MU-MIMO系统：低复杂度用户选择算法探究

"MU-MIMO系统中一种低复杂度的用户选择算法" 在多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统中，基站需要有效地选择用户子集以最大化系统的总吞吐量。传统的穷尽搜索算法虽然能找出最优的用户组合，但其计算复杂度随着用户数量的增加而指数级增长，这在大规模系统中变得不可行。针对这个问题，余安提出的低复杂度用户选择算法旨在找到接近最优性能的解决方案，同时降低计算复杂度。 该算法基于预编码码本，利用预编码技术来处理空间无线信道的相关性问题。预编码是一种在发射端对信号进行处理的技术，目的是在接收端减少干扰和提高信号质量。在MU-MIMO系统中，基站拥有多个天线，而用户端可能只有一个天线。预编码码本是由一组归一化的矩阵构成，这些矩阵用于调整基站的发射信号，以实现用户间的正交或接近正交传输。 论文中提到的系统模型是一个包含K个用户的下行MU-MIMO系统，基站配备M根天线，每个用户端有一根天线。码本集合C由L个M×M的归一化矩阵组成，用于线性预编码。当信号通过这些矩阵预编码后，通过M个天线发送，接收端收到的信号可以用公式(1)表示，其中y是接收信号，Hu是用户n的信道矩阵，u是发送的数据符号矢量，且满足归一化条件E[H^Huu^H]=I。 现有的用户选择算法通常分为两类：一类适用于时分双工（TDD）系统，利用上行和下行信道的互易性获取所有用户的信道状态信息（CSI），然后按照特定准则选择用户，但这类算法的计算复杂度较高；另一类是针对频分双工（FDD）系统，结合有限反馈的预编码方案，如PU2RC，基站仅依赖用户的反馈信息进行用户选择，无需直接获取全部CSI，但这种方法可能牺牲部分性能。 余安的算法主要针对TDD系统，它采用较低复杂度的策略，但仍能实现接近最优用户选择方案的性能。通过仿真分析，该算法的性能接近传统的穷举搜索算法，但计算复杂度显著降低，更适合大规模MU-MIMO系统。这种方法对于提高系统效率和应对未来5G及更高级别网络中的大规模连接具有重要意义，因为它能够在保证性能的同时，减轻基站的计算负担。