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基于奇异值分解的下一代无线MIMO通信系统的迭代注水算法
⃝⃝可在www.sciencedirect.com在线ScienceDirectICT Express 4(2018)171www.elsevier.com/locate/icte下一代无线MIMO通信中基于SVD的IWFAVinodh Kumar Minchula,G.萨西布沙纳·拉奥印度维萨卡帕特南安得拉大学欧洲经委会系接收日期:2017年9月13日;接受日期:2018年在线提供2018年摘要针对发送端无信道状态信息(No CSIT)和发送端有完全信道状态信息(Perfect CSIT)的点对点MIMO系统,提出了一种基于奇异值分解(SVD)的迭代注水算法(IWFA).针对基于瑞利衰落的本征信道,采用估计迭代注水功率分配算法,以最大化各态历经容量为目标,计算最优发射功率结果表明,与平均功率分配方法相比,该方法在遍历容量方面有明显的改善。c2018 韩 国 通 信 与 信 息 科 学 研 究 所 ( KICS ) 。 Elsevier B. V. 的 出 版 服 务 。 这 是 CC BY-NC-ND 许 可 证 下 的 开 放 获 取 文 章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。关键词:发射端信道状态信息(CSIT),遍历容量,多输入多输出(MIMO),奇异值分解(SVD),信噪比(SNR)1. 介绍下一代无线通信(NGWC)系统以及现有系统利用多个天线的空间特性。多输入多输出(MIMO)系统在4G的高级长期演进(LTE)中起着重要作用。最大可实现数据速率是LTE标准的主要要求[1,2]。香农另一个限制数据速率的因素是传输带宽:(a) 如果数据速率低于可用带宽(低带宽利用率),则接收信号功率的增加将导致更高的数据速率。(b) 如果数据速率高于或等于可用带宽(高带宽利用率),*通讯作者。电子邮件地址:www.example.comvinodh.edu @gmail.com(V.K. Minchula),sasigps@gmail.com(G.Sasibhushana Rao)。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.2018.01.011接收信号功率的较大增加将导致更高的数据速率。影响数据传输速率的主要因素是传输带宽.更宽的传输带宽支持更高的数据速率,但信道上存在多径衰落的挑战。为了实现高数据速率而增加接收机处的总接收功率的另一种方式是使用多路复用。单天线系统,例如分集接收机:单输入多输出(SIMO)、多输入单输出(MISO)和多输入多输出(MIMO)系统[1]。遍历容量是指在衰落信道中,基于发射端信道状态信息(CSIT)分布所能达到的最大通信速率。在[4,5]中分析了MIMO信道的遍历容量。本文的其余部分组织如下。在第2节中解释系统模型和具有信道矩阵的奇异值分解(SVD)的等效MIMO系统模型。在第三节中,详细介绍了在不同信道状态信息条件下用于计算最优功率分配的算法。在第四节中,给出了用最优遍历容量刻画遍历容量的数值结果。2405-9595/c2018韩国通信和信息科学研究所(KICS)。出版社:Elsevier B.V.这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。≤=Sr=Hs+ z=√×⎢⎣⎡∑=<$TrP=<$TrP+nK×R R∑α=是具有零均值和方差σ2的加性高斯白噪声(AWGN),并且在nr个接收器天线之间是不相关的[6]。接收器天线j接收以下的叠加:˜其中h iE|S K|2 ≤PHnT√i=1j= 1k=1nTnT172V.K. 明丘拉湾Sasibhushana Rao/ICT Express 4(2018)171Fig. 1. 没有CSIT的点对点MIMO系统(No-CSIT)。提出了功率分配方法。最后,在第5节中得出结论。图二. 完美CSIT的等效MIMO系统。λr)和r h表示矩阵的秩:r hmin(n R,nT)。信道能量被给出为n Tn Rr htr(H H H)= ∑ ∑<$h ji<$2= ∑|λk|第二章(三)2.1. MIMO系统模型使用transmit的输入s V s的线性变换预编码通过信道传送,并被接收为一个点对点的MIMO系统,具有nT发射天线,nas和nR接收天线的情况如图所示。1.