系統識別號 | U0002-2702202014581100 |
---|---|
DOI | 10.6846/TKU.2020.00774 |
論文名稱(中文) | 室內毫米波通訊系統之研究 |
論文名稱(英文) | Millimeter Wave Communication Systems for Indoor Environment |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 電機工程學系博士班 |
系所名稱(英文) | Department of Electrical and Computer Engineering |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 108 |
學期 | 1 |
出版年 | 109 |
研究生(中文) | 鄭宇廷 |
研究生(英文) | Yu-Ting Cheng |
學號 | 802440031 |
學位類別 | 博士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2020-01-06 |
論文頁數 | 160頁 |
口試委員 |
指導教授
-
丘建青(chiu@ee.tku.edu.tw)
委員 - 丘建青(chiu@ee.tku.edu.tw) 委員 - 李慶烈(chingliehli@gmail.com) 委員 - 方文賢(whf@et.ntust.edu.tw) 委員 - 林丁丙(dblin@mail.ntust.edu.tw) 委員 - 錢威(84637038@qq.com) |
關鍵字(中) |
中繼器 波束成型 毫米波 第五代行動通訊系統 自我適應之動態差異型演化法 非同步粒子群演算法 同步訊息與電力傳輸 |
關鍵字(英) |
Relay Beamforming Millimeter wave 5th generation mobile networks Self-Adative Dynamic Differential Evolution Asynchronous Particle Swarm Optimization Simultaneous Wireless Information and Power Transfer |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
本論文考慮第五代行動通訊系統所規劃的毫米波頻段,進行室內的通訊品質研究,由於毫米波的衰減極大,本論文考慮兩種解決毫米波的技術,一個為中繼器系統,中繼器系統可以透過在環境中適當的部署來延伸傳輸距離,進而提升環境中的通信品質與降低複雜環境所帶來的路徑衰減及遮蔽效應,另一個為波束成型技術用,其透過調整相位造成的建設性干涉,來使天線陣列的能量聚焦,藉以提高能量來降低路徑衰減的問題,除此之外,也考慮接收端是物聯網中的感測節點,並能使用同步訊息與電力傳輸方式進行無線充電及資訊的傳輸,於本論文會考慮不同需求的節點,同時使用波束成型的技術與中繼器系統來完成無線充電、資訊傳輸或是同步訊息與電力傳輸的需求。 為了同時考慮不同的需求,計算位元錯誤率及能量採集效率,吾人使用自我適應之動態差異型演化法及非同步粒子群演算法來優化,首先比較不同的多目標函設置方式對於搜尋的影響,第一種是設定錯誤率的最低條件,並將達成的百分比乘上能量採集效率再加上能量採集效率,第二種為單純百分比乘上能量採集效率,第三種是將第一種百分比的部分再增加一個權重,調整錯誤率的重要性,數值結果顯示,兩種演算法使用第二種及第三種的多目標函數都能達到錯誤率的限制後再進行能量採集的優化,以收斂的速度來說是非同步粒子群演算法速度最快,卻也容易陷入區域解的問題,自我適應之動態差異型演化法雖然速度較慢,最後都能找到比粒子群演算法更好的能量採集效率,此外也針對不同排列的陣列天線進行搜尋的比較,其中圓形陣列能有效的指向三個接收天線,三角天線次之,而矩形天線的效能最差,也最容易陷入區域解的問題,接著再比較不同多目標函數的權重對搜尋的影響,得到以第二種多目標函數是最不容易陷入區域解的問題之中,再進一步考慮陣列天線只能調整少數相位的情況進行搜尋,得到的結果顯示,由於能調整的相位不多,因而在最終的效能上圓形天線陣列的採集效率降低了66.9%、矩形陣列降低了62.3%、三角陣列天線降低了61.7%,且輻射場型多出了許多不必要的旁波。 最後分析一個更複雜的室內空間,考慮使用放大後轉發的中繼器,對訊號進行延伸,降低遮蔽效應的影響,首先進行通道容量的分析,在沒有透過中繼器轉發訊號的情況下,多輸入多輸出的通道容量在傳送端的信號雜訊比為110dB 的情況下,通道容量最好的矩形陣列天線的只有1.18 (bit/sec/Hz),而透過中繼器轉發且總能量相同的情況下(傳送端的信號對雜訊比為60dB中繼器端的信號對雜訊比為50dB),雖然轉發後雜訊會因此放大,圓形陣列天線、矩形陣列天線、三角陣列天線仍然都分別有3.76 (bit/sec/Hz) 、3.77 (bit/sec/Hz) 、3.78 (bit/sec/Hz)的通道容量。接著考量使用波束成型技術,並計算最優的通道容量,由於優化的複雜度隨著需要調整的天線總數增加,吾人透過先優化增加疊代次數可以改善因複雜度增加,在圓形陣列天線、矩形陣列天線、三角陣列天線的通道容量分別有3.78 (bit/sec/Hz) 、3.82 (bit/sec/Hz) 、3.79 (bit/sec/Hz)的通道容量,如果只能對天線陣列調整少數相位,獲得的通道容量分別只有2.43 (bit/sec/Hz) 、2.43 (bit/sec/Hz) 、2.34 (bit/sec/Hz),最後使用中繼器系統下進行同步訊息與電力傳輸的研究,比較使用編碼簿的方式進行輻射場型的預先優化與演算法根據環境進行調整,結果得知當在天線數量增加時,雖然在調整上的速度編碼簿優於演算法調整,但其考慮時間效率時,演算法調整能同時滿足多組需求,而使整體效率最佳,而其中又以圓形陣列天線的採集能量效率最佳,最後也比較了實際的情況,只調整四種天線相位,如果當接收天線數量多且位置固定的情況下編碼簿不見得比即時調整來得有效率及可以同時傳輸資訊。 |
英文摘要 |
