高速移動場景下LTE下行預編碼技術(shù)研究
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【摘要】:MIMO預編碼技術(shù)通過充分利用多天線的增益來提供空間復用與分集,可以獲取比傳統(tǒng)SISO技術(shù)更高的峰值速率、更好的傳輸可靠性與更加高效的頻譜效率,已成為LTE協(xié)議中的關(guān)鍵技術(shù)。隨著高速鐵路快速發(fā)展,在高速移動場景下對通信技術(shù)提出了新要求。未來,LTE-R (LTE for Railway)將取代GSM-R成為高鐵的通信方案之一。因此,在高速移動場景下研究預編碼技術(shù)已變得非常必要。但隨著移動速度迅速增加,多普勒頻移隨之迅速增大。當移動速度增加到350km/h時,此時的最大多普勒頻移增大到850Hz,其對應(yīng)相干時間大約為0.498ms,小于一個子幀的傳輸周期。此時傳輸信號經(jīng)歷快衰落過程,在一個符號傳輸周期內(nèi)CSI (Channel State Information)變化迅速。信道快時變性導致經(jīng)歷反饋時延后得到的CSI已不再能較為準確地刻畫此時的真實信道情況。本文基于LTE協(xié)議針對高速移動這一特殊場景對不同預編碼方案進行分析,并給出利用統(tǒng)計CSI的基于碼本的預編碼方案。首先,分析研究基于碼本及非碼本的閉環(huán)預編碼方案,在搭建的鏈路級仿真平臺上進行仿真驗證,并做出了詳細的分析及比較。其次,針對性能相對較優(yōu)的基于碼本的預編碼方案,利用信道的統(tǒng)計信息對其進行改進,給出了基于統(tǒng)計CSI的預編碼方案。給出的預編碼方案在綜合性能上雖然有所提升,但系統(tǒng)的誤比特率未降到10-2以下。再次,對預編碼矩陣索引選取的計算復雜度及鏈路的反饋開銷進行了詳細的分析與比較。結(jié)果表明基于統(tǒng)計CSI的預編碼方案優(yōu)勢較為明顯。最后,針對給出方案誤比特率較高的缺點,嘗試使用了四種完全不同的應(yīng)對方案,即:對給出的預編碼方案進行降秩處理、減小碼本索引反饋的粒度、使用基于大延遲CDD的開環(huán)預編碼方案和利用信道統(tǒng)計信息并以PEP為優(yōu)化準則的非碼本閉環(huán)預編碼方案。并對四種方案進行相應(yīng)的仿真驗證。在綜合考量系統(tǒng)誤比特率性能、信道容量及LTE協(xié)議本身規(guī)定后,給出適用于高速移動場景下的預編碼方案——基于統(tǒng)計信道狀態(tài)信息的碼本預編碼方案。
【關(guān)鍵詞】:高速移動 預編碼 統(tǒng)計信道狀態(tài)信息 LTE下行鏈路
【學位授予單位】:西南交通大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:TN929.5
【目錄】:
- 摘要6-7
- Abstract7-10
- 第1章 緒論10-15
- 1.1 研究背景及研究意義10
- 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
- 1.3 論文主要內(nèi)容及章節(jié)安排13-15
- 第2章 LTE下行鏈路及動態(tài)信道狀態(tài)信息模型15-26
- 2.1 LTE下行鏈路15-22
- 2.1.1 LTE下行鏈路處理流程及細節(jié)15-19
- 2.1.2 鏈路級仿真平臺簡介19-20
- 2.1.3 高速移動信道模型特征20-22
- 2.2 動態(tài)信道狀態(tài)信息模型22-24
- 2.3 本章小結(jié)24-26
- 第3章 線性預編碼26-39
- 3.1 基于碼本的線性預編碼26-32
- 3.1.1 碼本線性預編碼26-30
- 3.1.2 基于碼本的線性預編碼方案仿真及分析30-32
- 3.2 基于非碼本的線性預編碼32-36
- 3.2.1 非碼本線性預編碼32-35
- 3.2.2 基于非碼本的線性預編碼方案仿真及分析35-36
- 3.3 基于碼本與基于非碼本的預編碼方案性能分析比較36-38
- 3.4 本章小結(jié)38-39
- 第4章 基于統(tǒng)計信道狀態(tài)信息的碼本預編碼方案39-56
- 4.1 基于統(tǒng)計信道狀態(tài)信息的碼本選擇算法39-40
- 4.2 基于統(tǒng)計信道狀態(tài)信息的預編碼方案仿真及分析40-43
- 4.3 算法復雜度及反饋開銷分析43-45
- 4.4 針對誤比特率性能較差的應(yīng)對方案45-55
- 4.4.1 以PEP為優(yōu)化準則的預編碼算法45-47
- 4.4.2 應(yīng)對方案仿真結(jié)果分析47-55
- 4.5 本章小結(jié)55-56
- 總結(jié)與展望56-58
- 致謝58-59
- 參考文獻59-63
- 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文63
【參考文獻】
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,本文編號:385376
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