【波束成形】多用户毫米波大规模MIMO系统分组优化的混合波束成形附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

一、原文翻译

在毫米波大规模多输入多输出（MIMO）多用户系统中，用户间干扰成为限制系统容量的主要因素。提升系统容量的前提是在保证较大接收功率的基础上，最大限度地降低用户间干扰。针对这一情况，本文提出一种低复杂度分组优化的混合波束赋形（HBF）算法。具体而言，根据用户信道相关性及相关性阈值对用户进行分组，将相关性较强的用户划分为一组；随后以容量最大化为目标，在每组内采用低维穷举算法选择基站波束赋形向量，并引入贪心算法，即考虑前序各组波束赋形向量产生的影响。仿真结果表明，该分组优化混合波束赋形算法的系统和速率高于现有混合波束赋形算法。

二、核心术语解析

术语	英文全称	领域	含义解析
毫米波大规模 MIMO	Millimeter-wave Massive Multiple Input Multiple Output	无线通信	工作在毫米波频段（通常 30GHz-300GHz），基站端配备大量天线（数十至数百根）的多输入多输出技术，可通过空间复用提升系统容量，是 5G 及 6G 关键技术之一
用户间干扰	Inter-user Interference	无线通信	多用户系统中，不同用户的信号在传输过程中相互叠加，对彼此接收端造成的干扰，会导致接收信号质量下降，是限制多用户系统容量的核心因素
混合波束赋形（HBF）	Hybrid Beamforming	无线通信	结合数字波束赋形（基带端调整，灵活性高但硬件成本高）与模拟波束赋形（射频端调整，硬件简单但精度有限）的波束赋形技术，可在成本与性能间取得平衡，适用于大规模 MIMO 系统
信道相关性	Channel Correlation	无线通信	不同用户与基站间信道特性的相似程度，通常用相关系数衡量。相关性强意味着用户信道在空间上重叠度高，易产生严重的用户间干扰
系统和速率	System Sum Rate	无线通信	多用户系统中所有用户传输速率的总和，是衡量系统容量的核心指标，算法性能优劣常通过对比系统和速率体现
贪心算法	Greedy Algorithm	算法优化	一种逐步优化的算法策略，每一步都选择当前情况下最优的方案（如本文中选择对系统容量提升最大的波束赋形向量），虽不一定能得到全局最优解，但计算复杂度低，适合实时系统

三、技术逻辑解析

1. 问题背景

毫米波大规模 MIMO 多用户系统的核心优势是通过多天线空间复用提升容量，但随着用户数量增加，不同用户的信道易产生重叠，导致用户间干扰加剧，反而限制容量提升。同时，传统混合波束赋形算法要么未考虑用户间干扰（仅追求单用户接收功率），要么采用高复杂度全局优化（如全维度穷举），难以兼顾性能与实时性。

2. 算法核心思路

（1）用户分组：降低干扰耦合

依据 “信道相关性” 分组：将信道特性相似（相关性强）的用户归为一组，使组内用户干扰主要集中在组内，组间用户因信道差异大，干扰天然较低，从而将高维的 “全局干扰优化” 转化为低维的 “组内干扰优化”，大幅降低计算复杂度。
引入 “相关性阈值”：避免分组过细（导致组数量过多，增加组间协调成本）或过粗（组内用户过多，干扰仍严重），通过阈值控制每组用户数量，平衡干扰抑制与复杂度。

（2）波束赋形向量选择：兼顾容量与复杂度

组内 “低维穷举”：每组内用户数量少（因分组优化），采用穷举算法遍历所有可能的波束赋形向量，可确保组内容量接近最优，且低维场景下穷举复杂度可控（远低于全局穷举）。
引入 “贪心算法”：选择后一组的波束赋形向量时，考虑前序组向量的干扰影响，避免后组选择的向量与前组向量产生新的强干扰，实现组间干扰的间接抑制，最终提升系统整体和速率。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

数

group=cell(K/2,1); %%%% 最多K/2组

Ms= [40;60;80;100;120]; %天线数

SNR_db = 10; %信噪比的设置

SNR = 10.^(SNR_db./10);

rate_group = zeros(length(Ms), 1);

rate_zf = zeros(length(Ms), 1);

rate_gre=zeros(length(Ms), 1);

rate_ma=zeros(length(Ms), 1);

rate_hunhe = zeros(length(Ms), 1);

for Loop = 1:length(Ms) %信噪比循环

Nr = Ms(Loop, 1);

for Loop_1 = 1 : N %循环次数

col=Nr;

%%%%%%%% 信道的建立

fai = zeros(K,N_cl*N_ray); %%%% 角度矩阵

for kk=1:K

fai_1=2*pi*rand(N_cl,1);

for ii=1:N_cl

mu=fai_1(ii,1); %均值

sigma=0.1; %标准差，方差的开平方

b=sigma/sqrt(2); %根据标准差求相应的b

a=rand(N_ray,1)-0.5;

x=b*sign(a).*log(1-2*abs(a)); %生成符合拉普拉斯分布的随机数列

for jj=1:N_ray

🔗 参考文献

Recommended citation: 'Y. Ding and A. Hu, "Grouping optimization based hybrid beamforming for multiuser MmWave massive MIMO systems," in Proc. 2019 IEEE 2nd Int. Conf. Comput. Commun. Eng. Technology(CCET), Beijing, China, pp. 203-207, Aug. 2019.'