隨著新的移動(dòng)應(yīng)用場(chǎng)景和需求不斷涌現(xiàn),移動(dòng)通信技術(shù)面臨著海量移動(dòng)數(shù)據(jù)傳輸和大量無(wú)線(xiàn)設(shè)備接入的挑戰(zhàn)。大規(guī)模多天線(xiàn)(massive multiple-input-multiple-output,massive MIMO)和設(shè)備對(duì)設(shè)備通信(device to device communications,D2D)是第五代移動(dòng)通信支持增強(qiáng)型移動(dòng)寬帶和海量機(jī)器互連通信兩大業(yè)務(wù)場(chǎng)景的關(guān)鍵技術(shù)。高效地融合這兩項(xiàng)技術(shù),特別是利用大規(guī)模多天線(xiàn)的優(yōu)勢(shì)抑制D2D帶來(lái)的干擾,有著重要的研究?jī)r(jià)值。本文針對(duì)利用大規(guī)模多天線(xiàn)抑制D2D干擾的問(wèn)題,研究了大規(guī)模多天線(xiàn)用于發(fā)射機(jī)抑制D2D干擾的信號(hào)處理方法和遍歷容量,也研究了大規(guī)模多天線(xiàn)用于接收機(jī)對(duì)抗D2D干擾的高效檢測(cè)算法。首先,本文研究了在基站的大規(guī)模多天線(xiàn)上運(yùn)用天線(xiàn)選擇等方法,抑制下行鏈路和D2D通信之間相互干擾的遍歷可達(dá)速率。在推導(dǎo)了采用天線(xiàn)選擇方法抑制D2D干擾所能達(dá)到的遍歷可達(dá)速率的閉式解之后,運(yùn)用簡(jiǎn)森不等式獲得了該遍歷可達(dá)速率的上下界,并利用所得的上下界分析了系統(tǒng)在噪聲受限場(chǎng)景和干擾受限場(chǎng)景下的行為。在此基礎(chǔ)上,本文側(cè)重分析了天線(xiàn)數(shù)量對(duì)遍歷可達(dá)速率的影響。理論...

【文章頁(yè)數(shù)】：121 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)說(shuō)明
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 發(fā)展現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)
        1.2.1 設(shè)備對(duì)設(shè)備通信的干擾抑制技術(shù)
        1.2.2 大規(guī)模多天線(xiàn)的信道模型
        1.2.3 大規(guī)模多天線(xiàn)的檢測(cè)算法
        1.2.4 大規(guī)模多天線(xiàn)的原型驗(yàn)證平臺(tái)
        1.2.5 本節(jié)小結(jié)
    1.3 論文的主要工作
    參考文獻(xiàn)
第二章 大規(guī)模多天線(xiàn)抑制下行鏈路和設(shè)備對(duì)設(shè)備通信相互干擾的性能
    2.1 天線(xiàn)選擇策略的性能
        2.1.1 遍歷可達(dá)速率
        2.1.2 遍歷可達(dá)速率的閉式解
        2.1.3 遍歷可達(dá)速率的上下界
        2.1.4 運(yùn)用遍歷可達(dá)速率的上下界對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行分析
        2.1.5 天線(xiàn)數(shù)量對(duì)遍歷可達(dá)速率的影響
    2.2 波束成型策略和干擾迫零策略的性能
        2.2.1 遍歷可達(dá)速率的閉式解
        2.2.2 遍歷可達(dá)速率的上下界
        2.2.3 天線(xiàn)數(shù)量對(duì)遍歷可達(dá)速率的影響
    2.3 本章小結(jié)
    參考文獻(xiàn)
第三章 用于抑制上行鏈路與設(shè)備對(duì)設(shè)備通信相互干擾的置信度傳播檢測(cè)算法
    3.1 多天線(xiàn)系統(tǒng)的概率圖模型
    3.2 馬爾科夫場(chǎng)置信度傳播檢測(cè)算法
    3.3 格縮減輔助的置信度傳播檢測(cè)算法
    3.4 格縮減輔助的白化置信度傳播檢測(cè)算法
    3.5 本章小結(jié)
    參考文獻(xiàn)
第四章 用于抑制上行鏈路與設(shè)備對(duì)設(shè)備通信相互干擾的期望傳播檢測(cè)算法
    4.1 期望傳播算法的原理
    4.2 多天線(xiàn)系統(tǒng)的期望傳播檢測(cè)算法
    4.3 格縮減輔助的期望傳播檢測(cè)算法
    4.4 格縮減輔助的白化期望傳播檢測(cè)算法
    4.5 期望傳播檢測(cè)算法的復(fù)雜度
        4.5.1 基于喬洛斯基分解實(shí)現(xiàn)的參量更新
        4.5.2 基于QR分解實(shí)現(xiàn)的參量更新
        4.5.3 基于謝爾曼-莫里斯公式實(shí)現(xiàn)的參量更新
        4.5.4 基于紐曼級(jí)數(shù)實(shí)現(xiàn)的參量更新
        4.5.5 基于共軛梯度法實(shí)現(xiàn)的參量更新
        4.5.6 本節(jié)小結(jié)
    4.6 本章小結(jié)
    參考文獻(xiàn)
第五章 基于通用服務(wù)器平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的大規(guī)模多天線(xiàn)原型系統(tǒng)
    5.1 基本框架和設(shè)計(jì)理念
    5.2 硬件組成
    5.3 軟件架構(gòu)
    5.4 接收機(jī)算法的實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證
    5.5 本章小結(jié)
    參考文獻(xiàn)
第六章 總結(jié)和展望
    6.1 全文總結(jié)及主要貢獻(xiàn)
    6.2 進(jìn)一步的研究方向
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄



本文編號(hào)：3783828