介绍

5 g和其他现代无线通信系统广泛使用分布式天线波束形成技术,信号噪声比(信噪比)增强和空间复用在散射体丰富的环境中提高数据吞吐量。在scatterer-rich环境中,不可能存在视距(LOS)发送和接收天线之间的路径。获得高吞吐量,分布式天线波束形成实现预编码发射机一侧,结合在接收机端增加信噪比和不同的空间通道。全数字波束形成结构要求每个天线有一个专用RF-to-baseband链,使得整个硬件昂贵和能耗高。作为一个解决方案,混合分布式天线波束形成[1],提出了RF-to-baseband链越来越少使用和部分的预编码,结合射频部分的实现。故意选择权重的预编码,结合,混合波束形成可以达到比较完整的波束形成的性能。

在这个例子中,我们引入一个仿真软件模型与混合分布式天线波束形成。金宝app这个模型显示了两个混合波束形成算法:量化稀疏混合波束形成(QSHB)[2]和混合波束形成与峰值搜索(hbp)。

下面的图显示了一个混合波束形成系统的结构。

在图中,是信号流的数量;发射天线的数量;是射频传输链的数量;接收天线的数量;和是接收射频连锁店的数量。在这个例子中,两个信号流64传输天线,4射频传输链,16个接收天线,和4接收射频链。

散射通道用。混合波束形成的权值都是由模拟预编码器、数字预编码器,模拟组合器和数字组合器。更详细的介绍混合波束形成,请参阅MATLAB®介绍混合波束形成的例子。

探索模型

仿真软件金宝app模型包含四个主要组件:MIMO发射机,MIMO信道,MIMO接收器,和权重计算。

MIMO发射机产生了信号流,然后应用预编码。调制信号传播通过散射信道中定义的MIMO信道,然后解码,在接收端解调。

MIMO散射通道

MIMO散射通道由一个信道矩阵。此外,这个示例使用一个子系统启用这个矩阵周期性变化来模拟一个MIMO信道随时间可能会有所不同。

混合波束形成加权计算

混合波束形成系统,预编码和对应的结合过程在一定程度上完成基带和射频部分乐队。一般来说,波束形成实现射频乐队只涉及阶段转变。因此,在这样一个系统中一个重要部分是确定如何分配权重基带和射频带基于通道。这样做是在预编码的重量计算块的重量,Fbb和FrfAng,结合权重,Wbb和WrfAng基于信道矩阵的计算,H。在这个例子中,我们假设信道矩阵是已知和提供QSHB和hbp算法。

量子化的稀疏混合波束形成(QSHB)

文献[2,3]表明,考虑到信道矩阵,H, MIMO散射信道,混合波束形成的权值可以通过迭代计算算法[2]。使用正交匹配追踪算法,生成的模拟预编码/结合权重只是转向向量对应的信道矩阵的主要模式。算法的详细描述,请参考介绍混合波束形成的例子。

量子化的稀疏混合波束形成与峰值搜索(hbp)

hbp QSHB是一个简化的版本。而不是寻找通道矩阵迭代的主要模式,hbp项目所有的数字权重的网格方向和标识和山峰形成相应的模拟波束形成的权值。这尤其适用于大型阵列,阵列中使用大量的MIMO系统,因为大数组,方向更可能是正交的。

因为信道矩阵可以改变随着时间的推移,权重计算还需要定期进行,以适应信道变化。

并显示结果

QSHB

以下数据显示恢复16 QAM符号流接收器使用QSHB算法。由此产生的星座显示源星座相比,恢复符号正确位于两个流。这意味着使用混合波束形成技术,我们可以提高系统容量,同时发送两条溪流。此外,星座图显示,方差的第一个恢复流比第二个恢复流少点分散的星座的第一个流。这是因为第一个流使用最主要模式的MIMO信道具有最好的信噪比。

hbp

hbp下图所示的结果。星座图表明QSHB达到类似的性能比较。这意味着家庭血压是一个不错的选择,模拟64年x16 MIMO系统。

总结

这个示例提供了两种混合波束形成方法的仿真软件模型,Q金宝appSHB和家庭血压。MIMO散射通道是用来提供一个现实的巨大的MIMO系统信道模型。仿真软件金宝app模型是根据信号流的功能分区,为硬件实现提供指导。对于一个给定的H,符号可以模拟不同变量的数量一致的通道长度。该仿真软件模型,不同金宝app的系统参数和新的混合波束形成算法的研究。系统结构便于硬件实现。

参考

[1]Andreas f .莫氏利施,et al。“混合了大量的波束形成算法:一项调查”,IEEE通信杂志卷。55岁,9号,2017年9月,第134 - 141页

[2]Oma El Ayach et al。“空间稀疏毫米波MIMO系统中预编码,IEEE无线通讯”,13卷,2014年3月3号

[3]。埃米尔Bjornson Jakob Hoydis,卢卡Sanguinetti”,大规模分布式天线网络:光谱、能源和硬件效率”,在信号处理基础和趋势:11卷,3 - 4号,2017年