Spatial Zadoff-Chu modulation for rapid beam alignment in mmWave phased arrays

  • Abstract
  • 1. Introduction

Abstract

压缩传感(CS)算法可以利用毫米波信道的稀疏性,在信道测量较少的毫米波相控阵中实现波束对准。不幸的是,由于硬件限制,在相控阵中无法实现几种有效的CS矩阵。在这项工作中,我们建议在天线领域使用移位的Zadoff-Chu(ZC)序列来实现有效的信道估计或波束对准的CS矩阵。证明了基于位移ZC的CS矩阵满足高概率限制等距性质。此外,使用该训练的CS算法可以利用快速傅立叶变换,并且与使用伪随机相移的算法相比计算效率更高。仿真结果表明,与常用的随机相移基CS矩阵相比,本文提出的CS矩阵具有更好的波束对准性能

1. Introduction

为了在接收器上获得足够的链路裕度,毫米波系统使用大型天线阵列[1]。使用相控阵的定向波束形成是在这些系统中使用大型阵列的一种方法[2]。然而,配置相控阵在大型天线系统中具有挑战性,因为必须在严格的硬件限制条件下估计最佳波束[2]。例如,在相控阵中使用一个单一的射频链将信道测量的次数限制在一个符号的持续时间内。信道测量只能通过改变与每个天线相关的信号相位来获得。此外,在实际应用中,相位控制的分辨率是有限的。相控阵施加的严格硬件约束使毫米波系统的波束对准问题复杂化。

压缩传感[3]在毫米波系统中很有价值,因为与穷尽波束扫描[2]相比,它可以减少波束对准所需的开销。由于mmwave mimo信道在角度域中近似稀疏[4],与信道尺寸相比,已经提出了几种基于CS的信道估计和波束对准算法,信道测量较少[5][6]。先前的基于CS的波束对准工作使用随机相移来获得相控阵中的信道测量值[5][7]。虽然最终得到的CS矩阵在实际应用中起作用,但结构化的CS矩阵有可能降低CS算法的复杂度,提高光束对准性能

先前的工作考虑了通过卷积压缩传感(ccs)使用结构化的cs矩阵获取稀疏信号[8]。大多数ccs技术都是利用调制序列的循环移位来获取标准表示中稀疏的信号。然而,在毫米波相控阵中,使用ccs获得的信号在典型表示中并不稀疏。相反,它在傅立叶表示中是稀疏的。标准或傅立叶表示中稀疏信号的矢量ccs,以及在矢量ccs中使用zadoff-chu序列[11]的研究在[8]。不幸的是,由于信道采集系统施加的秩为1的约束,不能将[8]中的矢量ccs技术应用于同步发送和接收波束对准

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