The communication quality for the 5th generation millimeter wave mobile networks in indoor environment is investigated in the dissertation. Since the serious attenuation of millimeter waves, we use two technologies for solving the attenuation. One potential technique is Relay system. The Relay system can extend the transmission distance by suitable deployment in the complex environment, and thus the system improving the communication quality and the decrease shadowing effect caused by the complex environment. Another suitable technique is Beamforming which uses the constructive intervention by the adjustment of phase delay to focus the radiation power to against the path attenuation. In addition, we also considered the different request of sensor node for the Internet of Things system. Using Relay system and Beamforming technique to achieve the request of simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT), information transfer and wireless power transfer. For considering different requirements at the same time, such as bit error rate (BER) and energy harvesting ratio for SWIPT system, we use self-adaptive dynamic differential evolution (SADDE) and asynchronous particle swarm algorithm (APSO) to optimize the multiple objective function. First we compare the effect by the three different objective functions for the circular antenna. The first function is the sum of the energy harvesting efficiency and the target constraint BER percentage multiplied the energy harvesting efficiency. The second function is the target constraint BER percentage multiplied the energy harvesting efficiency. The third function is the sum of the energy harvesting efficiency and the weighting target constraint BER percentage multiplied the energy harvesting efficiency. Numerical results show both algorithms for the second setting and third setting objective functions can achieve the constraint of the bit error rate and optimize the harvesting power ratio. The speed of convergence for APSO is faster, but it is sometime trapped in the local solution. Although SADDE is slow, it can find the better solution compared to APSO. Next, we compare the different deployment of array antennas, which are circular, triangular and rectangular antennas. It is found that the circular antenna can direct the waves to the multiple receiving antennas at same time and its performance is the best. The triangular antenna is the second and the rectangular antenna is the worst. Moreover, we consider the case where the antenna can only adjust a few phases to search. Numerical results show that, compared to the any length adjustment for the transmission lines, the harvesting power ratio of the circular antenna array