本文關(guān)鍵詞：無線通信大規(guī)模MIMO傳輸技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 功率控制 多小區(qū)協(xié)同波束成形 上下行對偶 多項式展開 隨機矩陣理論

【摘要】：隨著無線數(shù)據(jù)流量和用戶終端數(shù)目的指數(shù)級增長,新一代移動通信系統(tǒng)對數(shù)據(jù)速率、頻譜效率、覆蓋范圍等關(guān)鍵指標(biāo)提出了更高的要求。大規(guī)模多輸入多輸出(MIMO, Multiple-Input Multiple-Output)傳輸作為新一代移動通信的關(guān)鍵技術(shù)之一,能夠在同一時頻資源上服務(wù)更多用戶,并且具有數(shù)據(jù)速率更高和功率消耗更低等優(yōu)點,但是其仍然有許多亟待解決的問題,比如下行預(yù)編碼優(yōu)化設(shè)計、復(fù)雜度高、信道信息不理想等問題。針對這些問題,本文研宄無線通信大規(guī)模MIMO傳輸技術(shù),主要工作內(nèi)容如下：1、研究了多用戶MIMO系統(tǒng)模型和多用戶MIMO預(yù)編碼、協(xié)作多點傳輸技術(shù)等內(nèi)容,重點討論了迫零(ZF, Zero Forcing)預(yù)編碼、最大比發(fā)送(MRT,Maximal-Ratio Transmit)預(yù)編碼、最小均方誤差(MMSE, Minimum Mean Square Error)預(yù)編碼,同時研究了協(xié)作多點傳輸技術(shù)的分類、與MIMO的異同以及協(xié)同波束成形技術(shù)的分析等等。Matlab仿真結(jié)果表明在低信噪比(SNR,Signal to Noise Ratio)時,MMSE預(yù)編碼性能明顯優(yōu)于ZF、MRT預(yù)編碼；在高SNR時,ZF、MMSE預(yù)編碼性能相近;另外在天線數(shù)變多的時候,ZF、MRT、MMSE預(yù)編碼性能之間的差距也在減小等等。2、研究了多小區(qū)協(xié)作大規(guī)模MIMO傳輸方案的優(yōu)化設(shè)計,并以單基站功率約束下的最大化最差信干噪比(max-min SINR, Maximum the Minimum Signal to Interference plus Noise Ratio)為優(yōu)化目標(biāo)。首先根據(jù)上下行對偶理論,將原始的下行非凸優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成等價的上行解耦優(yōu)化問題,然后提出了有限系統(tǒng)中需要依賴瞬時信道信息瞬時更新上下行功率的算法,并且該算法中下行功率不需要迭代,可由擴展耦合矩陣直接計算得到。為了解決功率需要瞬時更新的問題,針對大規(guī)模MIMO系統(tǒng),依據(jù)隨機矩陣理論,提出了只需要依賴統(tǒng)計信道信息更新上下行功率的算法,同時波束矢量只需要根據(jù)獲得的上行功率以及可獲得的本地瞬時信道信息直接計算得到。仿真結(jié)果表明了所提算法的可行性和有效性。3、針對上述多小區(qū)協(xié)作大規(guī)模MIMO傳輸方案優(yōu)化設(shè)計中存在的大維矩陣求逆問題,為了降低大維矩陣求逆的復(fù)雜度,由截斷多項式的思想給出了由有限項數(shù)表示的MMSE波束矢量,同時為了避免求解有耦合變量的下行優(yōu)化問題,利用截斷多項式表示的MMSE波束矢量給出了等價的上行信干噪比表達式,進而提出了低復(fù)雜度波束矢量算法,另外通過引入關(guān)于變量t的隨機函數(shù),使得求解截斷多項式系數(shù)的算法只需要依賴統(tǒng)計信道信息。仿真表明該算法當(dāng)多項式階數(shù)很低時,就可達到很好的性能,并且該階數(shù)不隨系統(tǒng)維數(shù)的增大而變化,同時若需要保持該算法與MMSE波束矢量算法的性能損失不變,那么階數(shù)需要隨著SNR的增大而增大,但是該階數(shù)相對于系統(tǒng)維數(shù)來說,仍然是很小的。4、在上述工作的基礎(chǔ)上,進一步考慮信道信息的非理想性,研究了信道模型存在信道估計誤差時的多小區(qū)協(xié)作大規(guī)模MIMO傳輸方案優(yōu)化設(shè)計。首先以單基站功率約束下含有信道估計誤差的大規(guī)模系統(tǒng)的max-min SINR為優(yōu)化目標(biāo),提出了在有限系統(tǒng)中需要瞬時信道信息進行功率更新的算法,同時針對大規(guī)模MIMO系統(tǒng)提出了只需要依賴統(tǒng)計信道信息更新上下行功率的算法；另外為了解決信道模型存在信道估計誤差時的大維矩陣求逆復(fù)雜度高的問題,利用截斷多項式的思想以及引入隨機函數(shù)的方法,提出了將大維矩陣的求逆轉(zhuǎn)化為階數(shù)可控制的多項式并且只需要依賴統(tǒng)計信道信息優(yōu)化多項式系數(shù)的低復(fù)雜度波束矢量算法。Matlab仿真表明,信道存在估計誤差時,max-min SINR優(yōu)化算法以及低復(fù)雜度波束矢量算法的有效性,并且即使信道質(zhì)量很差,該算法仍然能達到較好的性能。
