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[通信英文] massive mimo [复制链接]

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2010-3-26
发表于 2018-4-1 21:54:02 |显示全部楼层
几篇关于massive mimo论文的简单介绍

Adaptive Hybrid Precoding for Multiuser Massive MIMO
Zhu-Xudong 针对毫米波大规模天线系统中为了实现RF chains与天线振子的相连需要很大数量的模拟移相器和射频加法器的问题,提出了一种自适应混合预编码方法(AHP),该方法中在保证降低复杂度的同时每个天线通过自适应连接网络仅与一个射频链路相连。而该自适应网络与模拟移相器的联合设计规划为一个最优化问题,使用户的下行速率值达到最大。此外,zhu的论文中还提出了一种多用户自适应模拟预编码算法(MU-AAP),为联合设计的问题提供了近似最优解。

An Iterative Hybrid Transceiver Design Algorithm for Millimeter Wave MIMO Systems
Chen Chiao-En 提出了一种迭代混合收发器算法,通过迭代更新移相器的相位实现缩小与OMP算法(正交匹配追踪算法)在系统性能方面的差距、最优化全基带设计的目的。该算法核心思想:循序地持续更新RF预编码器的相位,单调递减混合预编码器的权重残差平方和。******OMP算法的改进或者应用

Enhanced beam selection for multi-user mm-wave massive MIMO systems
Chen-Jiaxuan et al.,在一些特殊的场景中,当用户拥有多条较强并且高度相关的路径时,可以将这些用户称为碰撞用户,他们可能共享相同的基站波束赋形矢量而导致用户间的冲突。作者提出了一种增强的波束选择算法,该种算法为碰撞用户重选了波束赋形和合成矢量对儿。该文献中***波束选择的数学描述***

Hybrid Block Diagonalization for Massive Multiuser MIMO Systems
Ni-Weiheng et al.,考虑在MU-MIMO的下行通信系统中,设计一种低复杂度的混合块对角化算法,通过相位RF预编码获得大阵列增益,并且得到的系统容量接近传统BD处理方法所得的容量。算法实现流程(1)获得矩阵增益 (2)基带块对角化 (3)Proportional Water-Filling Power Allocation注水功率分配 (4)单路径、均匀线性阵列信道的性能分析

Hybrid Digital and Analog Beamforming Design for Large-Scale Antenna Arrays
Foad Sohrabi et al.,解决问题:传统的全数字波束赋形方法中每一个天线振子都需要一个射频链路,由于在高频段射频链路具有较高的能量损耗,所以传统的赋形方法不适用于大规模天线阵列。该文献提出的混合波束赋形架构中的波束形成器全部由low-dimensional数字波束形成器组成,**若射频链路的数目两倍于数据流的数目,该混合赋形结构可以精确的识别任何一个全数字波束形成器。

Low-Complexity Hybrid Precoding in Massive Multiuser MIMO Systems
Liang-Le et al.,提出了一种PZF(phased-ZF)算法,在RF域应用了相移控制,并基于有效的信道使用了一种低维的基带ZF预编码方法。该算法中慎重考虑使用接近2bit精度的高度量化RF相移控制,结果显示产生非常有限的退化。在理想的瑞丽衰落信道和稀疏分散的毫米波信道中仿真都获得了良好的性能。

Multi-Beam Transmission Diversity with Hybrid Beamforming for MIMO-OFDM Systems
Chanhong Kim et al.,提出一种混合波束赋形架构,将使用阵列天线的模拟赋形器和使用多条射频链路的数字预编码结合在了一起。此外,针对单用户MIMO的单流传输提出了多波束的发射分集方案。
***系统模型考虑有限反馈的问题***



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