基於奇異值分解之有限角度相位偏移器混合預編碼設計應用於毫米波多輸入多輸出系統;Hybrid Precoder and Combiner Design based on SVD with Finite Resolution Phase Shifters in Millimeter Wave MIMO Systems

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Title:	基於奇異值分解之有限角度相位偏移器混合預編碼設計應用於毫米波多輸入多輸出系統;Hybrid Precoder and Combiner Design based on SVD with Finite Resolution Phase Shifters in Millimeter Wave MIMO Systems
Authors:	呂昂運;Lu, Ang-Yun
Contributors:	通訊工程學系
Keywords:	多輸入多輸出;毫米波;混合預編碼;multiple-input multiple-output;millimeter wave;hybrid precoding
Date:	2019-08-16
Issue Date:	2019-09-03 15:24:57 (UTC+8)
Publisher:	國立中央大學
Abstract:	毫米波通訊及多輸入多輸出對未來通訊系統而言是非常重要的技術。在傳統的數位預編碼架構中，每根天線需要一個專用的射頻鏈，對於多輸入多輸出環境下，天線數量將會非常龐大，會造成射頻鏈的大量使用導致非常高的功率消耗。混合預編碼正是用來改善傳統數位預編碼所造成的高功率消耗問題。混合預編碼的動機為將數位預編碼及類比預編碼兩者做結合，利用類比預編碼的架構，一個射頻鏈經由相位偏移器連結到每根天線，以此來降低射頻鏈的數量。必須注意的是，由於相位偏移器的使用，類比預編碼只能有相位上的變化，所以設計上須滿足此條件。故混合預編碼須分為數位預編碼矩陣及類比預編碼矩陣來設計以達到最大化頻譜效益，並且滿足所有設計上的限制。在這篇論文中，我們考量一個射頻鏈連接至所有相位偏移器之混合預編碼架構，並使用有限角度的相位偏移器，也就是將角度量化成幾個固定角度。首先我們從最佳的預編碼矩陣中獲得它的相位，其中最佳的預編碼矩陣可由通道奇異值分解後得到。接著我們將這些角度進行量化，量化後的角度便可拿來設計類比預編碼矩陣。類比預編碼矩陣設計好之後，數位預編碼矩陣便可用最小平方法求解獲得。在設計時主要需考量兩個方面：頻譜效益以及複雜度。雖然設計上以如何最大化頻譜效益為主，但必須同時考量到複雜度過高的問題。模擬結果顯示，我們和一個著名的正交匹配追蹤演算法做比較，我們使用的設計方法不僅提升了頻譜效益，並且還降低了運算複雜度，甚至我們還運用了量化後的角度，而正交匹配追蹤並未使用量化角度。 ;Millimeter wave (mmWave) communication and multiple-input multiple-output (MIMO) are two important technologies for future communication system. In traditional digital precoding architecture, each antenna needs one distinct RF chain, this may cost high power consumption. Hybrid precoding and combining have been used to improve traditional full digital precoding in mmWave MIMO system. In this paper, we consider a fully-connected hybrid precoding architecture with finite resolution phase shifters. We first obtain the phase of optimal precoder and combiner, which can be calculated by singular value decomposition (SVD) of channel, then use these phases to construct the RF precoder and combiner. After RF precoder and combiner are designed, digital precoder and combiner can be calculated by least square solution. The results show that the proposed algorithm improves the capacity and reduces the complexity compared to existing orthogonal matching pursuit (OMP) algorithm.
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