is reduced 66.9%, the rectangular array is reduced 62.3%, and the triangular array antenna is reduced by 61.7%, when there are only four adjustable lengths. Finally, we analyze a more complex indoor environment where we use the amplify-and-forward relay system to extend the signals which have reduced by the effect of the shadowing effect. First, we calculate the channel capacity without using relay system. In the case of a signal-to-noise ratio of 110 dB at the transmitter, the channel capacity for and the rectangular array antenna is the best with channel capacity 1.18 (bit / sec / Hz). Considering the same total power relay system (the signal-to-noise ratio at the transmitter is 60dB and the signal-to-noise ratio at the repeater is 50dB), the circular array antenna, rectangular array antenna, and triangular array antenna still have channel capacities of 3.76 (bit / sec / Hz), 3.77 (bit / sec / Hz), and 3.78 (bit / sec / Hz), respectively, in spite of the noise which is amplified after retransmission. Next the beamforming technique is used to increase the channel capacity. Since the adjustment of parameters increase a lot, We increase the number of iteration to avoid the trapped in the local solution. In the circular array antenna, rectangular array antenna, and triangular array antenna have channel capacities of 3.78 (bit / sec / Hz), 3.82 (bit / sec / Hz), and 3.79(bit / sec / Hz), respectively. In the case of the four antenna length adjustment, the channel capacity are 2.43 (bit / sec / Hz), 2.43 (bit / sec / Hz), and 2.34(bit / sec / Hz), respectively. Finally, the application of SWIPT system with relay has been presented. We compare the codebook of pre-adjusted antenna pattern and algorithm adjustment according to environment. But if we consider the factor of time efficiency. The results show that the algorithm adjustment is better than the codebook when the number of antennas is increased, although the speed of adjustment is the best, but when it considers the time efficiency. The algorithm adjustment can simultaneously get multiple groups of requirements, so that the total efficiency is the best. In addition, the circular array antenna has the best harvesting power ratio. Finally, only four antenna phases are adjusted for real situation. If the number of receiving antennas is large and the position is fixed, the codebook may not be more efficient than algorithm adjustment which can also transmit information at the same time. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 中文摘要 I 英文摘要 IV 目錄 VIII 圖目錄 XI 表目錄 XVI 第一章 概論 P.1 1.1 研究背景 P.1 1.1.1毫米波技術的優勢 P.2 1.1.2 中繼器 P.3 1.1.3 波束成型 P.3 1.1.4同步訊息與電力傳輸 P.4 1.1.5巨量多輸入多輸出天線 P.4 1.1.6 演算法 P.5 1.2 研究動機 P.7 1.3 各章內容簡述 P.8 第二章 系統介紹 P.9 2.1 系統模型 P.9 2.1.1射線彈跳追蹤法 P.10 2.1.2利用射線追蹤法計算出頻域響應 P.13 2.1.3利用何米特法與快速反傅立葉轉換計算出時域響應 P.15 2.2 中繼器系統 P.17 2.3 通道容量 P.18 2.3.1中繼器通道容量的計算 P.19 2.3.2多輸入多輸出窄頻系統 P.23 2.3.3多輸入多輸出中繼器通道容量的計算 P.27 2.4 位元錯誤率 P.31 2.4.1傳送訊號波形 P.31 2.4.2位元錯誤率的計算 P.33 2.4.3中繼器轉發後的位元錯誤率之計算 P.36 2.5 同步訊息與電力傳輸 P.42 2.6 波束成型技術 P.46 第三章 演算法介紹 P.50 3.1 粒子群演算法 P.50 3.2 自適應動態差分演算法 P.58 第四章 波束成型技術應用於同步訊息與電力傳輸 P.66 4.1毫米波環境模型及演算法參數設定 P.66 4.2不同多目標方法優化比較 (目標函數設定比較) P.70 4.2.1 目標函數一 P.70 4.2.2 目標函數二 P.76 4.2.3 目標函數三 P.82 4.3同步訊息與電力傳輸在不同擺設的天線陣列下的系統效能 P.89 4.3.1不同陣列天線的效能在使用第二種多目標函數搜尋 P.91 4.3.2不同陣列天線的效能在使用第三種多目標函數搜尋 P.104 4.4同步訊息與電力傳輸在低解析度調整天線陣列的系統效能 P.117 4.4.1圓形陣列 P.117 4.4.2矩形陣列 P.121 4.4.3三角陣列 P.125 第五章中繼器結合不同天線技術之室內系統效能分析 P.130 5.1 毫米波環境模型及演算法參數設定 P.130 5.2多輸入多輸出技術應用於中繼器系統 P.133 5.3波束成型技術應用於中繼器系統 P.135 5.4低解析度波束成型技術應用於中繼器系統 P.140 5.5 SWIPT技術應用於中繼器系統 P.144 5.5.1波束成型技術應用於SWIPT中繼器系統效能 P.146 5.5.2低解析度調整的陣列天線應用於SWIPT中繼器系統效能 P.148 第六章 結論 P.150 參考文獻 P.154 附錄 P.158 圖目錄 圖2.1系統模型示意圖 P.9 圖2.2 SBR/Image 程式流程圖 P.12 圖2.3信號經過何米特程序與快速反傅立葉轉換處理後之結果 P.15 圖2.4 何米特程序的信號處理步驟與快速反傅立葉轉換過程 P.16 圖2.5 中繼器通道示意圖 P.17 圖2.6多輸入多輸出窄頻系統矩陣示意圖 P.23 圖 2.7多輸入多輸出窄頻系統示意圖 P.25 圖2.8 CSI-B 狀態下多輸入多輸出窄頻系統的等效架構圖 P.26 圖2.9傳送高斯二次微分脈波的波形 P.32 圖2.10中繼器時域信號示意圖 P.36 圖2.11無線功率傳輸示意圖 P.43 圖2.12無線功率傳輸接收器架構示意圖 P.44 圖2.13無線功率傳輸技術之射頻能量採集架構示意圖 P.45 圖2.14波束成型技術應用的示意圖 P.46 圖2.15座標系統示意圖 P.47 圖2.16環形陣列天線示意圖 P.49 圖 3.1 粒子群聚法流程圖 P.51 圖3.2三種邊界條件示意圖。 P.54 圖 3.3 非同步粒子群聚法流程圖 P.57 圖3.4自我適應之動態差異型演化法流程圖 P.59 圖3.5 自我適應之動態差異型進化法中突變方法一的示意圖 P.61 圖3.6 自我適應之動態差異型進化法中突變方法二的示意圖 P.62 圖3.7 自我適應之動態差異型進化法中的交配向量於一個二維目標函數 等位線圖描述的示意圖 P.64 圖4.1 室內環境示意圖 P.68 圖4.2圓形天線陣列的擺設方式 P.68 圖4.3演算法進行第一種多目標函數的疊代過程 P.70 圖4.4 SADDE與APSO的錯誤率優化過程 P.71 圖4.5 SADDE各接收陣列的能量採集優化過程 P.73 圖4.6 APSO各接收陣列的能量採集優化過程 P.73 圖4.7 (a) SADDE 優化場型 P.75 圖4.7 (b) APSO 優化場型 P.75 圖4.8演算法進行第一種多目標函數的疊代過程 P.76 圖4.9 SADDE與APSO的錯誤率疊代過程 P.77 圖4.10 SADDE各接收陣列的能量採集疊代過程 P.79 圖4.11 APSO各接收陣列的能量採集疊代過程 P.79 圖4.12 (a) SADDE優化後的場型 P.81 圖4.12 (b) APSO優化後的場型 P.81 圖4.13演算法進行第三種多目標函數疊代的過程 P.83 圖4.14 SADDE與APSO的錯誤率疊代的過程 P.84 圖4.15 SADDE各接收陣列的能量採集疊代的過程 P.86 圖4.16 APSO各接收陣列的能量採集疊代的過程 P.86 圖4.17 (a) SADDE優化後的場型 P.88 圖4.17 (b) APSO優化後的場型 P.88 圖4.18矩形陣列天線及三角陣列天線 P.90 圖4.19 不同陣列使用SADDE對多目標函數的疊代過程 P.91 圖4.20 不同陣列使用SADDE對錯誤率的疊代過程 P.93 圖4.21 圓形陣列使用SADDE對採集效率的疊代過程 P.93 圖4.22 矩形陣列使用SADDE對採集效率的疊代過程 P.94 圖4.23 三角陣列使用SADDE對採集效率的疊代過程 P.94 圖4.24 圓形陣列天線優化後的場型 P.95 圖4.25 矩形陣列天線優化後的場型 P.96 圖4.26 三角陣列天線優化後的場型 P.96 圖4.27 不同陣列使用APSO對多目標函數的疊代過程 P.97 圖4.28不同陣列使用APSO對錯誤率的疊代過程 P.98 圖4.29 圓形陣列使用APSO對採集效率疊代的過程 P.100 圖4.30 矩形陣列使用APSO對採集效率疊代的過程 P.100 圖4.31 三角陣列使用APSO對採集效率疊代的過程 P.101 圖4.32 圓形陣列天線優化後的場型 P.102 圖4.33 矩形陣列天線優化後的場型 P.103 圖4.34 三角陣列天線優化後的場型 P.103 圖4.35 不同陣列使用SADDE對多目標函數的疊代過程 P.104 圖4.36 