【關(guān)鍵詞】：功率控制 多小區(qū)協(xié)同波束成形 上下行對偶 多項式展開 隨機矩陣理論
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN919.3
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-13
• 本論文專用術(shù)語的注釋表13-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 論文的研究背景14-16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 論文的研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排17-20
• 第二章 多基站協(xié)作多點傳輸技術(shù)20-34
• 2.1 引言20
• 2.2 多用戶MIMO系統(tǒng)模型20-21
• 2.3 經(jīng)典預(yù)編碼21-23
• 2.3.1 迫零預(yù)編碼22-23
• 2.3.2 最大比發(fā)送預(yù)編碼23
• 2.3.3 最小均方誤差預(yù)編碼23
• 2.4 協(xié)作多點傳輸技術(shù)23-26
• 2.4.1 協(xié)作多點傳輸技術(shù)的分類24-25
• 2.4.2 CoMP與MIMO的異同25-26
• 2.4.3 協(xié)同波束成形技術(shù)分析26
• 2.5 仿真結(jié)果與分析26-32
• 2.6 本章小結(jié)32-34
• 第三章 大規(guī)模MIMO協(xié)作傳輸技術(shù)34-50
• 3.1 引言34-35
• 3.2 系統(tǒng)模型35-36
• 3.3 上下行優(yōu)化問題間的對偶關(guān)系36-38
• 3.4 有限系統(tǒng)分析38-39
• 3.5 大規(guī)模系統(tǒng)分析39-44
• 3.5.1 上行鏈路的近似分析39-41
• 3.5.2 下行鏈路的近似分析41-44
• 3.6 仿真結(jié)果與分析44-48
• 3.7 本章小結(jié)48-50
• 第四章 低復(fù)雜度大規(guī)模MIMO協(xié)作傳輸技術(shù)50-60
• 4.1 引言50-51
• 4.2 截斷多項式波束矢量51-52
• 4.3 優(yōu)化截斷多項式波束矢量52-53
• 4.4 分析截斷多項式矩陣53-56
• 4.5 仿真結(jié)果與分析56-59
• 4.6 本章小結(jié)59-60
• 第五章 魯棒的大規(guī)模MIMO協(xié)作傳輸技術(shù)60-80
• 5.1 引言60-61
• 5.2 系統(tǒng)模型61-62
• 5.3 魯棒的多小區(qū)波束成形算法62-71
• 5.3.1 有限系統(tǒng)分析62-65
• 5.3.2 大規(guī)模系統(tǒng)分析65-67
• 5.3.3 仿真結(jié)果與分析67-71
• 5.4 魯棒的低復(fù)雜度波束矢量設(shè)計71-78
• 5.4.1 截斷多項式波束矢量71-72
• 5.4.2 優(yōu)化截斷多項式波束矢量72-73
• 5.4.3 分析截斷多項式矩陣73-75
• 5.4.4 仿真結(jié)果與分析75-78
• 5.5 本章小結(jié)78-80
• 第六章 全文總結(jié)80-82
• 6.1 本文工作總結(jié)80-81
• 6.2 工作展望81-82
• 附錄A 相關(guān)引理82-84
• 附錄B 證明定理284-86
• 附錄C 證明定理386-88
• 附錄D 證明定理488-90
• 附錄E 證明定理590-92
• 參考文獻92-98
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果98-100
• 致謝100

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 董霄劍,蔣良成,趙夙,尤肖虎;信道估計誤差與估計長度關(guān)系的頻域分析[J];電子學(xué)報;2000年S1期

2 王中鵬;張少中;;平坦信道下的MIMO信道估計誤差分析[J];電訊技術(shù);2008年02期

3 曾二林;朱世華;廖學(xué)文;;存在信道估計誤差的有限反饋多用戶多輸入多輸出傳輸性能分析[J];電子與信息學(xué)報;2009年02期

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6 郭明喜;沈越泓;;非理想信道條件下的V-BLAST系統(tǒng)檢測算法[J];數(shù)據(jù)采集與處理;2011年03期

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8 楊U，

本文編號：609104