混合预编码的改进方法及其在具有重叠子阵的毫米波大规模MU-MIMO系统中的应用

⃝可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectICTExpress 7（2021）460www.elsevier.com/locate/icte具有重叠子阵的毫米波大规模MU-MIMO系统的混合预编码：一种改进的GLRAM方法丁婷a，赵永军b，张磊ca河南省高速铁路运营维护工程研究中心，郑州，450018b国家数字交换系统工程技术研究中心，郑州，450001c格拉斯哥大学，格拉斯哥，G12 8QQ，苏格兰，英国接收日期：2020年11月17日;接收日期：2021年2月5日;接受日期：2021年2月28日2021年3月31日在线提供摘要毫米波（mmWave）大规模多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统通常采用混合预编码来减少复杂的硬件和高能耗。然而，大多数混合预编码方案考虑全连接架构，这可能导致能量效率的显著损失。本文提出了一种基于重叠子阵结构（OSA）的混合预编码方案，其中MU-MIMO系统的模拟部分由OSA网络实现。基于OSA架构，设计了一种改进的基于广义低秩矩阵近似（GLRAM）的混合预编码方案，以最大化可达和速率，其中模拟预编码算法应用相位对准技术和GLRAM方法获得具有大规模MIMO系统提供的高阵列增益的RF预编码器/组合器。然后，执行块对角化（BD）技术以获得用于复用增益的数字预编码矩阵。仿真结果表明，改进的基于GLRAM的OSA混合预编码算法可以减少迭代次数。与现有的混合预编码算法相比，该算法具有更高的频谱效率和更低的复杂度。c2021韩国通信和信息科学研究所（KICS）。出版社：Elsevier B.V.这是一个开放的访问CC BY-NC-ND许可证下的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。关键词：大规模MIMO;毫米波;混合预编码; GLRAM; BD1. 介绍毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）可以实现频谱效率的数量级增加，这使其成为5G及以后无线通信系统的有前途的技术[1，2]。在传统的MIMO系统中，每个天线需要一个射频（RF）链来实现复用增益方面的完全自由度。然而，在毫米波大规模MIMO系统中采用非常大量的天线导致无法承受的硬件成本和功耗[3，4]。为了降低硬件成本并且还为了实现高阵列增益，已经提出了混合模拟/数字预编码[5，6]，其可以减少RF链的数量而没有显著的性能损失[7，8]。∗ 通讯作者。电子邮件地址：dingting_ndsc@foxmail.com（T.Ding），zhaoyjzz@163.com（Y.Zhao），lei. surrey.ac.uk（L. Zhang）。同行评审由韩国通信和信息科学研究所（KICS）负责https://doi.org/10.1016/j.icte.2021.02.009根据射频链到天线的映射方式，混合预编码结构分为全连接结构和子阵连接结构。在全连接架构中，每个RF链都连接到所有天线。由于基站（BS）处的天线的数量可以是数百个，例如[9]中的256个，因此完全连接的架构需要数千个移相器（PS）。这有两个缺点：（1）需要更多的能量来补偿PS的插入损耗;（2）带来更高的计算复杂度。相比之下，在基于混合预编码的子阵列连接架构中，每个RF链仅连接到BS天线的子集，这可以显著减少所需PS的数量。因此，这种类型的架构更节能且易于实现。目前大多数关于混合预编码的研究主要适用于全连接架构方案。如果在发送端和接收端都采用混合预编码架构，则需要优化基带预编码矩阵和基带组合矩阵，2405-9595/2021韩国通信和信息科学研究所（KICS）。出版社：Elsevier B.V.这是一个开放的访问CC BY-NC-ND许可证下的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。T. 丁氏Y.Zhao和L.张ICT Express 7（2021）460461{·}·=∥·∥·|·|·图1.一、 用于大规模MU-MIMO系统的混合架构。对预编码矩阵和组合矩阵进行仿真，得到系统的最大和速率。如果模拟预编码矩阵和模拟组合矩阵都由移相器网络实现，则两个矩阵的恒模约束会导致整个系统的非凸优化。所以我们才要-抽搐被用得太多了。混合预编码中数模信号处理的主要方法在[10]中提出了一种基于毫米波信道空间稀疏性的正交匹配追踪（OMP）算法。此外，提出了一种基于最小均方误差（MMSE）的混合预编码算法，并在拉格朗日算法的约束下获得了封闭解[11]。在[12]中提出的混合预编码方案在RF域中应用相位控制方法此外，在更一般的MU-MIMO场景中提出了基于等增益传输（EGT）的混合预编码[13]。