不同陣列使用SADDE對錯誤率的疊代過程 P.105 圖4.37 圓形陣列使用SADDE對採集效率的疊代過程 P.106 圖4.38 矩形陣列使用SADDE對採集效率的疊代過程 P.107 圖4.39 三角陣列使用SADDE對採集效率的疊代過程 P.107 圖4.40 圓形陣列天線優化後的場型 P.108 圖4.41 矩形陣列天線優化後的場型 P.109 圖4.42 三角陣列天線優化後的場型 P.109 圖4.43不同陣列使用APSO對多目標函數的疊代過程 P.111 圖4.44不同陣列使用APSO對錯誤率的疊代過程 P.111 圖4.45圓形陣列使用APSO對採集效率的疊代過程 P.112 圖4.46矩形陣列使用APSO對採集效率的疊代過程 P.113 圖4.47三角陣列使用APSO對採集效率的疊代過程 P.113 圖4.48 圓形陣列天線優化後的場型 P.115 圖4.49 矩形陣列天線優化後的場型 P.115 圖4.50 三角陣列天線優化後的場型 P.116 圖4.51 不同解析度的相位調整之疊代過程 P.118 圖4.52 不同解析度的錯誤率疊代過程 P.118 圖4.53 高解析度能量採集的疊代過程 P.119 圖4.54 低解析度能量採集的疊代過程 P.119 圖4.55 高解析度優化後的輻射場型 P.120 圖4.56 低解析度優化後的輻射場型 P.120 圖4.57 不同解析度的相位調整之疊代過程 P.121 圖4.58 不同解析度的錯誤率疊代過程 P.122 圖4.59 高解析度能量採集的疊代過程 P.122 圖4.60 低解析度能量採集的疊代過程 P.123 圖4.61 高解析度優化後的輻射場型 P.123 圖4.62 低解析度優化後的輻射場型 P.124 圖4.63 不同解析度的相位調整之疊代過程 P.125 圖4.64 不同解析度的錯誤率疊代過程 P.126 圖4.65 高解析度能量採集的疊代過程 P.126 圖4.66 低解析度能量採集的疊代過程 P.127 圖4.67 高解析度優化後的輻射場型 P.127 圖4.68 低解析度優化後的輻射場型 P.128 圖5.1 室內環境示意圖 P.132 圖5.2 三種天線陣列的排列方式 P.132 圖5.3 無中繼器下的通道容量 P.133 圖5.4 使用中繼器下的通道容量 P.134 圖5.5 使用中繼器下不同陣列天線通道容量疊代過程 P.135 圖5.6圓形陣列天線優化後的場型 P.137 圖5.7矩形陣列天線優化後的場型 P.138 圖5.8三角陣列天線優化後的場型 P.139 圖5.9 低解析度下不同陣列天線通道容量疊代過程 P.140 圖5.10圓形列天線優化後的場型 P.141 圖5.11矩形陣列天線優化後的場型 P.142 圖5.12三角陣列天線優化後的場型 P.143 圖5.13 室內環境示意圖 P.145 圖5.14比較不同調整方式的採集效率 P.146 圖5.15比較不同調整方式低解析度下的採集效率 P.149 表目錄 表4.1 使用的目標函數 P.69 表4.2不同陣列及不同解析度之採集效率比較 P.129 表5.1以圓形陣列為基底的採集效率的提升幅度 P.147 表5.2以圓形陣列為基底的採集效率的提升幅度 P.149 表A.1 混泥土的材質係數 P.158 表A.2 木材的材質係數 P.158 表A.3 玻璃的材質係數 P.159 表A.4 天花板的材質係數 P.159 表A.5 金屬的材質係數 P.160 表A.6 地板的材質係數 P.160 |
參考文獻 |
[1] A. Ghosh, A. Maeder, M. Baker and D. Chandramouli, “5G Evolution: A View on 5G Cellular Technology Beyond 3GPP Release 15,” IEEE Access, vol. 7, pp. 127639-127651, 2019. [2] S. K. Agrawal and K. Sharma, “5G millimeter wave (mmWave) communications,” 2016 3rd International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom), New Delhi, 2016, pp. 3630-3634. [3] F. Hossain, T. Geok, T. Rahman, M. Hindia, K. Dimyati, and A. Abdaziz, “Indoor Millimeter-Wave Propagation Prediction by Measurement and Ray Tracing Simulation at 38 GHz,” Symmetry, vol. 10, no. 10, pp. 464, 2018. [4] X. Zhao et al., “Attenuation by Human Bodies at 26- and 39.5-GHz Millimeter Wavebands,” IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters, vol. 16, pp. 1229-1232, 2017. [5] A. A. AlAbdullah, N. Ali, H. Obeidat, R. A. Abd-Alhmeed and S. Jones, “Indoor millimetre-wave propagation channel simulations at 28, 39, 60 and 73 GHz for 5G wireless networks,” 2017 Internet Technologies and Applications (ITA), Wrexham, 2017, pp. 235-239. [6] Y. T. Cheng and C. C. Chiu, “Optimization of the Antenna Location for Relay Cooperative System by APSO,” Wireless Personal Communications, vol. 83, no. 4, pp. 