无人机群协同通信中的大规模MIMO预编码方案研究

空军工程大学　93159部队　张铭宇

1.研究背景

无人机群协同作战是未来空战的一种新形态，可以大幅提高作战效能。随着协作机群数量和协作复杂度的提高，地面控制站或空中指挥平台需要和无人机群进行海量的信息交互，信息的传输速率成为进一步提升作战能力的瓶颈。

为满足急剧增长的空地/空空协同无线通信数据速率的需求，下一代通信系统在传输速率、频谱利用率效率、覆盖概率等关键性能上必须有所突破。大规模多输入多输出（MIMO，Multiple-Input Multiple-Output）技术作为5G移动通信关键方案之一，成为具有前途的研究方向。

大规模MIMO技术是指在基站侧安装大规模天线阵，其天线单元个数比现有典型配置增加一个量级以上，天线单元数一般远大于同一时频资源上服务的用户数。理论研究论证了适度规模系统的性能，显示其现实可行性。大规模MIMO技术因其能显著提高移动通信系统的功率和频谱效率，成为理想的解决方案。

2.问题与研究内容

由于大规模MIMO系统是的自我干扰，必需采用相关技术抑制干扰。由于基站天线规模大，而无人机功耗和计算能力小，无法应用传统的用户检测技术。大规模MIMO系统采用发射端预编码技术来抑制系统自我干扰。本文主要研究大规模MIMO通信中的预编码技术，包括基于最大比传输（MRT，Maximum Ratio Transmission）、迫零（ZF，Zero-forcing）和最小均方误差（MMSE，Minimum Mean Square Error）的预编码方案。

3.大规模MIMO系统模型

MIMO方案在发射端和接收端都选用多个天线阵列，根据无线信道的空间自由度，将数据里分解为多个并行数据流分配到不同发射天线端口，这些天线端口使用同一相时频资源块，接收端进行信道估计对接收数据进行检测恢复。

图1　MIMO系统简化模型

4.大规模MIMO预编码技术

预编码的基本思路是基站根据先验信道状态信息，选择合适的编码矩阵对发送信号进行预先加工，将多个用户的数据分解为并行子数据流，从而一致用户终端之间的干扰。接收端对接收信号进行简单的运算即可分解出用户所需的信息。因此，预编码的目的是对发送信号进行预处理削弱用户间的干扰。预编码方案基本可分为线性预编码和非线性预编码。非线性预编码中，发送端发送信号进行非线性编码操作，其效果逼比线性预编码更好，但复杂度更高。

图2　预编码基本流程

预编码基本流程如图 2所示。考虑一个单小区多用户的大规模MIMO系统，基站天线数为，用户数为，并且满足，每个用户配置单根天线。则所有用户接收的信号矩阵为

基站发送的预编码信号为：

（1）MRT预编码

MRT预编码因良好的系统性能和较低计算复杂度成为在大规模MIMO系统中使用较多的算法。如若用户之间不进行协作，基站不能抑制用户间的干扰，此时的最优选择是MRT发送预编码方案。用户j的预编码向量可表示为：

此时，预编码矩阵为：

（2）ZF预编码

在多用户系统中，用户之间信道存在相互干扰，MRT预编码方案不能抑制这些干扰，性能较差。ZF预编码技术基本思路是将用户之间干扰抵消，该算法求取信道矩阵广义逆，从而去除用户干扰，改善了系统性能。ZF预编码矩阵为：

（3）MMSE预编码

综合考虑干扰和噪声对系统性能的影响，MMSE预编码方案要求所有用户接收信号矩阵和基站发射信号矩阵均方误差最小，即：

利用正交性推导得到MMSE预编码矩阵为：

5.MATLAB的仿真

天线发送数据使用QPSK调制产生，用户数为Nr= 4，信噪比范围为-10～20dB。

图3　预编码误比特率曲线，

图4　预编码误比特率曲线，

图5　预编码频谱效率曲线，

图6　预编码频谱效率曲线，

6.总结

本文针对无人机群协同通信中大规模MIMO系统预编码技术了初步的硏究,包括数学模型建立和MATLAB仿真，并对结果进行了分析。仿真结果表明在低信噪比（SNR，signal-to-noise Ratio）条件下，MMSE预编码方案效果更优，在高信噪比条件下，ZF和MMSE性能接近。同时，随着天线数目增加，两中预编码方案差距减小。

[1]邹玉龙,姜晓,严培舜,朱佳.下一代无人机群协同通信网络[J].南京邮电大学学报(自然科学版),2017,37(03):43-51.

[2]尤力,高西奇.大规模MIMO无线通信关键技术[J].中兴通讯技术,2014,20(2):26-28.

[3]王海荣,俞菲,黄永明等.大规模MIMO多小区TDD系统中的预编码策略和导频调[J].信号处理,2013,29(8):915-924.

[4]郑和.大规模MIMO预编码技术研究与实现[D].电子科技大学,2015.