然而，针对子阵结构的预编码算法研究较少，且大多数研究都是假设单天线用户，或对多天线用户进行组合仿真。此外，假设每个用户配备有一个RF链。在[15]中使用连续干扰消除来优化每个子阵列的容量。子阵列架构利用具有较少天线数目的子阵列进行模拟预编码，这导致阵列增益的降级。因此，不仅实现更高的阵列增益，而且保持相对较低的复杂度，在[18]中，Song等人首先提出了一种高效的混合预编码架构，即，重叠子阵列结构（OSA），其中相邻的子阵列彼此重叠。提出了一种不同的混合预编码架构具有它们自己的特性，例如，子阵列连接架构改变了全连接架构的混合预编码在不同的混合预编码架构下具有低硬件复杂度和高频谱效率仍然是有待克服的公开问题。本文的主要贡献归纳如下：针对毫米波大规模MU-MIMO系统的下行链路，提出了一种改进的广义低秩矩阵近似和块对角化的混合预编码算法（MGLRAM+BD），并对每个用户进行多流传输。为 了 获 得 高 的 阵 列 增 益 ， 采 用 相 位 对 准 技 术 和GLRAM方法实现了RF预编码器/合并器。数字预编码采用块对角化（BD）算法，充分利用复用增益.与现有的混合预编码方案相比，该方案在低硬件复杂度和低计算复杂度的情况下，在总速率和能量效率方面都能获得良好的性能。符号说明：表示取模，[ ] T表示取矩阵的转置，[ ] H表示取矩阵的共轭转置，F表示F-范数，E表示取期望值，abs（）表示取绝对值。2. 毫米波大规模MIMO我们提出了一种具有混合架构的毫米波大规模MU-MIMO系统，如图1所示。1.一、BS通过不同的阵列架构配备有Nt个天线和N个RFRF链当NRFNt时，该图适用于混合设计.< 对于第k个（k 1，2，. . . ，K）用户，它配备有Nr个天线，采用全连接阵列结构。每个用户使用Lr个RF链来支持Ns个数据流的传输，使得BS的传输数据流的总数为KNs。对于第k个用户，接收信号表示为yk=T（k）HW（k） HHkFRFFBBs+T（k） HW（k） Hnk结构。因此，如何设计一种混合预编码算法BB RFBB RF（一）k= 1，2，. . . ，K····T. 丁氏Y.Zhao和L.张ICT Express 7（2021）460462]∈≤∈∈+TWn.中国···我（）（）=其可以写成s =[s1，s2，. . . ，S K] T，和ESSH=00· · ·W（K）H我我Nrλ我我⎢K[客户端]Hk=LδiaMS吉吉的BSθi、（五）图二. 阵列体系结构模型。(a)完全连接，MS=Nt=6，（b）NOSA，MS=3，以及（c）OSA，MS=4，Nt= 2。其中s ∈ CK Ns×1 是K [1]个用户的总信号向量，在本文中考虑 如图 2、当m=Ms=Nt/NRF，其中，M表示超过P IKNs，其中IKNs是K N S×K N S单位矩阵。 P重叠的子阵列，该系统具有NOSA图所示。 2（b）;K Ns是BS处的平均发射功率。HK∈ CNr×Nt是当M=Ms时=Nt时，系统具有全连接第k个用户的信道矩阵，nkCNr×1是方差为σ2INr的加性高斯白噪声向量。图中所示的结构。 2（a）. 假设0M<本文应用了Ms技术，保证了系统的可靠性，W（k）∈CNr×Lr T（k） ∈CLr×NskOSA。射频BB是RF组合器，对于不同的阵列架构，模拟第k个用户的基带解码器。矩阵FRFCNt×NRF和FBBCNRF×K Ns表示模拟RF预编码器和数字基带预编码器。第k个用户的接收信号可以表示为K预编码矩阵FRF被定义为：FRF=f1，f2，· · ·，fNRF第1章（1）yk=T（k）HH（k）F（k）sk+∑T（k）HH（k）F（i）s.f第2（1）段。. .中国（4）BBeqBBBBi=1，i=kEQBBI（二）= f（M）。中文（简体）（k）H（k） HK1s.好吧.N个RF.⎥BB RFf≤2（Ms）..⎦我们为每个用户定义一个等效基带信道H（k）= W（k）HH FRF， k = 1，2，. . . 、K.（3）fNRF（Ms），eqRFk其中fi（n）（i = 1，2，. . . ，NRF，n=1，2，.. . ，Ms）是整个等效多用户基带信道可以表示为：预编码矩阵FRF的非零权重。为了反映毫米波信道的稀疏散射体的特性，(1) HRF00(2) H中国1H2在本文中使用信道矩阵Hk在BS=100WRF···0RF我 的天HK第k个用户可以表示为方程式1.1... ... ⎥⎦⎢⎣ . 俄罗斯联邦NtNr∑L（k）H（k）图2示出了用于模拟预编码的三种阵列架构。其中δl是第k个用户的第l条路径的增益，在完全连接的架构的情况下，在图中。2（a），每个RF链连接到所有天线元件，并且Nt NRF[0，2π我）和 θk∈我[0， 2π）是到达角（AoA），模拟预编码需要PS在非-重叠子阵列架构（NOSA），在图。 2（b），每个第l条路径的离开角（AoD）的BS θk ∈CNt×1和MS克∈CNr×1表示天线RF链仅连接到天线的子集（一个子阵列），并且这些子阵列是连续的，因此仅需要Nt个相移基于OSA的架构如图所示。 