在大规模的MIMO系统容量和传输技术

文摘

大规模的MIMO无线系统是一个多用户味噌系统基站包括大量的天线对用户设备的数量,每个配备一个天线。大规模分布式天线被视为前进的道路在提高传输速率和用户容量5 g无线。大规模分布式天线系统的潜力在于能力几乎总是接近于零的相互耦合,实现多用户的通道。耦合系数减少传输天线通过为每个一倍半。在高比特率大规模分布式天线系统基站天线和用户,下行容量增加bps /赫兹,和每个用户的能力降低bps / Hz。这种能力可以通过权力分享和使用信号对齐到各自的权重向量 渠道的用户。低比特率传输时间达到共享和权力分享一样的能力。系统容量降低随着通道耦合系数增加。干扰避免或最小化策略可以用来实现可用的能力在这样的场景。概率分布的通道耦合系数是一个方便的工具来预测天线的数量需要限定一个大规模的分布式天线系统。

1。介绍

研究和开发活动的多输入多输出(MIMO)无线系统起源于二十多年前。然而,MIMO系统的潜力来提高无线移动通信的功能仍然是利用。MIMO无线系统的初步研究活动之间的点到点通信收发器配备了相当数量的多天线发射和接收结束。这项工作的起源可以追溯到随机矩阵理论的应用信息理论的相互耦合随机向量(1,2]。米姆是第一个发现这个词3),作者推导出某些MIMO信道的信息容量和记忆。这项工作的结果已用于解决串音问题在有线通信系统(4和无线通讯的交叉耦合问题5]。因此,矩阵的里程碑式的论文信息理论的无线通道出现在1990年代6,7]。编码方法实现MIMO无线信道的容量也已报告在这个时期(8- - - - - -10]。发表在实验工作MIMO无线系统后(11]。

从商业无线通信系统多用户系统中典型的用户设备由一个或两个天线,随后的注意力一直在多用户MIMO系统与多个天线基站为用户设备配备相对较少数量的天线。虽然可以设想一个系统完整的基站和用户设备之间合作形成一个矩阵通道在这种情况下,需要解决的理论和实践问题是巨大的,不现实的艺术状态的技术。很难解决信道估计和反馈问题,同步,和预编码方法,等等。有些简单形式的多用户MIMO系统是包含在3 g无线标准几天线的基站分配每个用户和每个用户设备包含两个天线12]。这种系统的设计需要考虑的计算单元内不同的天线系统链接网站之间的相互干扰,以及从不同的细胞之间的相互干扰链接网站(13]。这些方法很难扩大规模随着系统的发展。

近年来研究人员和开发人员一直在多用户MIMO系统的基站有大量过剩天线相对于被服务用户的数量和每个用户设备可能有一个天线。这种特殊形式的分布式天线系统被称为大规模MIMO或full-dimension MIMO系统(14,15]。大规模的MIMO系统有一些可取的属性。统计特征可以几乎总是实现正交或几乎正交多输入单输出(味噌)通道。在这个场景中,晶格内部以及注液电池干扰用户变得微不足道。因此,该系统具有可扩展性与缓解操作用户设备增加。此外,一些天线故障不会影响性能,因为服务天线是一个动态的组(可以热交换)16]。许多最近的文献大量天线系统侧重于实现载波同步等问题(17)和飞行员污染(18]。增加硬件复杂度的要求模拟射频(RF)链为每个天线也一直关注。然而,低成本的实现是可能的作为单独的射频连锁店在显著低功率运行。电力/天线减少反向发射天线的数量。总传输功率只有线性增加的用户终端服务。最近出版的工作,如(19)的上下文中提出模数混合技术基于毫米波巨大的MIMO系统。大规模的MIMO系统是基于渐近结果在发射天线的数量被认为是大型和最优性能依赖于信道协方差的知识。实时估计的统计参数与大系统是很困难的。随机算法研究了有效的波束形成的巨大的MIMO系统作为替代(20.]。

