【摘要】：移動(dòng)終端和數(shù)據(jù)流量的高速增長(zhǎng)推動(dòng)著移動(dòng)通信技術(shù)的持續(xù)發(fā)展。到2019年,全球移動(dòng)數(shù)據(jù)流量將增長(zhǎng)到每月24.3艾字節(jié)。目前移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)無法滿足高速增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)需求,因此部署5G通信網(wǎng)絡(luò)勢(shì)在必行。5G網(wǎng)絡(luò)通過三個(gè)基本技術(shù)來實(shí)現(xiàn)性能和效率上的大幅提升:毫米波、大規(guī)模天線和異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。此外,為了保證安全性,可以考慮在5G網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用物理層安全技術(shù)。本文以通過MIMO技術(shù)提升物理層安全和毫米波通信的性能為目標(biāo),圍繞有限字符輸入下的MIMO預(yù)編碼設(shè)計(jì)展開以下研究:首先,本文研究了一類新的優(yōu)化問題,它涵蓋了任意輸入分布下各種MIMO信道的線性預(yù)編碼設(shè)計(jì)問題。這類新的優(yōu)化問題被稱為廣義二次矩陣優(yōu)化。由于廣義二次矩陣優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)和約束都是非凸的,它屬于非凸優(yōu)化問題。本文設(shè)計(jì)了一個(gè)數(shù)值優(yōu)化算法求解廣義二次矩陣優(yōu)化問題,該算法能夠保證收斂到問題的KKT點(diǎn)。最后,我們將廣義二次矩陣優(yōu)化應(yīng)用到下行認(rèn)知安全網(wǎng)絡(luò)。本文考慮了安全多播場(chǎng)景和安全廣播場(chǎng)景下的網(wǎng)絡(luò)平均安全和速率最大化問題。這兩個(gè)場(chǎng)景下的最優(yōu)線性預(yù)編碼可以通過廣義二次矩陣優(yōu)化求解。仿真結(jié)果從各個(gè)方面展示了我們提出的算法的有效性。第二,針對(duì)認(rèn)知多址竊聽信道模型,本文研究該模型在統(tǒng)計(jì)信道信息下的平均安全和速率最大化問題。為了解決該問題,本文提出了一個(gè)雙層優(yōu)化算法設(shè)計(jì)最優(yōu)預(yù)編碼。該算法的主要思想是將平均安全和速率寫成一個(gè)凸差函數(shù),然后用一系列凸集的并集從外部逼近非凸可行域。最后我們通過凹凸逼近算法在每個(gè)凸集上最大化平均安全和速率。仿真結(jié)果表明我們提出的算法在中高信噪比下的性能超越了基于高斯輸入分布的預(yù)編碼算法。第三,針對(duì)毫米波MIMO信道的全連接混合預(yù)編碼模型,混合預(yù)編碼設(shè)計(jì)問題可以被建模成一個(gè)矩陣分解問題。本文首先給出了混合預(yù)編碼能夠達(dá)到無約束最優(yōu)預(yù)編碼性能的一個(gè)充分條件和一個(gè)必要條件。然后證明了在不影響局部和全局最優(yōu)性的前提下可以將該矩陣分解問題中的功率約束直接去掉。最后,本文給出了混合預(yù)編碼設(shè)計(jì)問題中目標(biāo)函數(shù)的梯度和海森矩陣的閉合表達(dá)式,并根據(jù)這些信息設(shè)計(jì)了一個(gè)基于BFGS的混合預(yù)編碼算法。仿真結(jié)果表明我們提出的算法性能超過了已有的一些混合預(yù)編碼算法。最后,考慮毫米波MIMO系統(tǒng)的部分連接混合預(yù)編碼模型,其中每個(gè)射頻鏈路可以動(dòng)態(tài)地與部分天線相連接。本文利用統(tǒng)計(jì)信道信息設(shè)計(jì)天線與射頻鏈路間的連接方案,并根據(jù)統(tǒng)計(jì)信道信息或混合信道信息設(shè)計(jì)混合預(yù)編碼。本文先給出了統(tǒng)計(jì)信道信息下天線與射頻鏈路間連接方案的最優(yōu)準(zhǔn)則,并基于該準(zhǔn)則提出了一個(gè)低復(fù)雜度算法求解最優(yōu)連接方案。然后推導(dǎo)了毫米波MIMO信道下平均互信息的下界。該下界加上一個(gè)給定常數(shù)后能非常精確的近似平均互信息,且它的復(fù)雜度要比平均互信息低若干數(shù)量級(jí)。為了進(jìn)一步降低復(fù)雜度,我們還給出了平均互信息下界的一個(gè)精確近似。最后,本文提出了一個(gè)基于流形的梯度上升算法設(shè)計(jì)混合預(yù)編碼。仿真結(jié)果表明利用混合信道信息下的混合預(yù)編碼性能接近于基于瞬時(shí)信道信息設(shè)計(jì)的混合預(yù)編碼性能。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN929.5

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