一、EMIMO信道的数学模型可以是EsnTUVVs+z被问及Esrα=Hs+z(1)r=EsUs+z(4)nT其中r=(r1,r2,. . . T是在时间T处接收的信号,ααα在接收器处的后处理整形操作之后,信道输出乘以UH,得到瞬时α,s=(s1,s2,. . .,s nT)T是发送的信号,而zααααzαrEsUHUs+z=西班牙语(5)从发射机i发送的每个消息,由信道响应(H)和AWGN加权当量(1)用作具有或不具有完美信道状态信息(CSI)的MIMO信道的模型n R n T转换信道响应(H)由元素h j,i组成,如下所示3. 最优功率分配算法第2节中描述的系统模型允许表征无CSIT和完美CSIT系统的MIMO信道容量。MIMO系统的容量是通过最大化所有输入协方差上的互信息来h1,1. . .h1,nT通道响应(H)=. . .. . . . . .hnR,1hnR,nT⎤⎥⎦nR× nT(二)矩阵Rss,同时满足以下Rhj,i表示在信道之间的复信道系数第j个发射天线和第j个接收天线具有零均值独立同分布(i.i.d)圆形这样的系统的容量被给出为对称和复高斯(ZMCSCG)信道。Cmax(Rss)= Blog2(det(InR+HRss HH))2.2. 并行分解信道响应的SVD给出了可以同时复用的并行流的最大数量。符号的传输和接收依赖于预因此,优化输入协方差矩阵导致独立信道的发射功率优化。如果CSI在发射机处不可用,则使用均匀功率分配(其不保证香农容量)并且给出为,与通道基本结构相匹配的后处理基于其并行分解,如图所示。二、图 2,信道响应为H = U <$VH,U为CmaxB log2(Rss)=det(IEsRnT HH H))(六)n维酉矩阵V也是nT×nT的酉矩阵,且是nR×nT 的对角矩阵,具有非负奇异值σk[7在完美CSIT的情况下,针对MIMO系统中的每个子载波计算子信道矩阵的SVD,并且使用迭代注水功率分配算αα2. 系统模型Tr(Rss)=k=1(法来实现遍历容量[11,12],如表达式中给出的∑∑我∑)+σz===:= −××× ×××Max∑iPi≤P<$我2zzk=1λi,k−下面 [C= ERh(Blog2我V.K.明丘拉湾Sasibhushana Rao / ICT Express 4(2018)171-174173Poλi)]σ其中发射功率在天线之间分配为o我Rhi=1Po=Rhi=12µzλi=P(8)迭代注水功率分配算法中涉及的各个步骤如下所示。输入:最大功率P,通道λ1> λ2>···> λr,噪声功率σ2步骤1:初始化Po0步骤2:在迭代n处,根据σ2/λ2以升序对每个子载波中的r个子信道进行排序,其中λ2是第i个子信道ZI I第n个子载波的子信道,并且i1:r.步骤3:对于m r1,计算功率分配阈值(下面给出)并计算子信道的SNR。µ=(P+∑mσ2)m步骤4:如果阈值功率较高,则将功率分配给r个排序的子信道步骤5:否则,计算mr1并转到步骤3。更新下一次迭代的P(n)值并计算有效容量。4. 结果和讨论本节给出了数值结果,以说明在完美CSIT和无CSIT条件下遍历容量方面实现的性能改进第2节和第3节中详细介绍的概念,以及方程。(2)所有的模拟都是在MATLAB中完成的。图3(a)示出了通过实现MIMO迭代注水算法、MISO正交空时块编码(OSTBC)和SIMO接收波束成形获得的遍 历 容 量 。 我 们 观 察 到 , 在 12 dB 的 SNR 下 , 对 于MIMO、MISO和SIMO系统,遍历容量分别为7.513、5.878和3.228 bit/s/Hz图2中示出了在完美CSIT条件下使用迭代注水算法(IWFA)为MIMO配置计算的遍历容量和在无CSIT条件下的平均功率分配。 3(b). 仿真结果表明,该方法比平均功率分配方法具有更好的遍历容量例如,下面给出了当使用所提出的IWFA而不是使用平均功率分配i. 在2dB信噪比下,使用IWFA的遍历容量的改善百分比分别为25.67%、25.05%、24.25%、23.53%和20.69%。ii. 在18 dB信噪比下,使用IWFA对10×10、8× 8、6× 6、4×4和2×2的各态历经容量的改善百分比分别为3.07%、3.01%、2.95%、2.92%和1.65%图三. 对于(a)多天线方案和(b)在完美CSIT和无CSIT条件下的MIMO系统的不同配置,因此,在低SNR值下,获得了遍历容量的高百分比的改进例如,使用MATLAB模拟10 × 10 MIMO瑞利信道,并且通过计算信道矩阵的SVD,观察到的本征模为:λ1(13. 01)> λ2(3. 27)> λ3(2. 