毫米波大规模 MIMO 系统中基于部分连接的混合预编码方案丨MDPI Electronics

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大规模多输入多输出 (MIMO) 技术是指在收发端分别布置大量天线来实现数据的多发多收，但随着天线数量的增加，信号处理的复杂度逐渐上升，且伴随高硬件成本和功耗的问题。为了解决上述问题，混合预编码技术成为了当前研究的热点之一，即对发送信号通过在基带部分进行数字预编码，之后再采用模拟预编码。为了解决传统部分连接混合预编码性能较差的问题，来自杭州电子科技大学的曹海燕教授及其团队在 Electronics 期刊下的特刊“Hybrid Precoding Based on Partial Connection for Millimeter-Wave Massive MIMO System”发表了文章，提出了一种基于交替优化的部分连接混合预编码方案，大大提高了系统性能。

由于传统的交替优化混合预编码方案一般是通过依次固定数字预编码 F_BB 和模拟预编码矩阵 F_RF，再通过反复迭代使其逼近最优的数字预编码矩阵 F_opt。但是其初始预编码矩阵都是随机生成，导致其收敛速度过慢，且容易陷入次优解。

图1. 部分连接结构毫米波大规模 MIMO 系统。

作者在文中提出了一种基于初值加速的交替优化算法，设计了一种启发式算法以计算模拟预编码矩阵的初值作为交替优化的起点。首先以最大化混合预编码矩阵与最优全数字预编码矩阵乘积的迹 (如下所示)

为目标设计了交替优化结构。为了降低交替优化算法的复杂度，作者提出借助等效信道 H_e=HF_RF 对初始模拟预编码矩阵进行设计 (如下所示)。

交替优化的算法能使混合预编码矩阵逼近最优全数字预编码矩阵，而初始模拟预编码的设计大大提高了交替优化算法的收敛速度。

图2. 频谱效率与迭代次数的关系。

作者通过系统频谱效率与信噪比 (Signal-to-Noise Ratio, SNR)、接收天线数之间的关系，并与最优全数字预编码方案、纯模拟预编码方案、基于等效信道的部分连接预编码方案基于 SIC 的部分连接预编码方案进行对比。仿真结果显示了所提算法的优越性。

图3. 低信噪比下，频谱效率与信噪比的关系。

图4. 高信噪比下，频谱效率与信噪比的关系。

图5. 接收天线数与信噪比的关系。       

图6. 不完美信道信息对所提算法的影响。

作者为了提高大规模 MIMO 系统的性能，降低算法的复杂度，提出一种基于交替优化的部分连接混合预编码方案。此外，作者还设计了一种启发式算法来计算模拟预编码器的初始值，作为交替优化的起点，以防止算法收敛得太慢。仿真结果表明，所提方案优于其他两种比较方案。同时，所提算法的性能不会因信道估计误差而遭受较大损失，具有较强的鲁棒性，可为工业设计提供指导。

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