Massive MIMO系统下行预编码性能及方案研究

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理论研究表明,在基站侧使用大量天线的Massive MIMO系统可以极大提高系统的容量或降低功耗。然而,Massive MIMO系统在实际应用中会不可避免地遇到以下两个硬件导致的问题:一、上下行链路使用不同器件会导致硬件失配,改变信道特性,从而影响系统性能;二、发射机的IQ支路失衡,会导致发射信号的变形,从而降低传统线性预编码器的性能。本文针对存在以上两个硬件问题的Massive MIMO系统,对下行链路的预编码方案进行了设计和性能分析。全文主要工作如下:一、分析了Massive MIMO系统下行链路采用MF和RZF预编码时的接收端SINR性能:1)利用随机数学工具,推导了发送端采用MF预编码时接收端的SINR概率分布;2)在天线数目趋于无穷大的条件下,对发送端采用MF和RZF预编码时接收端的SINR进行了渐进分析,得到如下结论:对于MF预编码,当天线数目N与用户数目U成比例趋于无穷时,也即U=口N,那么每个用户的渐进SINR为比例系数的倒数1/β,此时增加平均发送功率P0并不能提升系统性能;当用户数足够大时,每个用户的渐进SINR为NP0/[P0(U-1)+ln(NU)];当N趋于无穷大时,SINR决定于平均发送功率P0与1nN/N的比例:3)推导了RZF预编码下接收端SINR的闭合表达式。二、分析了Massive MIMO系统在上下行链路存在硬件失配时线性预编码方案的性能:1)针对存在路径损耗的瑞利衰落信道,推导了任意功率分配的条件下MF、RZF预编码在硬件失配时的可达速率;2)推导了MF、RZF预编码方案可达速率的上界,该上界仅与用户数和基站天线数的比值及硬件失配参数的数字特征有关;3)比较了不同硬件失配校准算法的等效功率增益,证明了Pre-Cal校准算法的等效功率增益优于Post-Cal校准算法。三、在每个用户配备单天线的下行Massive MIMO系统场景下,针对存在IQ失衡的发射机,设计了广义线性预编码方案并分析了其性能:1)推导了IQ失衡条件下的实数接收信号模型,在此模型下对不需要IQ失衡参数估计的WL-ZF-R预编码进行了性能分析,证明了WL-ZF-R预编码在有IQ失衡时的复用增益,与ZF预编码在没有IQ失衡时的复用增益相同;2)在复数接收信号模型下,推导了需要IQ失衡参数估计的WL-MMSE-C预编码方案,在不考虑IQ失衡参数的估计误差时,该方案性能与无IQ失衡情形下的MMSE预编码一致;3)提出了降低待估参数的数目的方法,在此基础上提出了DLS-RNP和ALS-RNP这两种低复杂度的IQ失衡参数估计方案;4)利用Krylov子空间方法,提出了简化ZF和MMSE预编码算法中矩阵求逆运算的共轭梯度迭代算法。四、在每个用户配备多根天线的下行Massive MIMO系统场景下,针对存在IQ失衡的发射机,设计了低复杂度的广义线性预编码方案并分析了性能:1)推导了BD类预编码方案在实数信号模型下的表达形式,利用矩阵求逆的Taylor展开,提出了降低WL-BD预编码方案计算复杂度的方法;2)推导了WL-BD预编码和速率以及复用增益的表达式,证明了:当发射机无IQ失衡时,WL-BD预编码与传统BD预编码性能一致;当发射机有IQ失衡时,WL-BD预编码的复用增益与传统BD预编码在无IQ失衡时的复用增益相同。
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