2485-2495, 2015. [7] C. C. Chiu, Y. T. Cheng and C. H. Yang, “Capacity Optimization of Multi-Input Multi-Output Relay Channel by SADDE Algorithm,” Annals of Telecommunications, vol. 74, no. 5, pp. 365-372, 2019 [8] S. Gong, C. Xing, Z. Fei and S. Ma, “Millimeter-Wave Secrecy Beamforming Designs for Two-Way Amplify-and-Forward MIMO Relaying Networks,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 66, no. 3, pp. 2059-2071, 2017. [9] K. Belbase, C. Tellambura and H. Jiang, “Two-Way Relay Selection for Millimeter Wave Networks,” IEEE Communications Letters, vol. 22, no. 1, pp. 201-204, 2018. [10] X. Huang, J. He, Q. Li, Q. Zhang and J. Qin, “Optimal Power Allocation for Multicarrier Secure Communications in Full-Duplex Decode-and-Forward Relay Networks,” IEEE Communications Letters, vol. 18, no. 12, pp. 2169-2172, 2014. [11] C. Peng, F. Li and H. Liu, “Optimal Power Splitting in Two-Way Decode-and-Forward Relay Networks,” IEEE Communications Letters, vol. 21, no. 9, pp. 2009-2012, 2017. [12] B. Qian and W. H. Mow, “A Near BER-Optimal Decoding Algorithm for Convolutionally Coded Relay Channels With the Decode-and-Forward Protocol,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 16, no. 3, pp. 1767-1781, 2017. [13] C. C. Chiu, C. H. Chen, Y. T. Cheng, Y. L. Lee and Y. K. Chou, “Beamforming Techniques at Both Transmitter and Receiver for Indoor Wireless Communication,” Journal of Applied Science and Engineering, vol. 21, no. 3, pp. 407-412, 2018 [14] G. D. Lai, C. C. Chiu and Y. T. Cheng, “BER Reduction for Ultra Wideband Multicasting System by Beamforming Techniques,” Journal of Applied Science and Engineering, vol. 21, no. 4, pp. 587-594, 2018 [15] W. Chien, C. C. Chiu, Y. T. Cheng and Y. L. Lee, “Evolution Algorithms Applied for 3D Beamforming UWB Channels,” Microsystem Technologies, vol. 25, no. 9, 2019 [16] F. Sohrabi and W. Yu, “Hybrid Digital and Analog Beamforming Design for Large-Scale Antenna Arrays,” IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. 10, no. 3, pp. 501-513, 2016. [17] Telecommunications and information exchange between systems--Local and metropolitan area networks--Specific requirements-Part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications Amendment 3: Enhancements for Very High Throughput in the 60 GHz Band (adoption of IEEE Std 802.11ad-2012)," in ISO/IEC/IEEE 8802-11:2012/Amd.3:2014(E) , vol., no., pp.1-634, 14 March 2014 [18] P. Raviteja, Y. Hong and E. Viterbo, “Analog Beamforming With Low Resolution Phase Shifters,” IEEE Wireless Communications Letters, vol. 6, no. 4, pp. 502-505, 2017. [19] A. Dowhuszko and J. Hämäläinen, “Performance of Transmit Beamforming Codebooks with Separate