有色噪声样本下大规模MIMO系统的去中心化均衡
信号处理
2023-05-23 v1
摘要
近来，去中心化基带处理（DBP）范式及相关检测方法被提出以实现极大规模多输入多输出（massive MIMO）技术。在DBP架构下，基站天线被划分为若干独立簇，每簇连接一个本地计算单元。然而，当前为DBP量身定制的检测方法仅考虑理想白高斯噪声场景，而实际中由于邻小区干扰，噪声往往是有色的。此外，在DBP架构中，线性最小均方误差（LMMSE）检测方法依赖于通过对分布式存储的噪声样本取平均来估计噪声协方差矩阵。这给基于LMMSE的去中心化均衡器设计带来了重大挑战。为解决该问题，本文针对星形和菊花链形DBP架构，提出了有色噪声场景下的去中心化LMMSE均衡方法。具体而言，我们首先基于降维技术为星形DBP架构提出两种去中心化均衡器。随后，利用块坐标下降（BCD）方法为菊花链形DBP架构推导出一种最优去中心化均衡器，并辅以基于去中心化低秩分解的带宽缩减增强方案。最后，仿真结果表明，所提方法在所需通信带宽大幅降低的同时，可获得优异的检测性能。
引用
@article{arxiv.2305.12805,
title = {Decentralized Equalization for Massive MIMO Systems With Colored Noise Samples},
author = {Xiaotong Zhao and Mian Li and Bo Wang and Enbin Song and Tsung-Hui Chang and Qingjiang Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.12805},
year = {2023}
}