[发明专利]一种面向毫米波大规模多输入多输出的混合预编码方法

说明书

本发明公开了一种面向毫米波大规模多输入多输出的混合预编码方法，建立一种基于透镜天线子阵列的混合预编码系统模型，根据确定的优化目标，采用迭代更新公式不断迭代更新初始模拟预编码矩阵中元素的概率分布，最终得到最佳模拟预编码矩阵和最佳数字预编码矩阵；其中，迭代更新公式的计算方法：在上一次迭代参数的基础上，通过最小化负γ‑似然函数得到新的参数，从而对此次迭代参数进行估计；采用本发明的方法，在基站端建立一种基于透镜天线子阵列的混合预编码系统模型，在混合预编码方案中设计迭代公式矩阵中的元素概率分布以得到最优的概率分布，从而实现更高的系统总和速率和能量效率。

【技术领域】

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种面向毫米波大规模多输入多输出的混合预编码方法。

【背景技术】

毫米波大规模多输入多输出技术为5G移动通信系统带来了高容量、低能耗和低延迟的优势，它通过使用大量天线和低复杂度的线性预编码技术实现数据的高速率传输，但同时也带来一些具有挑战性的问题，其中一个关键的问题就是系统实现的硬件复杂度和能量消耗。目前，针对该问题的研究内容主要集中在两个方面：简单有效的预编码架构和高效节能的预编码方案。混合预编码可以被认为是最优全数字预编码和低成本的模拟波束形成之间的一种有前景的折衷技术，通过在数字预编码部分运用少量的射频链，在模拟预编码部分设计模拟电路，实现简单有效的混合预编码架构。

一些混合预编码方法，通过利用奇异值分解提取模拟移相器的相位信息，并根据阵列响应向量分别计算发射端的预编码矩阵和接收端额合并矩阵，无需进行迭代搜索。该方法的频谱效率高、实用性强、计算复杂度低，但对于预编码矩阵的计算精确度不高，导致系统的总和速率性能不够理想。

一些混合预编码方法，通过建模基站端和接收系统端的最小化均方误差模型，求解该模型，利用粒子群算法就散发射端的预编码矩阵，并迭代优化接收端的预编码合成矩阵，直到均方误差收敛，得到最优的基带预编码矩阵和发射端的射频预编码矩阵。该方法能够有效地降低系统的功率消耗，减少基站端的硬件成本，但该方法的计算复杂度较高。

【发明内容】

本发明的目的是提出一种面向毫米波大规模多输入多输出的混合预编码方法，以解决现有混合预编码方法的总和速率性能低的问题。

本发明采用以下技术方案：一种面向毫米波大规模多输入多输出的混合预编码方法，建立一种基于透镜天线子阵列的混合预编码系统模型，根据确定的优化目标，采用迭代更新公式不断迭代更新初始模拟预编码矩阵中元素的概率分布，最终得到最佳模拟预编码矩阵和最佳数字预编码矩阵；

其中，迭代更新公式的计算方法：在上一次迭代参数的基础上，通过最小化负γ-似然函数得到新的参数，从而对此次迭代参数进行估计。

进一步的，具体按照以下步骤实施：

步骤一、构建混合预编码系统模型：

混合预编码系统模型包括数字预编码器，数字预编码器经若干个并列设置的射频链2连接至模拟预编码器，模拟预编码器连接有若干个透镜天线子阵列；

步骤二、确定优化目标函数：

基于步骤一构建的混合预编码系统模型，确定优化目标函数，并构造关于模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵的优化问题；

步骤三、由于步骤一混合预编码系统模型中混合预编码器带来的硬件约束，使得模拟预编码矩阵遵循伯努利概率分布，基于此概率分布随机生成若干个模拟波束形成器，并采用数字预编码方法计算数字预编码矩阵；

步骤四、根据步骤二中的优化问题和步骤三中得到的模拟预编码矩阵，计算权重；

步骤五、基于步骤三的概率分布和步骤四的权重，采用迭代更新公式不断迭代更新模拟预编码矩阵中元素的概率分布，得到最佳的模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵；

迭代更新公式具体如下：