本文提出一种研究实现下行容量与理想的非耦合(正交)和部分耦合的多用户频道有多个基站的天线和单天线用户终端。最优/非最优传输矢量设计策略实现的能力。分析和仿真结果获得了单个细胞。假设基站完成知识的所有用户的下行通道。节2,表达的信号干扰噪声比(SINR)和传输容量受到详细审查得出主要结论当非耦合通道实例化的趋势。这种情况下正是理想的大规模分布式天线系统。结果表明,传播向量的选择和多址技术要求达到的能力在这种情况下是微不足道的。接下来,节3解决了部分耦合通道实例化时必要的策略。更复杂的传播载体的设计方法需要达到的能力。率的区域最优和次优方法进行了研究和比较。提出了仿真结果说明不同方法的相对表现趋势通道耦合系数各不相同。插图举例说明了表演各种策略的收敛于琐碎的性能情况下,渠道成为非耦合。

渠道不同的用户之间的耦合因素是随机和良好的解偶联只在概率意义上的实现。耦合系数的概率分布检验4。推导耦合因素的累积分布不同数量的基站天线在这一节中。这些曲线研究得出重要的结论在天线上要求系统具备巨大的天线系统。

2。在非耦合传输通道

在系统研究,在基站天线用户设备各有一个天线。让 向量和基站之间的渠道用户是 , 。每一个的元素是无线信道的衰落系数之间的传输/接收天线。的这些向量的元素在每个通道可以建模为不相关的零均值与单位圆对称复高斯随机变量方差(21,22]。这个模型假定物理无线环境丰富的散射。总可用功率是分布式用户。应该注意的是,空间平均功率获得一双接收器当只有一个传输和接收天线元素;也就是说,the analytical framework accounts for path loss and shadow fading loss. The distribution of power among为每个用户传输天线是由一个权重向量 。这个向量可以表示在标准化形式, ,在那里总功率分配给用户的分享吗和有单位规范,即 。的规范 复杂的矢量这是 ,在那里 的元素是 。

在用户收到SINR可以写成

的符号代表内积定义为 ,在那里和行向量的大小吗 和的共轭转置 。的符号意味着绝对值。在这个表达式中,分子是结果的接收信号功率加权向量的投影到相应的信道向量。分母是在接收机干扰加噪声。权重向量归一化接收机的噪声电压。因此,归一化噪声功率的接收天线,所以是什么 。最大的可实现的比特率(能力)的用户在信息理论意义(23)是 因此最大的总和率 自的能力通过用户是一个单调递增函数的 ,最大化的由(1)最大化 。因此,它可以观察到用户的能力取决于电力分配渠道,和所有的权重向量用户。权力分配和权重向量是信号处理算法的控制下,而渠道传播环境决定的。如果一个实例化的矢量通道 是相互正交的(非耦合),对于一个给定的功率分配 ,权重向量 一致的各自的渠道 也就是说, ,最大限度地在分母分子和零干扰项(1),从而最大化因此传输速率 。利率的能力是实现用户渠道权力的分配股份。另一方面,可以分配给每个用户的总功率时间依次实现一小部分时间共享传输。时间的能力共享和权力分享方法进一步讨论下面的部分。

2.1。分时

让基站发送数据通过共享之间的时间n用户和总可用功率分配到单个用户。用户k达到率使用一个分数时间框架;因此, 。从(1)和(2)通过用户的能力随着时间的推移,共享 ,或

高阶二项展开式和遗漏的假设 近似的结果: 这是利率实现了低比特率(低功率)传播。的结果(4)和(5)是独立的通道之间的耦合程度,因为传输发生一次为一个用户。

2.2。权力分享

为非耦合通道 为 和最优权重向量是那些符合各自的渠道,也就是说, 。从(1)和(2这些向量),导致容量: 的比较(5)和(6)表明,在低比特率传输,通过用户通过与一小部分分时时间框架的收敛于系统的能力可以实现同时传输到所有用户在整个时间框架与股票的权力 。这是一个优雅和有用的结果显示的可能性实现能力与简单的分时,低比特率传输。

