毫米波大规模MIMO系统混合波束成形技术综述

毫米波通信和大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）技术是5G的关键候选技术,在提高5G系统各项性能指标上潜力巨大。混合波束成形作为毫米波大规模MIMO系统中的关键点,能在系统性能和实现复杂度上取得较好平衡,受到业界和学术界广泛关注。首先给出了混合波束成形经典系统模型和常用信道模型,根据信道状态信息获取方式的不同,从基于理想信道条件和基于波束配对两个方面分析和归纳了现有的混合波束成形方案,最后指出了混合波束成形未来发展趋势以及尚未解决的难点。     

基于遗传算法的毫米波大规模MIMO系统混合预编码

目前混合预编码方案中,大多采取高精度的移相器作为模拟预编码的设计基础,使得系统成本增加。针对这一问题,探讨了有限精度射频前端的混合预编码设计。为了实现更高的频谱利用率,考虑到天线权值的最优组合为一NP（Non-deterministic Polynomial）问题,受机器学习启发,采用遗传算法对阵列中阵元的相位取值进行建模设计模拟预编码。通过信道矩阵与模拟预编码矩阵的乘积引入等效信道矩阵,考虑用户间干扰,以最大信干噪比准则进行数字预编码设计。仿真结果表明,该方案得到的混合预编码矩阵其系统性能可逼近全数字预编码矩阵的性能。     

基于字典学习的毫米波大规模MIMO系统混合预编码

针对毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统混合预编码方案设计的难题,采用字典学习的思想,提出了一种高精度混合预编码方案。该方案首先对全数字预编码矩阵的各列采用稀疏表示;进而按列将字典原子从稀疏表示中分离出来,通过对误差矩阵采用奇异值分解（SVD）来更新对应的字典原子,直到所有字典原子更新,以形成新的字典矩阵;最后,利用更新后的字典矩阵稀疏重构全数字预编码矩阵,以得到模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵。仿真结果表明,相较于基于正交匹配追踪（OMP）的混合预编码方案,所提方案在提升系统频谱效率和降低误码率方面具有明显的优势。     

5G毫米波信道估计研究综述

信道估计是大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）毫米波（Millimeter Wave,mmWave）系统关键技术之一。梳理了近几年大规模MIMO毫米波的信道估计策略,重点从压缩感知（Compressive Sensing,CS）、参数估计和深度学习三个方面进行了描述与分析。通过算法性能的对比,总结了毫米波信道估计目前存在的问题以及未来发展的趋势。     

基于毫米波大规模MIMO系统的混合预编码设计

大规模多输入多输出（MIMO）被认为是未来5G的关键技术之一。毫米波因其足够大的频谱带宽近来备受关注。针对部分连接结构、单用户下行链路毫米波大规模MIMO系统,提出了一种新型的混合预编码设计。利用分层设计思想,首先设计模拟预编码器,提出一种模拟预编码器算法;然后通过注水算法获得最佳数字预编码器;最后,将起始最优化问题转化为在每根天线功率分配约束下单个RF链路连接天线子阵列最优化问题,再根据迭代方法获得最佳混合预编码器。仿真结果表明,最佳混合预编码器性能接近纯数字预编码器的性能。     

面向5G的大规模MIMO技术综述

未来第5代移动通信系统(5G)中无线数据业务量的爆发性增长推动着研究人员发展新的颠覆性技术。作为5G的关键候选技术之一,大规模多入多出(MIMO)在基站使用远超激活终端数的天线,能增加一个数量级的频谱效率并大幅降低发射功率。首先介绍了大规模MIMO的系统模型和理论性能,其次分析和归纳了在信道测量与建模、信道信息获取、传输方法的研究成果,然后简述了实验和测试进展,最后讨论了未来研究方向。     

Ka频段卫星通信分集和自适应抗雨衰技术

Ka频段卫星通信的抗雨衰技术能够有效降低Ka频段的雨衰影响,提高Ka频段信号 传输质量。重点讨论了分集技术和自适应技术,综述了现有的抗雨衰技术及其之 间的联系,总结了热点研究方向,为今后抗雨衰技术的研究奠定了基础。     

大规模MIMO系统的预编码算法综述

相比于传统多输入多输出（MIMO）系统,大规模MIMO的天线数量大幅增加,使得系统的容量提升、误比特率下降,但也造成预编码矩阵维度升高,算法复杂度、系统成本及实现难度增大。将大规模MIMO系统主要采用的预编码技术分为线性和非线性两个部分,对两者进行了归纳和对比,并着重介绍了几种经过简化的线性预编码算法和几种比较典型的非线性预编码算法,指出因为非线性算法的复杂度很高,故未来大规模MIMO系统的预编码应当以线性算法为主。     

