毫米波大規(guī)模MIMO系統(tǒng)混合預(yù)編碼是提升無線通信系統(tǒng)容量和降低射頻鏈?zhǔn)褂脭?shù)量的關(guān)鍵技術(shù)之一,但是仍然需要大量高精度的相移器實(shí)現(xiàn)陣列增益。為了解決這個問題,本文中,首先通過最大化每個用戶的接收信號功率,得到自適應(yīng)連接結(jié)構(gòu)中射頻鏈與基站天線匹配關(guān)系,然后創(chuàng)新地把基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自適應(yīng)交叉熵優(yōu)化方法應(yīng)用于1比特量化相移的自適應(yīng)連接混合預(yù)編碼器中。通過減小交叉熵和加入常數(shù)平滑參數(shù)保證收斂,自適應(yīng)地更新概率分布以得到幾乎最優(yōu)的混合預(yù)編碼器。最后,仿真驗(yàn)證了所提方案的可行性以及具有滿意的可達(dá)和速率,與其他相同硬件復(fù)雜度的混合預(yù)編碼方案相比具有更優(yōu)的可達(dá)和速率性能。 

【文章來源】：信號處理. 2020年05期 北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

多用戶大規(guī)模系統(tǒng)自適應(yīng)連接混合預(yù)編碼

自適應(yīng)連接結(jié)構(gòu)的混合預(yù)編碼[19]、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的固定子連接開關(guān)和反相器結(jié)構(gòu)的混合預(yù)編碼[15]和本文的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自適應(yīng)連接結(jié)構(gòu)混合預(yù)編碼(ACN based MLACE)具有相同的較低硬件復(fù)雜度,省去了全連接混合結(jié)構(gòu)所需要的NNRF個相移器和N個加法器,因此這里僅以和速率作為不同預(yù)編碼方案性能的比較。仿真參數(shù)設(shè)置如下,均勻線性陣列(ULA)天線之間的距離設(shè)為毫米波半波長d=l/2。根據(jù)式(2)獲得第k個用戶的信道增益矢量,設(shè)置每個用戶的到達(dá)波束傳播路徑數(shù)都相等,即Lk=3,1≤k≤K。第k個用戶的第l條路徑的復(fù)增益服從復(fù)高斯分布,即α k (l) ～CN(0,1);離開角服從均勻分布,φ k (l) ～U[0,2p),信噪比為P/σ2。圖2顯示了毫米波大規(guī)模MIMO系統(tǒng)不同混合預(yù)編碼方案的可達(dá)和速率,通過1000次信道實(shí)現(xiàn),天線數(shù)N=56,射頻鏈數(shù)與用戶數(shù)相等,NRF=K=4,模擬預(yù)編碼候選可行解個數(shù)Z=200,候選樣本中的最優(yōu)樣本個數(shù)Zelite=40,迭代次數(shù)I=20,常數(shù)平滑參數(shù)α=0.9,文獻(xiàn)[15]固定子連接自適應(yīng)交叉熵沒有考慮常數(shù)平滑參數(shù),為保證收斂[21],加上平滑參數(shù)進(jìn)行可達(dá)和速率性能比較。在上述參數(shù)設(shè)置下,和在整個信噪比范圍,本文所提的ACN based MLACE算法可達(dá)和速率大于文獻(xiàn)[15]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的固定子連接結(jié)構(gòu)的可達(dá)和速率,后一種的可達(dá)和速率性能稍微優(yōu)于文獻(xiàn)[19]的自適應(yīng)連接(1比特量化)的性能�；跈C(jī)器學(xué)習(xí)自適應(yīng)交叉熵優(yōu)化輔助的固定子連接結(jié)構(gòu)的可達(dá)和速率比只用自適應(yīng)連接的可達(dá)和速率還高,說明僅僅用1比特量化的自適應(yīng)連接結(jié)構(gòu)不能很好地實(shí)現(xiàn)陣列增益,所以本文利用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自適應(yīng)交叉熵優(yōu)化方法改善1比特自適應(yīng)連接結(jié)構(gòu)可達(dá)和速率性能。在基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自適應(yīng)交叉熵優(yōu)化方法的輔助下,其可達(dá)和速率性能較自適應(yīng)連接結(jié)構(gòu)的可達(dá)和速率性能提升不少,進(jìn)一步驗(yàn)證了本文基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自適應(yīng)連接結(jié)構(gòu)的可行性。在相同的低硬件開銷情況下,所提方法更加接近全數(shù)字迫零預(yù)編碼和4比特量化相移器的兩階段混合預(yù)編碼[12]的可達(dá)和速率。

圖2顯示了毫米波大規(guī)模MIMO系統(tǒng)不同混合預(yù)編碼方案的可達(dá)和速率,通過1000次信道實(shí)現(xiàn),天線數(shù)N=56,射頻鏈數(shù)與用戶數(shù)相等,NRF=K=4,模擬預(yù)編碼候選可行解個數(shù)Z=200,候選樣本中的最優(yōu)樣本個數(shù)Zelite=40,迭代次數(shù)I=20,常數(shù)平滑參數(shù)α=0.9,文獻(xiàn)[15]固定子連接自適應(yīng)交叉熵沒有考慮常數(shù)平滑參數(shù),為保證收斂[21],加上平滑參數(shù)進(jìn)行可達(dá)和速率性能比較。在上述參數(shù)設(shè)置下,和在整個信噪比范圍,本文所提的ACN based MLACE算法可達(dá)和速率大于文獻(xiàn)[15]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的固定子連接結(jié)構(gòu)的可達(dá)和速率,后一種的可達(dá)和速率性能稍微優(yōu)于文獻(xiàn)[19]的自適應(yīng)連接(1比特量化)的性能�；跈C(jī)器學(xué)習(xí)自適應(yīng)交叉熵優(yōu)化輔助的固定子連接結(jié)構(gòu)的可達(dá)和速率比只用自適應(yīng)連接的可達(dá)和速率還高,說明僅僅用1比特量化的自適應(yīng)連接結(jié)構(gòu)不能很好地實(shí)現(xiàn)陣列增益,所以本文利用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自適應(yīng)交叉熵優(yōu)化方法改善1比特自適應(yīng)連接結(jié)構(gòu)可達(dá)和速率性能。在基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自適應(yīng)交叉熵優(yōu)化方法的輔助下,其可達(dá)和速率性能較自適應(yīng)連接結(jié)構(gòu)的可達(dá)和速率性能提升不少,進(jìn)一步驗(yàn)證了本文基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自適應(yīng)連接結(jié)構(gòu)的可行性。在相同的低硬件開銷情況下,所提方法更加接近全數(shù)字迫零預(yù)編碼和4比特量化相移器的兩階段混合預(yù)編碼[12]的可達(dá)和速率。圖3顯示了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自適應(yīng)連接混合預(yù)編碼的可達(dá)和速率性能與候選個數(shù)Z和迭代次數(shù)I變化的關(guān)系。可以看到仿真信噪比SNR=10 dB,N=56,NRF=K=4,Zelite=40, α=0.9,和 Ζ elite Ζ =0.2 時,所提ACN based MLACE方案可達(dá)和速率隨著迭代次數(shù)的增加而增大,當(dāng)?shù)螖?shù)超過20次,可達(dá)和速率趨于緩和,說明迭代次數(shù)設(shè)為I=20是合適的。并且,迭代次數(shù)超過20次以后,Z=300可達(dá)和速率最高,Z=100可達(dá)和速率最低,考慮到計算復(fù)雜度,選擇候選數(shù)Z=200是適中的。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2918516