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摘 要：随着科学技术的发展，5G时代即将到来，而毫米波通信在5G通信技术的应用和推广中发挥着举足轻重的作用。本文首先分析了毫米波通信的模型，并且探讨了混合波束赋形技术的相关内容，希望能够为相关的工作提供一定的参考。
关键词：毫米波通信;混合波束赋形;迭代
引言：毫米波通信的优点是能够显著提高5G移动通信的质量，但是由于自身的路径损耗比较大，而且穿透性能不佳，在具体的应用过程中受到了不小的掣肘，而应用混合波束赋形技术，可以有效避免信号的衰减，同时降低运行成本，可以说意义非凡。
1.毫米波通信模型
1.1单用户系统
顾名思义，单用户毫米波通信系统指的是，有且只有一个基站利用毫米波信道传输数据。前提条件是，这一基站配有Nt天线，同时用户配有Nr天线，传输的数据可以包含Ns个数据流。这种情况下，从基站端考虑，总的射频链路为Ntc条，而用户端的射频链路为Nrc条，那么为了保证这两端的射频链路正常运行，需要满足以下条件：Ns 1.2多用户系统
多用户系统的模型中包含N根天线，并且与K个单天线的用户进行信号的传递，而基站端包含M个射频链路，链路的数量大于用户的数量，这种情况下，用户端受到的信号向量y=ρ HFWS+n，其中ρ代表信号的发送功率，s表示符号向量，W代表可以调节相位和幅度的波束赋形矩阵，n表示K×1高斯噪声向量。这里需要注意的是，当基站端发出信号以后，需要达到功率约束的条件，所以模拟波束赋形矩阵与数字波束赋形矩阵的关系应该满足||FW||F2=K，其中F表示模拟波束赋形矩阵，而W表示数字波束赋形矩阵。在这种情况下，第k个用户收到的信号可以表示为yk=ρ hkFWS+nk，其中hk代表矩阵的第k行向量，而nk表示噪声向量的第k个元素[1]。
2.混合波束赋形技术
2.1优化模型
当基站端的信道信息不再发生变化时，可以将系统的频谱效率最大化，并设计混合波束赋形矩阵，而只有降低各个用户之间的干扰，才能提高信号的功率，比如MRC算法，就可以满足大规模MIMO用户的频谱使用效率，但是在实际应用中，因为结构存在恒幅限制条件，所以MRC算法不能直接应用，而另一种典型的算法ZF，可以采用加权矩阵的方法，从而有效降低干扰产生的影响。另外当基站中的天线数量多于用户数量时，可以将ZF检测矩阵视为最优检测矩阵。
2.2数字设计
这里需要介绍一下最小二乘法，最小二乘法属于贪婪算法的一种，并且性能优良，通过这一算法，能够得到数字波束赋形矩阵：W=（FHF）-1FHP。最小二乘法主要根据等效信道的思想，利用低维数字处理技术确定最优矩阵，并且根据模拟矩阵F与信道矩阵H对基站端的等效信道矩阵进行计算：Hcfff=FHF，同时根据ZF准则，可以确定数字矩阵W=Hcfff（HcfffHHcfff）-1。
2.3计算流程
一般而言，混合波束赋形技术需要考虑用户之间的干扰问题，进而导致在实际应用中技术的性能受到影响，所以需要采用MRC算法对矩阵进行检测，同时与消除算法相结合，化解出低复杂度的矩阵初始化方法。通俗来讲，就是用户之间逐层采用正交消除的算法，从而确定全新的信道矩阵H（h1，h2，h3，h4，…，hk）。当模拟波束赋形矩阵进行初始化时，需要参考恒幅约束条件，并且根据混合波束赋形的算法，通过少量的迭代，就能够得到相对完整和规范的赋形矩阵。这种情况下，涉及的计算量很少，而且算法的内容相对比较简单，同时还可以利用系统自带的射频链路，提高频谱效率。值得一提的是，当模拟波束赋形矩阵达到最优状态之后，可以使用贪婪算法求解出矩阵的特征向量，这样可以判断算法是否受到恒幅的影响，即使无法确定信道的具体增益和角度信息，也能够摆脱天线结构的约束，完成求解工作[2]。
2.4性能分析
本文采用IEEE802.15.3c为标准的仿真系统，假设天线位于长×宽×高=8×6×4的房间内，波束总数目为K=24，而功率为12mW，噪声功率谱的密度为-16.4dBm/Hz，带宽为1.9GHz，之后展开仿真实验，并且发现随着迭代次数的增加，变异系数开始缩小，这表明离散程度有所下降，所以混合波束赋形技术可以抑制干扰信号，提升整个毫米波通信的质量。
結论：综上所述，混合波束赋形技术在毫米波通信中得到了很好的应用，有效解决了传统技术中计算量大和计算内容复杂的问题，同时降低了各个用户之间的干扰，所以本文希望通过介绍混合波束赋形的相关技术，从而提升实际应用水平。
参考文献：
[1]王龙飞. 毫米波通信系统中3D波束赋形与多播技术研究[D].北京邮电大学，2017.
[2]张博.毫米波通信中混合波束赋形技术探讨[J].信息与电脑（理论版），2019（01）：200-202.
