一种用于系统容量最大化的大规模阵列综合方法技术方案

本发明专利技术涉及一种最大化系统信道容量的大规模阵列综合方法，用于系统容量的大规模阵列综合方法可用于大规模MIMO场景，该方法将电磁场理论与信息理论相结合，以最大化系统容量为目标，通过改变大规模阵列的电磁特性，提取收发天线之间的传输系数及大规模阵列中单元间的耦合特性，优化大规模阵列中各个单元的排布方式，从而提升系统性能。本发明专利技术满足目前DBF大规模阵列的需求，同时也弥合了天线阵列近场区和远场区，解决了天线近场区方向图不适用的情况。况。况。

【技术实现步骤摘要】
一种用于系统容量最大化的大规模阵列综合方法


[0001]本专利技术属于无线通信的
，尤其涉及一种用于系统容量最大化的大规模阵列综合方法。

技术介绍

[0002]无线移动设备和服务的蓬勃发展对下一代通信系统提出了更具挑战性的要求，如高传输速率、高容量、低连接延迟、大规模物联网(IoT)通信等。大规模多输入多输出(massive MIMO)技术作为5G的主要技术指标，广泛应用于5G毫米波(mmWave)频段。尽管massive MIMO的多天线配置能够提高空间自由度，提高分集增益和复用增益，且其高增益特性更是能够减少基站发射功率的损耗，但是随着天线数量的增加，与天线相连的后端链路个数也随之增加，增加的链路个数除了带来成本的激增外，也对系统的散热、复杂度及集成度等方面提出了更高的要求。
[0003]阵列的稀疏化能够在满足一定性能指标的基础上通过减少阵列中阵元的个数，相较周期阵列，口径相同，阵元数变少，减少通道数，从而降低成本，减小复杂度。然而，由于大规模阵列的近场范围较广，此时常用来评估天线性能的指标在近场区内失去意义，而大规模阵列的稀疏化方法通过抑制方向图栅瓣来实现，该方法不适用于大规模阵列的近场区。因此，有必要建立天线稀疏化方法与系统评估模型的关系，完成基于系统指标大规模MIMO阵列的稀疏化。

技术实现思路

[0004]要解决的技术问题
[0005]为了避免现有技术的不足之处，本专利技术提供一种最大化系统信道容量的大规模阵列综合方法。
[0006]技术方案
[0007]一种用于系统容量最大化的大规模阵列综合方法，其特征在于步骤如下：
[0008]步骤1：通过电磁仿真软件，计算在限定的口径范围已知天线单元尺寸和个数的条件下所有可能位置下接收端的负载阻抗Z
L
，接收阵列的阻抗矩阵Z
RR
，发射端和接收端的阻抗转移矩阵Z
RT
，发射阵列的阻抗矩阵Z
TT
及发射端的源阻抗Z
S
；
[0009]步骤2：计算信道矩阵：
[0010]H＝H
EM
＝Z
L
(Z
L
+Z
RR
)
‑1Z
RT
(Z
TT
+Z
s
)
‑1[0011]其中，H
EM
为带有电磁特性的信道矩阵；
[0012]步骤3：设置优化目标函数：
[0013][0014][0015]式中，C为最大化的系统容量，即为优化目标；n
R
、n
T
分别代表接收和发射天线的个
数，为n
R
维的单位矩阵，P为总发射功率，N0为噪声功率，为信道矩阵，h
ij
代表第j个发射天线到第i个接收天线的信道增益，代表求矩阵的共轭转置；Δ
i
为阵列单元选择函数，其值为0时代表该位置无单元，其值为1时代表该位置存在天线单元，在限定的口径范围内共有N个位置用于排布M个天线单元；
[0016]步骤4：采用遗传算法对步骤3中的目标函数进行优化，得到大规模阵列中各个单元的排布方式。
[0017]步骤1中的电磁仿真软件为CST或HFSS。
[0018]一种计算机系统，其特征在于包括：一个或多个处理器，计算机可读存储介质，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述的方法。
[0019]一种计算机可读存储介质，其特征在于存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现上述的方法。
[0020]有益效果
[0021]本专利技术提供的一种最大化系统信道容量的大规模阵列综合方法，建立天线稀疏化方法与系统评估模型的关系，完成基于系统指标大规模MIMO阵列的稀疏化。该方法将电磁场理论与信息理论相结合，以最大化系统容量为目标，通过改变大规模阵列的电磁特性，提取收发天线之间的传输系数及大规模阵列中单元间的耦合特性，优化大规模阵列中各个单元的排布方式，从而提升系统性能。此外，本专利技术所述电磁场理论与信息理论相结合的方法还适用于不同环境下的信道建模，与传统统计信道建模相比，该方法能够更为精确的得到信道特征。
附图说明
[0022]附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本专利技术的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件。
[0023]图1为本专利技术中最大化系统信道容量的大规模阵列综合方法流程图；
[0024]图2为均匀排布下单元数为512的大规模阵列示意图；
[0025]图3为通过优化方法得到的单元数为512的稀布大规模阵列示意图；
[0026]图4为阵列口经成比例增加时，均匀排布阵列与优化得到的稀布阵列的容量对比图。
具体实施方式
[0027]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。此外，下面描述的本专利技术各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0028]本实施例提供了一种最大化系统信道容量的大规模阵列综合方法，用于系统容量最大化的大规模阵列综合方法的天线单元可为单个单元，也可为由多个单元组成的子阵；天线单元个数为任意个；大规模阵列的组阵形式可为规则、非规则二维面阵，也可为共形阵等阵列结构，本实施例大规模阵列的组阵形式为特殊情况一维线阵。
[0029]根据香农公式，可以得到MIMO系统的信道容量为：
[0030][0031]其中，n
R
、n
T
分别代表接收和发射天线的个数，为n
R
维的单位矩阵，P为总发射功率，N0为噪声功率，为信道矩阵，h
ij
代表第j个发射天线到第i个接收天线的信道增益，代表求矩阵的共轭转置。
[0032]根据多端口网络理论，接收天线的接收电压v
R
与发射天线的源电压v
s
关系可写为：
[0033]v
R
＝Z
L
(Z
L
+Z
RR
)
‑1Z
RT
(Z
TT
+Z
S
)
‑1v
s
(2)
[0034]式中，v
R
为接收端的电压，Z
L
为接收端的负载阻抗，Z
RR
为接收阵列的阻抗矩阵，Z
RT
为发射端和接收端的阻抗转移矩阵Z
TT
为发射阵列的阻抗矩阵，Z
S
为发射端的源阻抗。
[0035]将电磁场理论与信息理论相结合的步骤为：
[0036]由式2中接收端本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于系统容量最大化的大规模阵列综合方法，其特征在于步骤如下：步骤1：通过电磁仿真软件，计算在限定的口径范围已知天线单元尺寸和个数的条件下所有可能位置下接收端的负载阻抗Z
L
，接收阵列的阻抗矩阵Z
RR
，发射端和接收端的阻抗转移矩阵Z
RT
，发射阵列的阻抗矩阵Z
TT
及发射端的源阻抗Z
S
；步骤2：计算信道矩阵：H＝H
EM
＝Z
L
(Z
L
+Z
RR
)
‑1Z
RT
(Z
TT
+Z
S
)
‑1其中，H
EM
为带有电磁特性的信道矩阵；步骤3：设置优化目标函数：步骤3：设置优化目标函数：式中，C为最大化的系统容量，即为优化目标；n
R
、n
...

【专利技术属性】
技术研发人员：周世钢，崔伦，杨宇航，林雪莲，陆计瑾，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：