87)> λ4(2. 20)> λ5(1. (第90段)>λ6(1. 5)> λ7(1. 34)> λ8(1. 02)> λ9(0. 39)>λ10(0. 第十一章P1+(七)(−1××174V.K. 明丘拉湾Sasibhushana Rao/ICT Express 4(2018)1712 × 2 MIMO(10.46 bit/s/Hz)系统。我们发现,使用IWFA的不同配置的MIMO系统有更高的百分比,改善他们的信道容量。在理想CSIT条件下,该算法在低信噪比下性能更好,因为它将更多的功率分配给信道的最强本征模。致谢本文中提出的工作是由社会正义和赋权部,印度政府,新德里,根据UGC NFOBC奖学金Vide制裁信号。F./2016-17/NFO-2016-17-OBC-AND-26194/(SA-III/网站),日期为2016年2月利益冲突作者声明,本文中不存在利益冲突引用见图4。利用IWFA对10×10 MIMO系统的仿真本征信道进行功率和噪声水平分配。图4中示出了使用IWFA的该10 10 MIMO系统的每个本征信道的噪声和功率电平分配。我们观察到,高功率被分配给具有低噪声水平的信道,其具有较高的本征信道值。例如,对于本征信道1、5、7和9中的给定噪声水平,利用所 提 出 的 IWFA 分 配 的 功 率 百 分 比 分 别 为 96.38% 、81.92%、74.7%和9.64%5. 结论在本工作中,我们在已知和未知信道状态信息的条件下,估计了不同功率分配方法下多天线系统的各态历经容量。利用奇异值分解得到的瑞利信道响应的10个模拟本征模,采用最优功率分配方法计算了MIMO系统信道的香农容量。与通过MISO OSTBC(5.878 bit/s/Hz)和SIMO接收波束成形(3.228 bit/s/Hz)获得的容量相比,所提出的MIMO IWFA产生更好的容量(7.513 bit/s/Hz)。进一步增加天线配置也增加了容量。例如,10×10MIMO系统的容量(43.83 bit/s/Hz)高于[1] Gottapu Sasibhushana Rao,移动蜂窝通信,PearsonEducation,新德里,2013年。[2] E. Dahlman , S. Parkvall , J. Sköld , 4G LTE/LTE-Advanced forMobileBroadband,Elsevier,2011.[3] C.E. 通信的数学理论,贝尔系统。Tech. J. 379-423(1948)623-656.[4] G.J. Foschini,M.J. Gans,在使用多个天线时衰落环境中无线通信的限制,在:无线个人通信。No. 6,Kluwer Academic Press,1998,pp. 311-335[5] E. Telatar,多天线高斯信道的容量,欧洲。译你好ETT 10(6)(1999)585-596.[6] Arogyaswami Paulraj,Rohit Nabar,Dhananjay Gore,时空无线通信导论,剑桥大学出版社,2003年,pp. 66比153[7] T. Brown,E. DeCarvalho,P. Kyritsi,《MIMO无线电信道实用指南与MATLAB示例》,Wiley,2012,pp. 33比73[8] J. Winters,在瑞利衰落环境中具有分集的无线电通信系统的容量,IEEE J.Sel.Areas Commun. 5(1987)871-878。[9] A. Molisch,M.赢,J.H.Winters,降低复杂度的发射/接收分集系统,IEEE Trans. Signal Proc.51(2003)2729-2738。[10] A. Goldsmith,S. Jafar,N. Jindal,S. Vishwanath,MIMO信道的容量限制,IEEE J. Select. Areas Comm. 21(2003)684-701.[11] V. Tarokh,A. Naguib,N. Seshadri,A. Calderbank,用于高数据速率无线通信的空时码:信道估计误差、移动性和多路径存在下的性能准则,IEEE Trans. Commun. 47(1999)199-207。[12] AndreaGoldsmith , WirelessCommunications , CambridgeUniversityPress,2005,pp. 299-310.
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