摘 要

随着移动通信网络技术的发展以及用户对高速率通信需求的增长，蜂窝小区正由宏蜂窝向微蜂窝转变，导致用户与基站间的距离减小。小蜂窝基站中的能耗将不再以通信能耗为主，计算能耗将成为5G移动通信系统中的主要部分。因此需要对5G移动通信系统中的通信与计算能耗进行联合优化。

毫米波通信和大规模多入多出是5G中两个关键技术。本文在考虑基站计算能耗的前提下，建立了合理的能效模型。同时对基站计算效率进行理论估计。并提出了基于混合预编码的广义空间调制方案，以实现毫米波场景下多用户大规模多入多出系统的能效优化，分析该方案下各参数对能效提升的影响以及能效与容量的折中问题。

仿真结果表明，5G毫米波通信中，计算能耗是基站能耗的主要部分，本文提出的能效优化方案在能效方面将优于传统的全数字迫零预编码，同时信道容量将不会有明显下降。另外，能效随着用户数的增加先增大后减小，随着射频数的增加逐渐减小，随着每组天线数的增加而增大。

关键词：毫米波；大规模多入多出；能效；空间调制；混合预编码

Abstract

With the development of mobile communication network technologies and the increasing demand of high-rate communication by users, the cell is changing from macrocell to microcell,resulting in the distance between the user and the base station decreasing.The energy consumption in the base station will no longer be dominated by the communication energy consumption. Energy consumption of computing will become the main part in 5G mobile communication systems. Therefore, it is necessary to jointly optimize the energy consumption of communication and computational in 5G mobile communication system.

Millimeter wave communication and massive MIMO are two key technologies that are recognized in 5G. In this paper, under the premise of energy consumption of computing of base station, a reasonable energy efficiency model is established. At the same time, the theoretical calculation of computing efficiency of the base station is proposed. A generalized spatial modulation scheme based on hybrid precoding is also proposed to realize the optimization of energy efficiency of multi-user massive MIMO system in millimeter wave scenes.The influence of various parameters under the scheme on the improvement of energy efficiency and the compromise between energy efficiency and capacity are analyzed.

The simulation results show that in the 5G millimeter-wave communication, the energy consumption of computing accounts for the major part of the energy consumption of the base station. The energy efficiency optimization scheme proposed in this paper will be superior to the traditional all-digital zero-forcing precoding in the energy efficiency, while the channel capacity will not be significantly reduced. In addition, the energy efficiency first increases and then decreases with the increase of the number of users, gradually decreases with the increase in the number of RF links, and increases with the number of antennas per group.

Key Words: millimeter wave; massive MIMO; energy efficiency; spatial modulation; hybrid precoding

目 录

摘 要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 研究背景和意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1 混合预编码技术的研究现状 2

1.2.2 空间调制技术的研究现状 3

1.2.3 能效的研究现状 4

1.3 论文的主要内容和章节安排 5

第2章 毫米波场景下广义空间调制与混合预编码方案 6

2.1 混合预编码原理 6

2.2 空间调制概述 7

2.2.1 SM基本原理 7

2.2.2 广义空间调制（GSM） 7

2.3 基于子阵列混合预编码的GSM 8

2.3.1 系统模型 8

2.3.2 信道容量 10

2.4 毫米波信道模型 13

第3章 能效模型 14

3.1 功率计算与能效定义 14

3.2 基站计算效率估计 17

第4章 系统仿真实现 19

4.1 空间调制结合等效混合预编码方案 19

4.2 全数字预编码方案 19

4.3 参数设定 21

4.4 仿真结果 21

第5章 总结与展望 28

参考文献 29

致 谢 33

第1章 绪论

1.1 研究背景和意义

随着4G通信技术的大规模普及，移动数据的迅速增长以及智能手机的使用正在给移动通信网络带来前所未有的挑战^[1]，到2020年，预计将有500亿设备发生互联，移动通信的数据量也将增长数百倍。为了适应这种数据的指数增长，空口容量的改进和新频谱的分配至关重要。第五代移动通信技术（5G）研究的推进，让这些问题正在逐步被解决，根据5G发展规划白皮书，5G将在2020年大规模投入商用。在5G方案中，毫米波（milimeter wave）通信和大规模多入多出（massive MIMO）是公认的两个关键技术。

