多输入多输出系统中动态连接混合预编码设计

2022-09-14李树梅李正权

科学与信息化 2022年17期

李树梅李正权，2

1. 江南大学物联网工程学院江苏无锡 214122；2. 江苏省未来网络创新研究院江苏南京 211111

引言

目前，蜂窝网络总可用带宽不足以支持5G移动服务的流量需求，从而推动探索带宽丰富、利用率较低的30-100GHz毫米波频段。但毫米波通信路径损耗高，必须结合大规模多输入多输出（Multiple input multiple output，MIMO）技术，大量天线带来的天线阵列增益弥补这一缺陷。

1 混合预编码技术研究现状

毫米波大规模MIMO系统中采用混合预编码技术对包含数据信息的发送信号进行预处理，消除信号间的干扰，使得MIMO系统频谱效率性能表现最优。混合预编码由低维度数字预编码和高维度模拟预编码组成，该结构能够降低射频链路功耗，且可实现与采用最佳无约束预编码等同的频谱效率[1-2]。

常见混合预编码结构包括全连接（Fully-connected，FC）和子连接（Sub-connected，SC）两种结构[3]。在全连接结构中，每个射频链均与全部天线阵列单元相连，故而大规模MIMO系统可以获得高天线阵列增益，但所需移相器数目随着天线阵列规模增大而增加，而且往往需要高分辨率移相器，以保证系统的频谱效率性能，然而高分辨率移相器意味着硬件功耗增加。在子连接结构中，天线阵列被分为多个天线子集，每个射频链仅与其中一个固定的天线子集相连，移相器数量大大减少，从而降低了硬件功耗，但系统频谱效率降低[4]。

近年来，Feng等人提出了双相位分辨率移相器的混合预编码结构，虽然低分辨率移相器功耗低，但移相器数量并未发生变化[5]。Yan等人基于子连接结构设计了一种变化的部分子连接结构，使得每个射频链可以与多个天线阵列子集合连接[6]。上述方案无法完全适应信道状态变化，满足不了实际系统中频谱效率和功耗需求。因此，研究更为灵活的混合预编码连接结构和设计方法是很有必要的。

2 系统模型

假设基站发射端配备根发射天线、个射频链，用户接收端配置根接收天线和个射频链，数据流数为。基站发射端对发射信号s进行数字预编码、模拟预编码处理后，经由发射天线发送至加噪信道进行数据传输，用户端对数据处理得到接收信号，以实现多数据流传输。采用Saleh-Valenzuela信道模型，则接收信号向量为：

3 动态连接混合预编码设计

3.1 动态连接结构

为充分利用全连接和子连接两种结构优势，设计了一种基于动态连接（Dynamic-partially connection，DPC）结构的混合预编码。在该动态连接结构中，模拟预编码由开关连接网络和移相器两部分组成，每个射频链与每根发射天线间设置一个动态开关，以控制射频链与天线的连接。设定每个射频链与M根天线相连，即每个射频链路需要的移相器数量为M。通过调节开关状态，动态连接结构具有高度灵活性。

3.2 混合预编码设计

假定收发端均已知信道状态信息，以高斯信号作为发射信号，则系统频谱效率R为：

本文以系统频谱效率作为指标设计混合预编码，故只需最大化式中的第二项。

由移相器的恒模约束条件可知，混合预编码设计具有非凸约束限制，求解类似的多元变量优化问题，难度大、复杂度高。当模拟预编码矩阵已知的情况下，数字预编码矩阵可以由等效信道的奇异值分解得到。因此问题表述为：

4 仿真实验与分析

图1 系统频谱效率随信噪比变化情况

本节对毫米波大规模MIMO通信系统进行仿真实验与分析。设定收发端天线数为64，射频链路数为4，数据流数为4或2，传输路径增益服从瑞利分布，发射功率均匀分配。将提出的相位交替优化（Phase alternation optimization，PAO）方法用于FC、SC结构，并与以下算法作对比：最佳无约束预编码（OPT）；采用梯度下降的混合预编码（AO）算法；逐元素更新算法（EBE）、矩阵矢量化（VEC）算法。

如上图所示，几种算法的频谱效率均随着信噪比的增加而提高。与现有算法相比，本文所提出的PAO混合预编码设计方法实现了频谱效率的提升，且其性能接近于最佳无约束预编码。当所需频谱效率一定时，采用提出的混合预编码设计方法可减少所需移相器数量，从而降低硬件功耗。