图1为一个例子例说明了这一事实。这个数字比较率地区分时和权力分享两个用户( )在总功率水平从-21 db在步骤3 db -12分贝。这些结果已经获得了4个基站天线的情况下( ), 。在这里是归一化耦合因素的两个渠道。而使用的天线数量在这个例子可能不会成为“大规模”,对渠道选择通过不断从零均值生成实例化频道圆对称高斯分布的方差,直到耦合水平明显小。高比特率(大功率)传输,得到了以下结果。我们在(6) 。足够大的数量的基站天线 , 。假设等于电力股用户(6)减少 两个观察。首先用户的可实现的能力降低1个基点/赫兹为每个用户的数量翻倍 。第二能力增加1个基点/赫兹为每个基站天线的数量翻一倍 。

图2了这些结果。图中的曲线取得了 和 电源设置一系列的步骤1 db。与 功率的范围从20 db 30分贝,而用 一系列14 db 24 db已经使用。6 db的区别一直保持以补偿因子4天线的数量 。频道选择实例化,耦合系数极小值 。两组曲线为不同的值不一致,在这种情况下由于天线的数量不足以满足条件 。它可以观察到最优对利率1个基点/ Hz以下分配实现的总可用单个用户的权力。值得提及,在大规模分布式天线系统由大量过剩的基站天线和用户的数量相比,术语(7)可以被忽视和任何用户的容量变得独立的用户总数。

本节主要集中在分开多用户传输通道实例化。在大规模的分布式天线系统中,大部分的通道实例化是相互分开的。然而,然而存在一个有限的概率小,渠道有显著水平的耦合。这个概率增加随着活跃用户数量的增加对基站天线的数量。因此,近距离观察耦合通道的情况下是必要的。在这种情况下,简单的加权向量的调整各自的渠道是次优的。如零迫使其他策略,最佳线性优化和脏纸编码被认为是实现更好的性能。部分3提出了最优权重向量耦合通道的设计技术。

3所示。耦合的传播渠道

传输速率最大化意味着SINR的最大化。为此,基于拉格朗日的最佳线性优化等方法(车辆)和零迫使(ZF)进行了研究并与脏纸编码(DPC)。DPC的场景是最佳的担忧([24)和引用)。相对表现的这些技术研究了考虑每个配备单个天线和两个用户在基站发射天线。

在讨论中,这两个概念 用矢量通道和h。这里主要的优化问题是两个用户的容量之和最大化可用的通道实例化分数的总功率分配给两个用户不同。首先评估表面获得的解决方案可以实现所需的最低总功率双率 飞机速度。表面的交点的最低总功率和飞机平行于 飞机给了可实现的能力曲线可用的总功率。

3.1。最佳线性优化(车辆)

两个用户的渠道和 ,的SINR表达(1)减少 和总功率 。最优权重向量和功率值可以发现解决的拉格朗日优化问题 这个方程是最小的目标函数偏导数时对共轭转置和成为零。最优拉格朗日乘数法和组双曲方程的解决方案(10)和(11)。 在这些方程, (施瓦茨的身份), , , , 。解决方案的解决方案是两个值,一个导致一组可行的功率水平。因此,实现最低总功率的权重向量 和 因此,最小的力量是由(14)。功率的表达式可以很容易地由分子的双取代每个参数,例如,通过 , 通过 ,等等。因此,总最小功率实现利率的一对是由(15)。

3.2。脏纸编码(DPC)

车辆的部分3.1两个用户传输,相互影响的。可以消除干扰的一个用户通过预编码技术使其他用户“幻影”(25),脏纸编码(DPC) [26尤其是]。假设用户的通道通过预编码符号传播,使幻影与通道特权用户吗对幽灵用户的符号传播渠道 。特权用户的通道不经历幻的干扰用户的频道吗因此(8)减少 幽灵的用户的通道体验特权用户干扰的通道 。如果电源可用幻影用户相比明显大特权用户可用的力量,然后幻影的干扰有经验的用户不会显著降低SINR, 。有了这样一个预编码,权重向量的选择幽灵的用户的特权用户没有影响。因此,可以选择最大化幻影用户的速度。选择 达到最大速度。在这种背景下,有一个自由选择的权重向量 。它可以计算基于三种不同的标准导致礼貌,咄咄逼人,和客观的版本的DPC下面讨论。

