大规模天线系统鲁棒波束成形技术研究

Large scale MIMO (multiple-input multiple-output) or massive MIMO has been widely considered as the key technique for 5G, which could greatly improve the spectral efficiency and power efficiency for communication systems. With regarding the large number of antennas, some new challenges and issues are arising, e.g. the high computational complexity for channel state information (CSI) acquisition. The newly proposed channel estimation methods based on low-rank approximation of channel covariance matrix could effectively reduce the channel estimation difficulty for large scale antenna systems. However, the additional channel estimation errors of the low-rank approximation methods will severely degrade the performance of large scale antenna systems. Aiming to solve such issues, this project first establishes the mathematical model of channel estimation errors, where the statistical characteristics could be obtained through the channel spatial characteristics. Then, we plan to design robust beamforming for large scale antenna systems, where the optimal robust beamforming parameters could be derived by analyzing the channel spatial characteristics. Lastly, we will design suboptimal robust beamforming algorithms with low complexity based on complexity analysis of the optimal algorithm. The proposed project targets at real-time control of the robust beamforming parameters, which can serves as the theoretical foundation and technical support for the practical application of large scale antenna systems.

大规模天线系统具有大幅度提高通信系统的频谱效率和功率效率等优势，是第五代移动通信系统的关键技术之一。但同时，大规模天线的应用也给信道信息的获取带来了高计算复杂度等新挑战。低秩逼近类信道估计方法可以有效降低大规模天线系统的信道估计难度，但也会引入额外的信道估计误差，会严重降低大规模天线系统的性能。针对这些问题，课题首先建立大规模天线系统信道估计误差的数学模型，在分析信道误差空间特性的基础上研究误差的统计特性。其次，设计大规模天线系统鲁棒波束成形方案，利用信道的空间特性求解最优的鲁棒波束成形参数。最后，分析优化算法的复杂度，设计低复杂度的次优鲁棒波束成形算法，实现鲁棒波束参数的实时控制，为大规模天线系统的实际应用提供重要的理论和技术支撑。

项目对大规模MIMO系统的鲁棒波束成形技术进行了深入和系统的研究。取得的研究成果如下：.1）针对波束分割多址（BDMA）大规模多输入多输出（MIMO）系统，在信道状态信息（CSI）存在误差的情况下，提出了一种下行链路鲁棒波束成形技术。按照最坏情况的确定性模型，我们的设计方案可以用公式描述为基站功耗最小化问题，其中限制条件为多个用户的信噪比（SINR）约束。为了解决这样的NP难问题，我们利用S过程和半定松弛（SDR）将初始非凸优化问题转换为凸半定规划问题。然后，充分挖掘BDMA方案下的正交估计信道，严格证明了SDR的最优性，即原始非凸优化问题可以等价转换为凸半定规划问题。更重要的是，我们通过进一步分析得出了最佳波束形成方向和最佳波束形成功率分配的闭值解，大大降低了优化的复杂度，使所提出的设计可以实时地应用于大规模MIMO系统。.2）在信道估计存在误差的情况下，我们设计了鲁棒的波束成形以保证多用户波束划分多址（BDMA）大规模多输入多输出（MIMO）系统的物理层安全性。在添加人工噪声的情况下，我们所提出的设计方案可以用公式描述为基站发射功率最小化问题，同时为合法用户和窃听者提供不同的信噪比。并且从理论上严格证明了，在BDMA大规模MIMO方案下，初始非凸优化问题可以等效地转换为凸半定规划问题，可以保证得到最优的波束成形向量。更进一步，我们以闭值解的形式推导出了最佳波束形成方向和最佳波束形成功率分配，这大大降低了计算复杂度，使所提出的设计在实际应用中具有实际意义。.3）我们研究了在多用户波束空间大规模多输入多输出（MIMO）系统中同时进行无线信息和功率传输的鲁棒波束成形方案。目的是在不完善的信道状态信息下，使受到个别信号与干扰加噪声比（SINR）和能量收集约束的情况下的基站发射功率最小。为了避免直接求半定松弛问题而引入的高复杂度，我们将初始的非凸优化进一步转换为功率分配问题，证明了最优的波束成形向量应该是估计信道的缩放版本，然后以闭值解的形式获得了最佳比例因子。仿真表明，当信道估计误差较小时，所提出的鲁棒波束成形方法可以达到初始设计的全局最优点；而当信道估计误差较大时，也可以达到令人满意的性能。