作者简介：
卢科臣（1996年2月4日），男，汉族，籍贯：四川达州，研究方向：电子类或通信类。
关键词：毫米波通信;混合波束赋形;迭代
引言：毫米波通信的优点是能够显著提高5G移动通信的质量，但是由于自身的路径损耗比较大，而且穿透性能不佳，在具体的应用过程中受到了不小的掣肘，而应用混合波束赋形技术，可以有效避免信号的衰减，同时降低运行成本，可以说意义非凡。
1.毫米波通信模型
1.1单用户系统
顾名思义，单用户毫米波通信系统指的是，有且只有一个基站利用毫米波信道传输数据。前提条件是，这一基站配有Nt天线，同时用户配有Nr天线，传输的数据可以包含Ns个数据流。这种情况下，从基站端考虑，总的射频链路为Ntc条，而用户端的射频链路为Nrc条，那么为了保证这两端的射频链路正常运行，需要满足以下条件：Ns
多用户系统的模型中包含N根天线，并且与K个单天线的用户进行信号的传递，而基站端包含M个射频链路，链路的数量大于用户的数量，这种情况下，用户端受到的信号向量y=ρ HFWS+n，其中ρ代表信号的发送功率，s表示符号向量，W代表可以调节相位和幅度的波束赋形矩阵，n表示K×1高斯噪声向量。这里需要注意的是，当基站端发出信号以后，需要达到功率约束的条件，所以模拟波束赋形矩阵与数字波束赋形矩阵的关系应该满足||FW||F2=K，其中F表示模拟波束赋形矩阵，而W表示数字波束赋形矩阵。在这种情况下，第k个用户收到的信号可以表示为yk=ρ hkFWS+nk，其中hk代表矩阵的第k行向量，而nk表示噪声向量的第k个元素[1]。
2.混合波束赋形技术
2.1优化模型
当基站端的信道信息不再发生变化时，可以将系统的频谱效率最大化，并设计混合波束赋形矩阵，而只有降低各个用户之间的干扰，才能提高信号的功率，比如MRC算法，就可以满足大规模MIMO用户的频谱使用效率，但是在实际应用中，因为结构存在恒幅限制条件，所以MRC算法不能直接应用，而另一种典型的算法ZF，可以采用加权矩阵的方法，从而有效降低干扰产生的影响。另外当基站中的天线数量多于用户数量时，可以将ZF检测矩阵视为最优检测矩阵。
2.2数字设计
这里需要介绍一下最小二乘法，最小二乘法属于贪婪算法的一种，并且性能优良，通过这一算法，能够得到数字波束赋形矩阵：W=（FHF）-1FHP。最小二乘法主要根据等效信道的思想，利用低维数字处理技术确定最优矩阵，并且根据模拟矩阵F与信道矩阵H对基站端的等效信道矩阵进行计算：Hcfff=FHF，同时根据ZF准则，可以确定数字矩阵W=Hcfff（HcfffHHcfff）-1。
2.3计算流程
一般而言，混合波束赋形技术需要考虑用户之间的干扰问题，进而导致在实际应用中技术的性能受到影响，所以需要采用MRC算法对矩阵进行检测，同时与消除算法相结合，化解出低复杂度的矩阵初始化方法。通俗来讲，就是用户之间逐层采用正交消除的算法，从而确定全新的信道矩阵H（h1，h2，h3，h4，…，hk）。当模拟波束赋形矩阵进行初始化时，需要参考恒幅约束条件，并且根据混合波束赋形的算法，通过少量的迭代，就能够得到相对完整和规范的赋形矩阵。这种情况下，涉及的计算量很少，而且算法的内容相对比较简单，同时还可以利用系统自带的射频链路，提高频谱效率。值得一提的是，当模拟波束赋形矩阵达到最优状态之后，可以使用贪婪算法求解出矩阵的特征向量，这样可以判断算法是否受到恒幅的影响，即使无法确定信道的具体增益和角度信息，也能够摆脱天线结构的约束，完成求解工作[2]。
2.4性能分析
本文采用IEEE802.15.3c为标准的仿真系统，假设天线位于长×宽×高=8×6×4的房间内，波束总数目为K=24，而功率为12mW，噪声功率谱的密度为-16.4dBm/Hz，带宽为1.9GHz，之后展开仿真实验，并且发现随着迭代次数的增加，变异系数开始缩小，这表明离散程度有所下降，所以混合波束赋形技术可以抑制干扰信号，提升整个毫米波通信的质量。
結论：综上所述，混合波束赋形技术在毫米波通信中得到了很好的应用，有效解决了传统技术中计算量大和计算内容复杂的问题，同时降低了各个用户之间的干扰，所以本文希望通过介绍混合波束赋形的相关技术，从而提升实际应用水平。
参考文献：
[1]王龙飞. 毫米波通信系统中3D波束赋形与多播技术研究[D].北京邮电大学，2017.
[2]张博.毫米波通信中混合波束赋形技术探讨[J].信息与电脑（理论版），2019（01）：200-202.
作者简介：
卢科臣（1996年2月4日），男，汉族，籍贯：四川达州，研究方向：电子类或通信类。