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公开(公告)号：CN110289895B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201910602738.8
申请日：2019-07-05
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04W52/14 , H04W52/18 , H04W52/24 , H04W52/26 , H04W52/42 , H04W72/04 , H04W72/08
Abstract: 本发明提出了一种能效谱效联合优化的大规模MIMO下行波束域功率分配方法。该方法中，基站配置大规模天线阵列，通过波束赋形生成覆盖整个小区的大规模波束集合以同时服务多个用户，基站根据各用户的统计信道状态信息实施能效谱效联合优化的功率分配。功率分配优化的目标为满足系统功率约束，最大化能效和谱效的加权和，利用确定性等同原理和MM方法，迭代求解一系列拟凹优化问题获得局部最优的功率分配矩阵。每次迭代过程中，将拟凹优化问题分解为在给定的发送功率下求出最优的功率分配矩阵以最大化系统和速率的内层优化问题，以及求解最优的发送功率的外层优化问题。本发明实现复杂度低，能够有效提高大规模MIMO下行通信的能效和谱效，实现两者的平衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111277313A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010064221.0
申请日：2020-01-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于二分图的蜂窝车联网大规模MIMO波束选择方法，首先依据统计信道信息构建传输二分图，再基于设定的准则选择出满足传输要求的用户和波束方向构成的子二分图，以确定用户波束的选择方案。在此基础上本发明提出了基于二分图的蜂窝车联网大规模MIMO传输方法，首先基站和各V2V-Tx根据探测信号估计各用户的统计信道信息并发送给中央控制单元进行用户波束选择；接着基站和各V2V-Tx根据波束选择结果设计各自的统计预编码矩阵，各用户在等效的降维信道上实施信道估计和数据传输。在各用户移动过程中，随着信道统计特性的变化，动态地实施二分图的构建以及用户波束的选择。本发明能够大幅降低系统导频开销，提高蜂窝车联网系统的传输性能。
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公开(公告)号：CN111277313B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010064221.0
申请日：2020-01-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于二分图的蜂窝车联网大规模MIMO波束选择方法，首先依据统计信道信息构建传输二分图，再基于设定的准则选择出满足传输要求的用户和波束方向构成的子二分图，以确定用户波束的选择方案。在此基础上本发明提出了基于二分图的蜂窝车联网大规模MIMO传输方法，首先基站和各V2V‑Tx根据探测信号估计各用户的统计信道信息并发送给中央控制单元进行用户波束选择；接着基站和各V2V‑Tx根据波束选择结果设计各自的统计预编码矩阵，各用户在等效的降维信道上实施信道估计和数据传输。在各用户移动过程中，随着信道统计特性的变化，动态地实施二分图的构建以及用户波束的选择。本发明能够大幅降低系统导频开销，提高蜂窝车联网系统的传输性能。
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公开(公告)号：CN108964726B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201811019064.0
申请日：2018-09-03
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04L5/00 , H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度的大规模MIMO上行链路传输信道估计方法，主要包括：基站通过波束赋形生成大规模波束集合覆盖整个小区，所有用户同步地向基站发送导频信号；基站获取导频信息后，根据导频矩阵构建波束域压缩信道估计问题，依据波束域信道的结构化稀疏性和能量集中特性使用优先级矢量加权感知矩阵的方式对归一化角度时延域信道响应矩阵进行估计；得到归一化角度时延域信道响应矩阵后，通过矩阵相乘的方式，完成空间频率域信道响应矩阵的估计。本发明通过使用过完备离散傅里叶矩阵降低了功率泄漏，增加了角度时延域的稀疏性，提高了压缩信道恢复的精度，并通过权重矢量和优先级矩阵，减少了信道矢量估计过程的检索次数，降低了复杂度。
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公开(公告)号：CN110289895A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910602738.8
申请日：2019-07-05
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04W52/14 , H04W52/18 , H04W52/24 , H04W52/26 , H04W52/42 , H04W72/04 , H04W72/08
Abstract: 本发明提出了一种能效谱效联合优化的大规模MIMO下行波束域功率分配方法。该方法中，基站配置大规模天线阵列，通过波束赋形生成覆盖整个小区的大规模波束集合以同时服务多个用户，基站根据各用户的统计信道状态信息实施能效谱效联合优化的功率分配。功率分配优化的目标为满足系统功率约束，最大化能效和谱效的加权和，利用确定性等同原理和MM方法，迭代求解一系列拟凹优化问题获得局部最优的功率分配矩阵。每次迭代过程中，将拟凹优化问题分解为在给定的发送功率下求出最优的功率分配矩阵以最大化系统和速率的内层优化问题，以及求解最优的发送功率的外层优化问题。本发明实现复杂度低，能够有效提高大规模MIMO下行通信的能效和谱效，实现两者的平衡。
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公开(公告)号：CN108964726A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201811019064.0
申请日：2018-09-03
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04L5/00 , H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度的大规模MIMO上行链路传输信道估计方法，主要包括：基站通过波束赋形生成大规模波束集合覆盖整个小区，所有用户同步地向基站发送导频信号；基站获取导频信息后，根据导频矩阵构建波束域压缩信道估计问题，依据波束域信道的结构化稀疏性和能量集中特性使用优先级矢量加权感知矩阵的方式对归一化角度时延域信道响应矩阵进行估计；得到归一化角度时延域信道响应矩阵后，通过矩阵相乘的方式，完成空间频率域信道响应矩阵的估计。本发明通过使用过完备离散傅里叶矩阵降低了功率泄漏，增加了角度时延域的稀疏性，提高了压缩信道恢复的精度，并通过权重矢量和优先级矩阵，减少了信道矢量估计过程的检索次数，降低了复杂度。
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