Amplitude and Phase Quantization,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 22, no. 7, pp. 813-817, 2015. [20] Y. Zhao, Y. Liu, G. Boudreau, A. B. Sediq and X. Wang, “Angle-based beamforming in mmWave massive MIMO systems with low feedback overhead using multi-pattern codebooks,” China Communications, vol. 16, no. 9, pp. 18-30, 2019. [21] X. Wang and M. C. Gursoy, “Coverage Analysis for Energy-Harvesting UAV-Assisted mmWave Cellular Networks,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 37, no. 12, pp. 2832-2850, 2019. [22] W. Hao et al., “Beamforming Design in SWIPT-Based Joint Multicast-Unicast mmWave Massive MIMO With Lens-Antenna Array,” IEEE Wireless Communications Letters, vol. 8, no. 4, pp. 1124-1128, 2019. [23] Z. Chen, H. Xu, L. X. Cai and Y. Cheng, “Beamforming Design for Max-Min Fair SWIPT in Green Cloud-RAN with Wireless Fronthaul,” 2018 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), Abu Dhabi, United Arab Emirates, 2018, pp. 1-6. [24] C. Chang, R. Y. Chang and F. Chien, “Energy-Assisted Information Detection for Simultaneous Wireless Information and Power Transfer: Performance Analysis and Case Studies,” IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks, vol. 2, no. 2, pp. 149-159, 2016. [25] K. Nishimori, “Novel technologies using massive MIMO transmission toward 5G and its beyond systems,” 2018 International Symposium on Antennas and Propagation (ISAP), Busan, Korea (South), 2018, pp. 1-2. [26] W. Chien, C. C. Chiu, Y. T. Cheng, S. H. Liao and H. S. Yen, “Multi-objective Optimization for UWB Antenna Array by APSO Algorithm,” Telecommunication system, vol. 64, no. 4, pp. 649-660, 2017. [27] C. C. Chiu, M. H. Ho and S. H. Liao, “PSO and APSO for Optimizing Coverage in Indoor UWB Communication System,” International Journal of RF and Microwave Computer-Aided Engineering, vol. 23, no. 3, pp. 300-308, 2013. [28] J. S. Chiang, W. S. Gu, C. C. Chiu and C. H. Sun, “Estimation of the Two- Dimensional Homogenous Dielectric Scatterer in a Slab Medium Using Particle Swarm Optimization and Asynchronous Particle Swarm Optimization,” Research in Nondestructive Evaluation, vol. 26, no. 4, pp. 208-224, 2015. [29] C. C. Chiu, Y. X. Tong and Y. T. Cheng, “Comparison of SADDE and PSO for Smart Antennas in Wireless Communication,” International Journal of Communication Systems, vol. 32, no. 9, pp. 1-17, 2019 [30] C. C. Chiu, G. D. Lai and Y. T. Cheng, “Self-adaptive Dynamic Differential Evolution Applied to BER Reduction with Beamforming Techniques for Ultra Wideband MU-MIMO Systems,” Progress In Electromagnetics Research C, vol. 87, pp. 187–197, 2018 |
論文全文使用權限 |
如有問題,歡迎洽詢!
圖書館數位資訊組 (02)2621-5656 轉 2487 或 來信