多路毫米波接收信号相关合成技术

提出了多站小口径接收系统相关合成接收的方法。介绍了相关运算原理,并用于 毫米波多路接收信号的相关合成。针对大型天线不能机动、造价高的不利因素,提出了小型 化、机动化解决方案。采用三路相关合成技术,改善信噪比47 dB,相当于将天线口 径 减小42%。该方法适用于更多路的相关合成,对接收站的设计有一定参考意义 。     

大规模MIMO系统中的一种自适应SIC检测算法

与传统系统相比,大规模多入多出（MIMO）系统能更加有效地提高频谱效率。利用传统的最小均方误差（MMSE）信号检测算法求解大规模MIMO系统,虽然检测结果接近最优,但是矩阵的求逆运算导致计算的复杂度非常高。提出了一种自适应排序干扰消除（SIC）检测算法,在逐次超松弛（SOR）迭代运算的基础上,通过干扰消除降低待检测矩阵的维度。通过仿真分析,得出所提算法的复杂度低于Jacobi、SOR检测算法,且在迭代次数较少的情况下,算法的误码率（BER）性能明显优于SOR检测算法。     

基于深度学习的毫米波系统波束成形

针对高移动用户在毫米波系统中用户与基站之间频繁切换增大延迟开销问题,提出了一种新颖的集成深度学习协调波束成形（Deep Learning Coordinated Beamforming,DLCBF）解决方案。该方案通过协调多个基站同时为一个移动用户服务,接收用户上行导频序列和预编码码本训练模型,进而预测最佳下行波束向量,克服了大型天线阵列毫米波系统中选取最佳波束成形向量需要的巨大训练开销。仿真结果表明,所提方案与传统的毫米波波束成形策略相比有更高的频谱有效率。     

毫米波波导成型技术

用活动模芯代替钢带是毫米波波导弯曲成型的有效方法,该工艺的关键是模芯的设计与制造。采用活动模芯弯曲毫米波波导,重点讨论了模芯尺寸、模芯形状和回跳角对波导尺寸和表面粗糙度的影响,并对该工艺制备的样品进行了测定。结果表明:当模芯尺寸与波导内腔实际尺寸差值在0~0.02 mm,不同的弯曲半径和弯曲角度给予不同的回跳角预设值,可以制造出满足设计要求的弯波导。     

毫米波矩形波导空心扭转工艺技术

通过对毫米波矩形波导扭转成型仿真与主要工艺参数的理论分析，确定了毫米波矩形波导空心扭转工艺流程。对利用该项工艺成型的波导电性能进行了测试，并对实测结果进行了分析与讨论。     

用于大规模MIMO系统的改进CG检测算法

针对大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中近似最优线性最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)算法复杂度过高问题,提出了RC-CG(Region Constellation-Conjugate Gradient)低复杂度近似最优信号检测算法。该算法首先利用共轭梯度(Conjugate Gradient,CG)迭代算法避免MMSE信号检测算法的高维度矩阵求逆,降低计算复杂度;其次引入二分查找算法对星座图进行区域分块,优化迭代初始解,使算法在保证原来检测性能的基础上加快收敛速度。仿真结果表明,该算法不仅可以达到近似MMSE算法的检测性能,而且适用于高阶调制,算法复杂度从O(K3)降低到O(K2)。     

毫米波末制导技术的应用及发展趋势

概述了目前毫米波技术在导弹制导领域的应用,介绍了毫米波制导的关键技术,并对毫米波制导技术的未来发展趋势进行了探讨。     

基于ResNet的大型智能表面在毫米波系统中的应用

大型智能表面（Large Intelligent Surface,LIS）协助毫米波通信已经成为一种提高覆盖率和吞吐量的极具潜力的技术。为了设计LIS系统的反射波束,通常需要获取完美的级联信道状态信息。然而,由于LIS具有高维级联信道和大量无源反射元件,估计其级联信道状态信息一直是LIS的挑战之一。针对上述问题,提出一种基于残差神经网络（Residual Neural Network,ResNet）的LIS反射波束设计解决方案。该方案采用有源（连接LIS控制器的基带）和无源元件混合的LIS框架,只需要估计少量有源元件的信道状态信息便可以借助ResNet训练的网络模型预测最佳发射波束。与现有方法相比,所提出的ResNet网络可以减少训练开销,提升可实现速率,表现出更强的鲁棒性。     

毫米波器件的技术发展与应用

对毫米波器件的技术进步和研发水平进行了详细论述,同时对毫米波器件关键的材料、工艺及集成电路的发展进行了分析,指出该技术的应用在军事上有着广阔的前景,对雷达、毫米波通信、精密制导等装备的研制有较好的指导作用.     

毫米波收发前端组件密封三防技术

介绍了毫米波前端电路功能模块的密封组装新工艺，通过分析连接面的特点、合理设计焊接面的连接结构，采用适用的温度阶梯和工艺方法，在毫米波收发前端上采用软钎焊工艺技术实现了密封要求，为毫米波频段产品的小型化、耐环境、高可靠提供了实用的三防工艺技术。