本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模MIMO信道估計中導(dǎo)頻污染問題研究

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【摘要】：大規(guī)模MIMO技術(shù)被認(rèn)為是下一代5G移動通信的關(guān)鍵技術(shù)之一。當(dāng)基站天線數(shù)變的非常大時,大規(guī)模MIMO系統(tǒng)可以實現(xiàn)用簡單的信號處理來很大程度地提高鏈路穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)傳輸速率。但是信道估計誤差導(dǎo)致不精確的信道狀態(tài)信息(Channel State Information, CSI),導(dǎo)頻污染等問題限制了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的性能。本文就是針對大規(guī)模MIMO信道估計中導(dǎo)頻污染的問題進(jìn)行研究。所做的主要工作如下：首先,對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀做了概括總結(jié)。系統(tǒng)地研究了大規(guī)模MIMO的基礎(chǔ)理論知識,包括系統(tǒng)模型,傳輸過程,導(dǎo)頻污染以及傳統(tǒng)的信道估計方法。其次,大多數(shù)研究成果是基于對理想信道的假設(shè),而本文專注于對實際物理信道模型進(jìn)行研究。從相關(guān)信道模型入手,著重推導(dǎo)了一種基于傳播的分析型信道模型,即有限散射信道模型。之后在基于有限散射信道模型的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)模型下,給出了基于導(dǎo)頻的信道估計算法。此模型中基站可以有有限數(shù)量的散射中心。更準(zhǔn)確地說,角域被劃分為數(shù)量很大但是有限的方向(即到達(dá)角),并且數(shù)量比基站天線數(shù)要小。然后,分析了上述實際物理信道模型下依然存在的導(dǎo)頻污染問題�？紤]到盲或半盲估計能更好地提升頻譜效率,本文以此為研究方向,提出將基于奇異值分解(singular value decomposition, SVD)的半盲信道估計算法應(yīng)用到此實際物理信道模型,即SVD與到達(dá)角(angle of arrival, AOA)相結(jié)合。通過推導(dǎo)得到了一種新的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)信道估計器,并與幾種典型的信道估計算法進(jìn)行了仿真與對比,結(jié)果表明：提出的估計器估計誤差性能方面要明顯優(yōu)于基于LS的信道估計,即使是在強小區(qū)間干擾下,且估計誤差隨天線數(shù)增加而降低,更適用于大規(guī)模MIMO;與傳統(tǒng)的基于子空間的半盲估計算法相比,不僅估計精度較高,還具有不丟失CSI的優(yōu)勢；在此實際物理信道模型下,與另一種新近的基于特征值分解(eigenvalue decomposition, EVD)的半盲信道估計算法相比,仍具有較高的估計精度。
【關(guān)鍵詞】：大規(guī)模 MIMO 信道估計 導(dǎo)頻污染
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN919.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 論文所做的工作及結(jié)構(gòu)安排13-15
• 2 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)15-25
• 2.1 引言15
• 2.2 系統(tǒng)模型15-20
• 2.2.1 點到點MIMO和多用戶MIMO15-17
• 2.2.2 TDD和FDD通信方式17-18
• 2.2.3 信道模型18-20
• 2.3 多小區(qū)多用戶傳輸過程20-21
• 2.3.1 上行鏈路20-21
• 2.3.2 下行鏈路21
• 2.4 導(dǎo)頻污染21-22
• 2.5 基于導(dǎo)頻的信道估計方法22-24
• 2.5.1 MMSE估計23
• 2.5.2 LS信道估計23-24
• 2.6 本章小結(jié)24-25
• 3 相關(guān)信道模型研究25-34
• 3.1 引言25
• 3.2 信道模型簡介25-26
• 3.3 分析型信道模型26-27
• 3.4 有限散射信道模型27-29
• 3.5 基于實際有限散射信道模型的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)29-31
• 3.6 基于導(dǎo)頻的信道估計31-33
• 3.6.1 實際信道模型下的MMSE估計31-32
• 3.6.2 實際信道模型下的LS估計32-33
• 3.7 本章小結(jié)33-34
• 4 基于子空間相關(guān)信道模型的大規(guī)模MIMO信道估計34-51
• 4.1 引言34-35
• 4.2 系統(tǒng)模型35
• 4.3 實際物理信道模型35-36
• 4.4 實際信道模型下的導(dǎo)頻污染36-37
• 4.5 基于子空間的信道估計算法37-49
• 4.5.1 算法分析37
• 4.5.2 基于SVD-AOA的信道估計37-41
• 4.5.3 基于EVD-AOA的信道估計41-43
• 4.5.4 仿真結(jié)果分析43-49
• 4.6 本章小結(jié)49-51
• 5. 總結(jié)與展望51-53
• 5.1 總結(jié)51-52
• 5.2 展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-57
• 個人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果57-58
• 致謝58

【參考文獻(xiàn)】

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 高向川;多用戶MIMO系統(tǒng)中關(guān)鍵技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2011年

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本文編號：1098689