3.2.1之上。礼貌的DPC

在这种方法中,选择特权用户的权重向量,幻影用户的干扰是可以避免的。“礼貌”一词强调的特权用户利用预编码实现干扰免费接待幻影用户选择权重向量来消除零迫使即幻影用户的干涉。,通过选择这样 。gram - schmidt ortho-normalization [27)提供 ,在那里 是通道耦合因素。因此,总功率

3.2.2。积极的DPC

特权用户的速率可以通过调整最大化信道即权重向量。, 这种方法被称为咄咄逼人的DPC。这里的特权用户达到最好的速度离开幽灵用户实现干扰的最佳利率。激进的DPC的总功率

3.2.3。客观的DPC

DPC的目标模式,权重向量选择率之和最大化可用的总功率。幽灵的权重向量的选择用户类似于前面的两种形式的DPC,也就是说, 。权重向量的选择的特权用户,以便尽量减少所需的总功率达到指定的利率。能量最小化过程如下。替换 在(16)导致 。代数操作导致 ,在那里 和 。最小化的最大化的 和实现 。因此,最优权重向量 和相应的 。它可以显示 。因此,总功率 它可以观察到,如果渠道和是相互正交的,也就是说, 所有三例,总功率要求(17)- (19)降低(20.)。这也是最低总功率实现对利率的非耦合通道中讨论部分2。

在另一个极端频道和是高度耦合, 和 。礼貌的DPC(总功率要求17)生长没有绑定在这种情况下,认为一个不合适的策略。然而,激进的DPC的总功率表达式(18)和客观的DPC (19)收敛于一个独特的形式给出的

3.3。零迫使波束形成

这里的方法是空出两个用户相互干扰。格雷厄姆·施密特正交化过程导致 和 。总功率要求这样零强制方法

当和是相互正交的,(22)降低(20.),在非耦合通道部分中讨论2。这种融合类似于DPC的三种形式。然而,对于高度耦合通道,即。,当 ,所需的总功率达到给定的速率增长没有绑定与礼貌的DPC。

图3显示了一个比较可行的利率地区上面所讨论的,当通道传输技术和是耦合的,即 。率的地区分时图(标记为TDMA)包含在这个作为参考。

在这个图中,可以观察到DPC(目标类型)达到最好的地区。曲线标记DPC-order 1时率地区用户提供通道是由幽灵。此订单为用户提供了更好的性能,可在通道相对较大的用户提供的频道吗 。获得的曲线替代顺序(DPC-order 2)执行更好的电源可用时用户提供通道增加超过一定比例的总功率。进一步说,有一个范围的权力分享,坚持只有一个DPC不是最优。在这个范围内,优化和速度是通过时间共享两个特定的最优大国之间共享,每个都有相应的最优DPC秩序。坚实的曲线标记“凸包DPC”显示了组合最优率地区通过切换两个DPC订单,包括分时只要合适。

鼓风机(最好标记没有DPC)结果在第二最佳性能。看到,有两个权力分享的范围;当两个用户的不对称力量水平高,单用户之间的分时传输和最优的权力共享车辆同时传输比独自一人。ZF收益率第三最佳性能。在这里,分时有利于取得更好的性能。凸壳的最优速度区域包括鼓风机和ZF。

图4说明了客观的趋势率地区DPC(标记为完整的DPC),鼓风机(标记为最好,没有DPC),和ZF渠道之间的耦合程度和减少了。取得了曲线的三组,分别对基站天线的数量 和16。然而,收敛只取决于耦合因素结论从(17)- (22)。的价值变化从0.4752到0.1004,地区的不同权重向量设计策略互相接近。0.0089的值,收敛于同一地区的区域。在这样一个程度的耦合、传输使用简单的权力分享没有注意相互干涉将执行和其他方法一样好,如果它是一个高比特率传输。对于低比特传输简单的时间共享传输足以实现利率已经接近饱和,部分中讨论2。

