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    基于透鏡天線陣的毫米波系統(tǒng)波束選擇研究

    2021-02-23 10:39:30艾志杰岳殿武曹學(xué)敏
    光通信研究 2021年1期
    關(guān)鍵詞:波束復(fù)雜度鏈路

    艾志杰,岳殿武,曹學(xué)敏,管 偉

    (大連海事大學(xué) 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院,遼寧 大連 116026)

    0 引 言

    毫米波大規(guī)模多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output , MIMO)作為5G無線通信的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)[1],由于傳統(tǒng)收發(fā)結(jié)構(gòu)的限制,存在著硬件成本與系統(tǒng)能耗過高的問題,特別是射頻鏈路的成本[2]。將離散透鏡陣列(Discrete Lens Array , DLA)與其結(jié)合形成波束空間結(jié)構(gòu)[3],通過有效的波束選擇來減少射頻鏈的數(shù)量對(duì)提高系統(tǒng)性能至關(guān)重要[4-5]。傳統(tǒng)的幅度最大化(Maximal Magnitude, MM)波束選擇方案雖然有較低的計(jì)算復(fù)雜度[4],但忽略了用戶間的干擾,成為限制多用戶系統(tǒng)性能的主要因素。文獻(xiàn)[6]中的干擾感知(Interference-Aware , IA)波束選擇方案,用戶間的干擾仍沒有得到充分的考慮。同時(shí),波束選擇還需要基站獲取大尺寸波束空間信道的信息,當(dāng)射頻鏈的數(shù)量有限時(shí),這是很難實(shí)現(xiàn)的。

    針對(duì)以上問題,在蟻群優(yōu)化(Ant Colony Optimization , ACO)算法的啟發(fā)下[7],本文提出了一種基于支持檢測(cè)(Support Detection , SD)估計(jì)信道的ACO波束選擇方案,基于SD方案獲得信道狀態(tài)信息(Channel State Information , CSI),通過ACO波束選擇方案為所有用戶聯(lián)合選擇波束。該方案利用波束空間信道的稀疏性并充分考慮用戶間波束的干擾,利用一種正反饋機(jī)制得到了計(jì)算復(fù)雜度顯著降低的接近最優(yōu)的主導(dǎo)波束集,不僅顯著降低了MIMO系統(tǒng)的維數(shù)和所需射頻鏈的數(shù)目,而且相對(duì)傳統(tǒng)的方案來說,提高了系統(tǒng)性能。

    1 系統(tǒng)模型

    1.1 透鏡天線陣下毫米波大規(guī)模MIMO系統(tǒng)模型

    我們考慮一個(gè)時(shí)分雙工(Time Division Duplexing , TDD)毫米波大規(guī)模MIMO系統(tǒng),其中基站使用N個(gè)天線和NRF個(gè)射頻鏈同時(shí)服務(wù)于K個(gè)單天線用戶。通過精心設(shè)計(jì)透鏡天線陣,把傳統(tǒng)的空間信道轉(zhuǎn)化為波束空間信道[3],系統(tǒng)模型如圖1所示。

    圖1 透鏡天線陣毫米波大規(guī)模MIMO系統(tǒng)模型

    波束空間的下行鏈路接收信號(hào)為

    1.2 信道估計(jì)

    算法1:基于SD的信道估計(jì)算法

    (3) 用最小二乘法得到估計(jì)分量:

    (5)i=i+1;

    2 波束選擇

    2.1 ACO波束選擇方案

    如果把波束選擇看作一個(gè)旅行商問題,其中用戶被視為城市,預(yù)定義的波束被作為每個(gè)用戶的可選路徑。我們的目標(biāo)是在式(5)中給出的最低成本標(biāo)準(zhǔn)下,用K條路徑(K條波束)旅行所有城市(K個(gè)用戶)一次。在ACO的啟發(fā)下,利用正反饋機(jī)制提出了一種基于SD估計(jì)信道的低復(fù)雜度迭代算法(即算法2),實(shí)現(xiàn)了接近最優(yōu)的波束選擇。

    算法2:基于ACO的波束選擇算法

    (2) 當(dāng)t=1∶Tmax時(shí),執(zhí)行B(t)=B(t-1);

    (3) 當(dāng)k=1∶K時(shí),執(zhí)行以下波束選擇的循環(huán),逐一為每個(gè)用戶選擇波束;

    (7)t=t+1;

    2.2 復(fù)雜度分析

    將所提波束選擇方案的計(jì)算復(fù)雜度與現(xiàn)有的MM單波束選擇算法[4]和IA波束選擇算法[5]進(jìn)行比較。由于K×K維矩陣求逆在IA算法和所提算法中具有最高的復(fù)雜度Ο(K3),而IA算法的主要復(fù)雜度來自于重新選擇干擾用戶(Interference-Users , IUs)的波束,因此通過計(jì)算執(zhí)行矩陣求逆的時(shí)間來比較它們的復(fù)雜度。

    3種波速選擇方案的計(jì)算復(fù)雜度對(duì)比如表1所示。

    表1 波束選擇方案的計(jì)算復(fù)雜度對(duì)比

    3 仿真分析

    圖2 3種波束選擇方案的系統(tǒng)和速率隨SNR變化曲線

    圖3所示為不同的上行鏈路發(fā)送SNR時(shí),基于SD估計(jì)信道和基于傳統(tǒng)正交匹配追蹤(Orthogonal Matching Pursuit , OMP)信道估計(jì),ACO波束選擇方案的和速率仿真曲線。仿真參數(shù)同圖2,仿真結(jié)果表明,基于SD估計(jì)信道的ACO波束選擇方案的系統(tǒng)性能優(yōu)于基于傳統(tǒng)OMP估計(jì)信道的ACO波束選擇方案,特別是在較低的上行鏈路發(fā)送SNR下。受用戶傳輸能量的限制,上行鏈路SNR通常比較低,當(dāng)上行鏈路SNR受限時(shí)(比如為10 dB),此時(shí)基于SD估計(jì)信道的ACO波束選擇方案更能達(dá)到接近完美CSI下的系統(tǒng)性能,而基于傳統(tǒng)OMP估計(jì)信道的ACO波束選擇方案受噪聲的影響較大,導(dǎo)致檢測(cè)的信道支持集不準(zhǔn)確,從而使系統(tǒng)性能惡化;此外,因?yàn)樾诺拦烙?jì)誤差的影響,隨著下行鏈路SNR的增大,基于估計(jì)信道的和速率曲線會(huì)趨于平穩(wěn)。

    圖3 不同估計(jì)信道下,ACO波束選擇方案的系統(tǒng)和速率隨SNR的變化曲線

    4 結(jié)束語

    在結(jié)合透鏡天線陣列的毫米波大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中,本文提出的基于SD估計(jì)信道的ACO波束選擇方案,以更高的精確度估計(jì)稀疏波束空間信道的支持集,獲得了較為準(zhǔn)確的信道狀態(tài)信息,而且充分考慮了用戶間波束的干擾,尤其是在較低的上行鏈路SNR下,以較低的計(jì)算復(fù)雜度極大限度地提高了系統(tǒng)和速率,優(yōu)于傳統(tǒng)壓縮感知估計(jì)信道下的IA和MM波束選擇方案。

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