毫米波MIMO通信系統(tǒng)提供了大量可用的頻譜資源,且支持吉比特級的高速傳輸,因此得到了廣泛的關注。針對毫米波MIMO通信中路徑損耗嚴重的問題,通常采用波束賦形技術獲取陣列增益以對抗路徑損耗。然而對于毫米波MIMO通信系統(tǒng)而言,全數(shù)字波束賦形技術需要數(shù)量巨大射頻鏈路,其信號處理復雜性和成本開銷無疑對實際系統(tǒng)帶來了極大的挑戰(zhàn)。在此背景下,混合波束賦形技術應運而生�；旌喜ㄊx形技術將波束賦形分成數(shù)字域和模擬域兩部分進行,大大降低了所需的射頻鏈路數(shù)及實現(xiàn)復雜度。本文針對毫米波MIMO通信系統(tǒng),從不同的波束賦形架構入手,重點研究低功耗的混合波束賦形技術,主要工作概括如下:第一,研究了低功耗的開關-反向器混合波束賦形架構,分析了架構特點并重構了該結構下的問題模型。針對該架構僅能提供有限相位控制的特點,且該架構下已提出的基于交叉熵(CE)的混合波束賦形算法復雜度較高的問題,結合馬爾科夫鏈蒙特卡洛(MCMC)方法中的Gibbs采樣思想,提出了基于Gibbs采樣的混合波束賦形方案。該算法從初始樣本出發(fā),逐位置更新各個坐標上的元素,通過有限次迭代獲得模擬波束賦形矩陣。仿真結果表明,所提算法在該架構下能夠獲得更高的頻譜效率,且相較于CE算法復雜度更低。第二,借鑒相控陣中相位調制陣列(PMA)的原理,提出了一種新的基于PMA的混合波束賦形架構,通過引入時間自由度,利用低功耗的射頻開關與延遲線代替模擬移相器實現(xiàn)模擬部分的波束控制。首先理論分析了該架構的性能,隨后通過仿真證明了此架構低功耗、高精度相位控制以及等效幅度控制的優(yōu)勢。針對其打破了移相器恒模限制的特點,搭建了該結構下的混合波束賦形問題模型。針對該結構能在模擬部分實現(xiàn)等效幅相控制的特性,首先對相位提取ZF(PZF)波束賦形算法進行了改進,此外,結合粒子群(PSO)優(yōu)化算法,提出了基于PSO的混合波束賦形算法,將模擬波束賦形矩陣的中間變量看做粒子,通過更新粒子群中粒子的速度和位置優(yōu)化相位與時間變量,以此獲得期望的波束賦形矩陣。仿真結果證明,所提混合波束賦形方案相對于傳統(tǒng)混合波束賦形方案功耗更低,能量效率更高,且能夠達到近似最優(yōu)的頻譜效率。
【學位單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TN928
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號對照表
縮略語對照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文結構安排
第二章 毫米波混合波束賦形理論基礎
    2.1 波束賦形技術概述
        2.1.1 波束賦形原理
        2.1.2 混合波束賦形架構
    2.2 毫米波通信系統(tǒng)模型
        2.2.1 單用戶系統(tǒng)模型
        2.2.2 多用戶系統(tǒng)模型
    2.3 單用戶混合波束賦形算法
        2.3.1 全數(shù)字波束賦形
        2.3.2 空間稀疏混合波束賦形
        2.3.3 仿真結果分析
    2.4 多用戶混合波束賦形算法
        2.4.1 線性波束賦形算法
        2.4.2 仿真結果分析
    2.5 本章小結
第三章 基于Gibbs采樣的混合波束賦形技術
    3.1 面向開關-反相器的混合波束賦形
        3.1.1 開關-反相器模型
        3.1.2 基于交叉熵的混合波束賦形算法
    3.2 馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法
        3.2.1 蒙特卡洛積分
        3.2.2 馬爾科夫鏈
        3.2.3 Gibbs采樣算法
    3.3 基于Gibbs采樣的混合波束賦形方案
        3.3.1 技術原理與步驟
        3.3.2 復雜度分析
    3.4 仿真結果分析
    3.5 本章小結
第四章 基于相位調制的低功耗混合波束賦形
    4.1 相位調制陣列原理
    4.2 基于相位調制陣列的混合波束賦形架構
        4.2.1 系統(tǒng)模型
        4.2.2 性能分析
    4.3 基于幅度相位提取的低復雜度混合波束賦形算法
        4.3.1 問題模型
        4.3.2 算法實現(xiàn)
    4.4 基于粒子群優(yōu)化的混合波束賦形算法
        4.4.1 粒子群優(yōu)化概述
        4.4.2 算法實現(xiàn)
    4.5 仿真結果分析
    4.6 本章小結
第五章 總結與展望
    5.1 工作總結
    5.2 研究工作展望
參考文獻
致謝
作者簡介

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本文編號：2875658