图5是客观的性能趋势DPC,咄咄逼人的DPC, ZF,和时间共享(标记为TDMA)在高度耦合通道,也就是说, 。因为本例中的功率高,它对应于高比特率传输。可以看出,利率地区分时方法DPC率区域。从这个图可以得出结论以及(17)和(22),表演DPC的礼貌模式和ZF变得远不如其他方法因为 随着渠道变得高度耦合导致大最低总功率要求实现任何一对率。

直观和明显的从上面的例子中,分时是最好的方法当通道高度耦合无论功率(传输速率)。以前它是结论部分2那时候分享是最好的方法对低比特率(低功率)在非耦合传输通道。

4所示。通道耦合统计

在前面的部分中,表演的时间分享,权力分享,和几个干扰最小化技术研究了使用实例化渠道来自复杂的高斯概率分布。实例化选择的通道耦合系数()值代表低、中等和高水平的通道耦合,因此探讨信号加权向量的相对性能设计的渠道策略不同程度的耦合。在这个节骨眼上,重要的是探索频道耦合系数的概率分布在多用户无线渠道不同数量的基站天线。这提供了有关大规模分布式天线系统的要求。

图6显示的累积分布在数据库的规模。的曲线已经获得了基站天线的数量从4到1024年,每次天线的数量翻倍。可以看出,在任何给定的累积概率范围0 - 1,耦合系数降低了大约3分贝,即。耦合系数部分,天线的每个翻倍。表1总结了99%的耦合系数的变化四倍数量的天线。观察这个表和图中的结果4,可以得出结论,基站天线在256年的订单数量可以保证足够低耦合因素对渠道之一通道的实现这样一个简单的多用户传输功率共享同时传输吞吐量接近能力所能达到的水平。

5。结论

本文提出了关键结果的下行传输容量巨大的MIMO无线系统的基站天线的数量和用户设备的数量。能力和简单的传输技术实现能力归功于大规模分布式天线系统的能力自然分开多用户味噌频道。然而,当在一个多用户味噌频道,基站天线的数量的比例的用户数量不是足够大,与介质通道实例化,高水平的耦合可以发生有显著的概率。在这样的场景中,传输矢量可以通过选择最佳的优化设计技术与流行的通道耦合的水平。换句话说,一个混合的方式与灵活性之间切换几个权重向量设计方法是有用的。干扰最小化策略是有效实现通道耦合系数时的可用容量明显大。

表2总结了信号矢量设计策略适合不同的通道耦合水平和传播率。低比特率传输时间与全功率可以实现分享吞吐量接近系统容量,这是独立的通道耦合的水平。然而,在决定因素起着重要作用的耦合的高比特率传输能力。当耦合系数高,时间分享甚至是最好的方法对高比特率传输。当耦合系数不是很高但不可以忽略不计,干扰最小化或避免方法如DPC,鼓风机,ZF必须达到最优性能。与忽略耦合因素,简单的校准信号传输的向量各自渠道的用户对高比特率传输是最好的方法。大规模分布式天线系统是一个能够与微不足道的通道耦合因素几乎总是意识到渠道由于过多的基站天线相比,用户的数量。这种能力简化了许多设计和实现的任务。

本文强调,巨大的MIMO系统增加了容量和简化了信号传输矢量设计过程实现吞吐量达到的能力。大规模分布式天线系统有许多其他优点不解决。例子是鲁棒性、可靠性和低成本硬件的使用。面临的挑战中实现全部潜能的巨大MIMO是计算复杂度,有效的分布式处理算法,和同步的天线单元。

数据可用性

本文的研究和结论是由MATLAB仿真结果,包括在本文中。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

作者的研究支持了科研院长以来,大学的冰雹,沙特阿拉伯。

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