非凸的，将该问题拆成两部分；
第二步，优化数字预编码矩阵FBB：
在给定模拟预编码矩阵FRF的情况下，问题(5)退化成下面形式：
由于是部分连接网络，可知即可将上述问题转化为：
对此问题采用注水功率分配法求解；
第三步，优化模拟预编码矩阵FRF：
对于模拟预编码矩阵的优化，首先进行化简：
其中，λi(.)表示矩阵的第i个最大特征值，则：
先关注在C(FRF)的渐进下界C(FRF)：
对于C(FRF)，假定Mt≥N，有：
并且当由的前N大的奇异向量构成时，目标函数最大；于是转化为求解下面双重最大化问题：
其中，的最优解为由的前N大的奇异向量构成；所以，关注于求解下列问题：
化简得：
其中，增广矩阵定义为：
重新定义目标函数为：
对模拟预编码矩阵进行每列的优化求解。
2.根据权利要求1所述的混合预编码算法，其特征在于，第二步中所述采用注水功率分配法求解，具体步骤如下：
(1)首先进行SVD分解：
(2)令其中，是V的前N列，N为Ns和NRF的最小值，是任意满足ΩHΩ＝I的酉阵或者半酉阵是对角阵，γi用“注水”功率分配方法获得；
(3)其中，λi表示Λ的第i个对角线元素，当时，得到拉格朗日乘子μ；
(4)得到数字域预编码矩阵FBB。
3.根据权利要求1所述的混合预编码算法，其特征在于，第三步中所述对模拟预编码矩阵进行每列的优化，具体步骤为：
定义fi为FRF，并且Fi作为将FRF除去fi后的子矩阵；于是，解决式(21)的关键子问题为：
给定一个固定的Fi，解决...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋轶，冯艺萌，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：上海;31
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