2（c），其中每个RF链也连接到分别是BS和MS的阵列响应向量为了简单起见，本文采用均匀线阵（UWB）的BS和MS。阵列响应向量表示为子数组，但这些子数组允许重叠。以来重叠区域中的一些天线可以连接到（k）[1j2πdsin（k）j（N）dsin（k）]Ti=1的吉吉1，e，。.. 得双曲余切值.r−1、HT. 丁氏Y.Zhao和L.张ICT Express 7（2021）460463θ==−KiNtλθiθi需要更多的RF链，具有N个RF M的PS，其中M表示连接到一个RF链的PS的数量，其是每个RF链中用于预编码的天线的数量（） 1[j2πdsin（k）j（N）dsin（k）]T子数组为了在系统性能和硬件实现复杂性之间取得折衷，图1中的OSA被设计成一种新的结构。 2（c）是其中j1，λ是信号波长，并且d是相邻天线元件之间的距离满足d毫米波频率下λ/2=的1，et−1，。.. 得双曲余切值.、T. 丁氏Y.Zhao和L.张ICT Express 7（2021）460464RF⎜KRFBBRFK⏐=···∑−k=1⏐PRFRF并且，对于给定的F_RF和F_k，我W（k）RFRFKRFS. t. W（k）HW（k）=IL，RFSKNsBBEQBBLrRFNr， Nr−LrBBS. t.FEQFBB∥2=P。通过特征值分解解决优化问题，RFRFRFRFR）[客户端]S我BBEQBB3. 基于重叠子阵的混合预编码方案对于给定的W（k）和k，系统的可实现的和速率可以表示为Max⎜⎛∑⎞⎟RFKRFRFK（K）F跟踪FHHHW（k）W（k）HHkFRFR=∑log2N+PR−1T（k）HH（k）F（k）RFk=1（十一）×F（k）HH（k）HT（k）），S. t. FHFRF=IN ，图尔克，KK2⎞R=P∑T（k）HH（k）F（i）F（i）HH（k）HT（k）Max迹∑K Ns i=1，i=k（七）RF、RFk=1μm（十二）是干扰和噪声的协方差矩阵GLRAM通过迭代最我们的目标是设计FRF，FBB，W（k）和T（k）到更新FRF和W（k）。 基于GLRAM的RF 预编码在一定的约束条件下最大化总速率。问题转换如下：方案总结如下。算法1： 基于GLRAM的RF预编码方案。∑（Σ）⎟KNs（六）BBEQBB哪里BBEQBBBBEQBBK2（k）H（k）H（k）（k）FQK+ σ TBB WRF WRFT BBRFR⎝⎠T. 丁氏Y.Zhao和L.张ICT Express 7（2021）460465P1克T. 丁氏Y.Zhao和L.张ICT Express 7（2021）460466KRF2RFFRF， W（k），Akk=1n.k−W（）FRF， W（k），Wkk=1RFKRFF（十）4. 基于改进GLRAMRF不RFRFREQRF射频R=log2IN+Ri−T（）H（k）F（）1：k：W（k）=T. 丁氏Y.Zhao和L.张ICT Express 7（2021）460467我，0、 数量T. 丁氏Y.Zhao和L.张ICT Express 7（2021）460468k=1T. 丁氏Y.Zhao和L.张ICT Express 7（2021）460469迭代次数I，阈值ε∈R（极小的数）T. 丁氏Y.Zhao和L.张ICT Express 7（2021）460470×F（k）HH（k）HT（k）（八）T. 丁氏Y.Zhao和L.张ICT Express 7（2021）4604712：对于i=i+1并且根据（11），计算P（i），并且RF BBFTT. 丁氏Y.Zhao和L.张ICT Express 7（2021）460472FRF（i）=U（：，1：NRF）的作用（EVD），其中T. 丁氏Y.Zhao和L.张ICT Express 7（2021）460473S. t. FHFRF= IN，W（k）HW（k）=IL。T. 丁氏Y.Zhao和L.张ICT Express 7（2021）460474由对应于NRF的P（i）的NRF特征值T. 丁氏Y.Zhao和L.张ICT Express 7（2021）4604752RF AkFRFF在实际计算中应考虑OSA中的链。因此，我们构造了一个有效的算法，RF RFr要解决上述总和速率最大化问题是相当困难最大特征向量（k）T. 丁氏Y.Zhao和L.张ICT Express 7（2021）460476针对这一问题，本文对混合预编码进行了分解，第三节： 对于每个用户k，1，2，K，WRF 可以实现与FRF（i）相同。T. 丁氏Y.Zhao和L.张ICT Express 7（2021）460477分为RF模拟预编码器/组合器和数字基带预编码器/组合器，编码器/解码器。T. 丁氏Y.Zhao和L.张ICT Express 7（2021）460478k=1给出了第k个用户的有效信道4：计算绝对值（ΣK方程式（i）FKT. 丁氏Y.Zhao和L.张ICT Express 7（2021）460479k=1Eq（i-1）