当今的移动通信系统部署在3GHz以下的频谱中。但随着移动数据需求的增长，3GHz以下频带越来越难以满足需求，而毫米波具有波长短、频带宽、波束窄的传播特性，能够在保证高传输质量的同时提供优于当前20MHz LTE-Advanced系统10-100倍的平均小区吞吐量和小区边缘吞吐量^[2]。但更高的载波频率也会带来更大的路径损耗，毫米波的绕射和衍射能力较差，文献[3]指出，28GHz毫米波频段比1.8GHz频段的路径损耗高20dB以上，为了保证接收信号的质量，需要增大发射功率和缩小小区范围，宏小区、微小区、微微小区的概念也应运而生，这带来了基站部署成本和运行能耗的上升。

Massive MIMO系统能够提供较高的波束成形增益，让能量更集中于某个方向，可以有效克服毫米波传输的衰减问题^[3]，毫米波的短波长特性也大大减小了天线阵列的尺寸。和传统的MIMO相比，massive MIMO在基站端需要配置上百根天线，额外的天线通过空间复用与空间分集技术实现吞吐量和传输可靠性的显着提高^[4]。但与此同时，传统的全数字基带处理方式是基于数字域的预编码，要求每根天线都有一条射频链路与之对应^[5]，这种结构下的massive MIMO系统将有大量的射频链路，从而带来极高的硬件成本和功耗。

因此，在满足高可靠、低时延的性能要求的同时，实现更高的能效和频谱效率成为研究人员关注的重点。针对massive MIMO系统中射频链路数过多的问题，研究人员提出基于射频数减小的混合预编码技术^[6][7]。和传统的全数字预编码不同，混合预编码分为数字域的基带预编码和模拟域的射频预编码两部分，通过将一部分信号处理的工作放到模拟域中，以牺牲一部分系统性能为代价大大减小了射频通道数。文献[8]指出如何权衡能效和频谱效率是未来移动通信研究的主要挑战，针对这一问题，作者认为单射频的空间调制技术值得被关注，并且是提高能效的有效技术之一。而本文旨在将空间调制技术与混合预编码技术相结合，提出毫米波场景下massive MIMO的能效优化方案，分析该方案下能效提升的策略以及能效与容量的折中问题。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 混合预编码技术的研究现状

预编码技术利用信道的状态信息对基带信号进行预处理，以达到提高信道容量的目的。传统的全数字预编码在基带进行，要求每根天线与一个射频链路相连，而massive MIMO系统将配有上百根天线，随着通信频率的提高，会带来很高的能耗和成本^[9]。为了解决这一问题，研究人员提出了射频链路数小于天线数的混合预编码方案。天线通过用于射频预编码的移相网络与较少量的射频链路相连，在传统的基带数字预编码的基础上加入这样的射频模拟预编码，既保留了数字预编码灵活性好的优点，同时把一部分预编码工作交给移相网络，通过减小射频链路数大大降低了系统的复杂度和成本。

目前，毫米波massive MIMO的混合预编码技术研究成果丰富。文献[10]以接收信号的最小均方误差为目标函数设计混合预编码算法，消除模拟域中的干扰信号从而最大限度地降低所需模数转换器的分辨率。文献[11]利用毫米波信道的稀疏性将预编码和合并问题等效为为稀疏重构问题，提出了正交匹配追踪算法（OMP），该算法的频谱效率逼近最优无约束预编码。文献[12]指出当射频链路的数量是数据流总数的两倍时，不管天线元件的数量如何，混合预编码都可以精确地实现任何全数字预编码性能，对于射频链路数量较少的情况，作者进一步考虑了点对点多入多出系统和下行多用户多入单出情况下的混合预编码设计问题，并对每个场景都提出了一种启发式混合波束形成设计，其性能接近全数字预编码。文献[13]提出了一种称为相控迫零预编码的的混合预编码方案，其本质是在射频域相位控制的同时，在基带通过基带等效信道设计ZF预编码，在理想的瑞利衰落信道和稀疏离散的毫米波信道中该预编码均有良好的性能。文献[14]通过迭代更新射频预编码器中的移相器的相位，以最小化最佳全数字与编码与混合预编码之间差的平方的加权和，并且保证收敛到至少一个局部最优解，但该算法的复杂度较高。文献[15]中，作者以能效为优化目标设计预编码矩阵，为了降低射频链路的成本，提出了具有最少射频链路数的能效优化混合预编码算法。

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