针对可配置接收/发送天线数量MIMO系统的多用户检测技术

一、系统架构设计

1. 可配置天线架构

• 动态端口切换：支持基站发射天线数$N_t$和接收天线数$N_r$在[1,8]范围内动态调整
• 混合波束成形：采用数字+模拟混合架构，降低硬件复杂度
• 信道互易性利用：通过上行信道估计推导下行信道矩阵$$H_{DL}=H_{UL}^H$$

2. 多用户场景模型

• 用户分组：将K用户划分为G组，每组共享部分天线资源
• 业务优先级：区分eMBB/URLLC业务的天线资源分配权重
• 干扰图谱构建：建立用户间空间相关系数矩阵$C_{ij}=∣h_i^Hh_j∣^2$

二、核心算法实现

1. 动态天线选择算法

function [selected_antennas] = dynamic_antenna_selection(H, P_max)
    % H: 信道矩阵 (Nr×Nt)
    % P_max: 最大发射功率

    [Nr, Nt] = size(H);
    C = zeros(Nr,Nt);

    for i=1:Nr
        for j=1:Nt
            % 计算天线对增益
            C(i,j) = norm(H(:,j),2)^2 / (sigma^2 + sum(H(:,j).^2));
        end
    end

    % 基于贪婪算法选择最优天线对
    selected_antennas = [];
    remaining_antennas = 1:Nt;

    while length(selected_antennas) < min(Nr,Nt)
        gains = C(remaining_antennas, :);
        [~, idx] = max(sum(gains,1));
        selected_antennas = [selected_antennas, remaining_antennas(idx)];
        remaining_antennas(idx) = [];
    end
end

2. 自适应多用户检测

2.1 干扰子空间投影算法

其中投影矩阵$W$通过干扰子空间估计获得：

function W = interference_subspace(H, K)
    % H: 信道矩阵 (M×N)
    % K: 用户数

    [U,S,V] = svd(H);
    noise_dim = size(H,2) - K;
    W = U(:,1:M-noise_dim);
end

2.2 比特级干扰消除（BLC）

function LLR = BLC_detection(y, H, bits)
    % y: 接收信号 (M×1)
    % H: 信道矩阵 (M×N)
    % bits: 先验比特信息

    N = size(H,2);
    LLR = zeros(N,1);

    for k=1:N
        % 生成候选符号集
        candidates = exp(1j*2*pi*(0:M-1)/M);
        soft_bits = zeros(M,1);

        for m=1:M
            % 剔除当前符号后的检测
            H_sub = H(:,[1:m-1,m+1:end]);
            y_sub = y - H(:,m)*candidates(m);
            s_hat = H_sub \ y_sub;

            % 计算LLR贡献
            soft_bits(m) = log(sum(abs(s_hat - candidates).^2)) ...
                         - log(sum(abs(s_hat - bits(m)).^2));
        end

        LLR(k) = sum(soft_bits);
    end
end

三、资源联合优化

1. 数学模型

2. 分布式优化算法

采用交替优化框架：

1. 天线选择层：使用改进粒子群算法优化$A$
2. 功率分配层：基于WMMSE算法迭代求解$P$
3. 波束成形层：采用MMSE-STBC联合设计$W$

四、性能验证

1. 仿真参数

2. 性能对比

参考代码 接收天线数量和发送天线数量可配的mimo系统多用户检测 www.youwenfan.com/contentalg/84973.html

五、工程实现建议

1. 硬件加速：使用FPGA实现干扰子空间投影矩阵的实时计算
2. 信道反馈：采用压缩感知技术降低CSI反馈开销
3. 动态切换：设置天线配置切换阈值（如SINR下降5dB时触发重配置）
4. 安全增强：引入物理层密钥生成机制，利用天线配置随机性增强安全性

六、典型应用场景

1. 智能工厂：动态调整天线配置适应机器人移动场景
2. 高铁通信：根据车厢位置切换天线波束指向
3. 元宇宙AR：通过多用户检测实现虚拟形象的精准空间定位