【摘 要】
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毫米波和大规模多输入多输出（Massive Multiple Input Multiple Output,MaMIMO）作为5G的关键技术,受到了越来越多的研究者关注。全数字预编码能够有效利用毫米波和Ma-MIMO的特性,提高系统的频谱效率,但考虑到基站系统的建设空间和能耗,全数字预编码方案不适合这种场景。本文研究更适合毫米波MaMIMO系统的预编码方案,即天线共用多个射频链路,分别设计模拟预编码
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毫米波和大规模多输入多输出（Massive Multiple Input Multiple Output,MaMIMO）作为5G的关键技术,受到了越来越多的研究者关注。全数字预编码能够有效利用毫米波和Ma-MIMO的特性,提高系统的频谱效率,但考虑到基站系统的建设空间和能耗,全数字预编码方案不适合这种场景。本文研究更适合毫米波MaMIMO系统的预编码方案,即天线共用多个射频链路,分别设计模拟预编码和基带数字预编码,运用Ma-MIMO阵列的3D增益弥补毫米波传输的路径损耗,增强用户接收信号强度,分析不同场景下混合预编码的设计流程并分别设计单小区单用户和多小区多用户毫米波Ma-MIMO系统的混合预编码算法。1)研究单小区单用户毫米波Ma-MIMO系统的混合预编码,提出一种将模拟预编码器和模拟组合器等效为物理信道的混合预编码（Equivalent Channel Hybrid Precoding,EQUA）算法。该算法以最大化频谱效率为目标,解耦发射端和接收端预编码和解码优化问题。首先通过交替搜索码本,获得模拟波束成形矩阵和模拟组合矩阵。然后将发射端射频链路到接收端射频链路等效为物理信道并对等效信道执行奇异值分解,以获得消除多数据流之间干扰的基带预编码器。最后设计一种基于卷积神经网络的求解模型,模型输入是信道状态矩阵,输出为模拟组合器权重,通过训练学习信道状态信息的内隐特征,获得频谱效率最大化的模拟组合器。训练过程中在每个输入数据中加入不同合成噪声来产生不同的信道状态信息,可以保证在硬件受限和CSI受噪声影响下,仍然能够获得性能较好的模拟组合器。2)研究多小区多用户毫米波Ma-MIMO系统的混合预编码,提出了一种分层管理小区间干扰和小区内干扰的两阶段混合预编码（Multicell and Multiuser Two-stage Hybrid Precoding,MMTHP）方案。在第一阶段,由于来自其他基站的信号与本小区天线和射频链路的连接结构无关,通过协调共享用户信道状态信息,将多小区干扰投影到用户预编码零空间,以消除多小区干扰;在第二阶段,将多用户混合预编码问题解耦为单用户混合预编码问题,首先通过迭代算法为每个用户依次设计模拟预编码器和组合器对,然后根据等效物理信道设计数字预编码器和组合器,使多用户干扰信道位于目标用户的干扰零空间,进一步提高频谱效率。仿真结果验证了MMTHP算法的优越性。特别地,MMTHP算法使用2比特的低分辨率ADC/DAC时,也能实现能耗和性能折中。
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