發(fā)布時間：2017-07-15 14:14

  本文關鍵詞：Massive MIMO系統(tǒng)中減小導頻污染影響問題研究

  更多相關文章： Massive MIMO 導頻污染 信道估計方法 矩陣預編碼方案 導頻分配策略

【摘要】：Massive MIMO(Massive Multi-Input Multi-Output,Massive MIMO)是近幾年通信行業(yè)的熱點話題,是在傳統(tǒng)MIMO(Multi-Input Multi-Output,MIMO)技術基礎上擴展而來的一種新穎的無線通信技術。Massive MIMO通信系統(tǒng)可以獲得傳統(tǒng)MIMO通信系統(tǒng)的所有優(yōu)勢,并且將這些優(yōu)勢擴大十幾倍甚至幾十倍。值得注意的是,Massive MIMO系統(tǒng)發(fā)揮其優(yōu)勢的前提是系統(tǒng)能夠獲取準確的信道狀態(tài)信息(channel statement information,CSI)。但是由于系統(tǒng)中導頻污染的存在,使得現(xiàn)實通信系統(tǒng)中精確信道狀態(tài)信息的獲取變的非常困難,不準確的信道狀態(tài)信息直接導致系統(tǒng)不能正常通信。如何減小導頻污染對Massive MIMO系統(tǒng)性能的影響成為通信系統(tǒng)亟待解決的問題。本文這是在這種背景下針對如何減小導頻污染對Massive MIMO系統(tǒng)影響的問題進行研究。下面詳細介紹一下本論文的主要研究:本文首先分析了Massive MIMO系統(tǒng)和Massive MIMO系統(tǒng)中導頻污染問題,為后文研究如何減小導頻污染對系統(tǒng)的影響問題奠定背景知識。其次,分別從三個方面重點研究了減小導頻污染對系統(tǒng)性能影響的方法:信道估計方法,矩陣預編碼方案,導頻分配策略。信道估計方面:針對傳統(tǒng)信道估計方法復雜度高以及抵抗導頻污染能力差的問題,分別提出了快速MMSE(Fast Minimum Mean Square Error,F-MMSE)估計算法和角域有限維的貝葉斯信道(Angle of Arrival Limited Bayesian,ALB)估計算法,并詳細分析了這兩種改進的估計算法的性能,兩種算法分別大幅度較少了計算復雜度和提高了估計效果;矩陣預編碼方面:針對傳統(tǒng)的基于單小區(qū)矩陣預編碼方案在設計預編碼矩陣時不能充分考慮導頻污染這一因素且方案的性能受導頻污染嚴重的問題,本文提出了一種考慮導頻污染影響的多小區(qū)的矩陣預編碼方案:基于MMSE的多小區(qū)矩陣預編碼(Minimum Mean Square Error Multi-cell Matrix Precoding,MMSE-MPC)方案,并在充分的理論分析和詳細的理論推導的基礎上,得到了MMSE-MPC的閉式解,有效減少了導頻污染的影響;導頻分配方面:提出了一種基于貝葉斯的導頻分配策略(Bayesian Pilot Assignment,BPA),從而改善系統(tǒng)中導頻分配的情況,進而減小導頻污染對系統(tǒng)性能的影響。
【關鍵詞】：Massive MIMO 導頻污染 信道估計方法 矩陣預編碼方案 導頻分配策略
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN919.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-20
• 1.1 課題背景及研究目的8-10
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀10-18
• 1.2.1 MIMO系統(tǒng)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 Massive MIMO系統(tǒng)研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.3 Massive MIMO系統(tǒng)導頻污染研究現(xiàn)狀14-18
• 1.3 主要研究內容及論文結構18-20
• 第2章 Massive MIMO系統(tǒng)中的導頻污染問題20-28
• 2.1 Massive MIMO系統(tǒng)模型20-22
• 2.2 導頻污染產生的原因22-23
• 2.3 導頻污染的影響23-25
• 2.4 減少導頻污染及其對系統(tǒng)性能影響的方法25-26
• 2.5 本章小結26-28
• 第3章 Massive MIMO系統(tǒng)信道估計方法28-50
• 3.1 基于最小二乘（LS）信道估計算法28-30
• 3.2 基于最小均方誤差（MMSE）信道估計算法30-34
• 3.2.1 傳統(tǒng)MMSE信道估計算法30-32
• 3.2.2 基于快速MMSE信道估計方法32-34
• 3.3 基于角域有限維的貝葉斯信道估計算法34-38
• 3.3.1 角域有限維35-36
• 3.3.2 ALB信道估計原理36-38
• 3.3.3 不同角域分布對ALB信道估計影響38
• 3.4 仿真結果及分析38-48
• 3.4.1 系統(tǒng)仿真參數(shù)說明39-40
• 3.4.2 LS和MMSE信道估計算法性能分析40-41
• 3.4.3 F-MMSE信道估計算法性能分析41-45
• 3.4.4 ALB信道估計算法性能分析45-48
• 3.5 本章小結48-50
• 第4章 基于矩陣預編碼減少導頻污染影響的方法50-64
• 4.1 Massive MIMO系統(tǒng)線性預編碼方法建模50-51
• 4.2 Massive MIMO系統(tǒng)基于ZF矩陣預編碼方法51-52
• 4.3 Massive MIMO系統(tǒng)基于單小區(qū)MMSE矩陣預編碼方法52
• 4.4 基于MMSE多小區(qū)預編碼（MMSE-MPC）方法52-56
• 4.5 仿真結果及分析56-62
• 4.5.1 基站天線數(shù)對系統(tǒng)和碼速率的影響57-58
• 4.5.2 系統(tǒng)大尺度衰減系數(shù)對系統(tǒng)最低平均碼速率的影響58-59
• 4.5.3 上行鏈路發(fā)射能量對系統(tǒng)和速率的影響59-61
• 4.5.4 下行鏈路發(fā)射能量對系統(tǒng)和速率的影響61-62
• 4.6 本章小結62-64
• 第5章 基于貝葉斯原理的導頻分配策略64-77
• 5.1 系統(tǒng)模型64-65
• 5.2 常用導頻分配策略65-66
• 5.3 BPA策略66-70
• 5.3.1 BPA的原理66-67
• 5.3.2 BPA策略的方法67-68
• 5.3.3 BPA策略的實現(xiàn)68-70
• 5.4 仿真結果及分析70-76
• 5.4.1 仿真系數(shù)70-71
• 5.4.2 角域均勻分布（擴展域無重疊）對分配策略的影響71-72
• 5.4.3 角域均勻分布（擴展域有重疊）對BPA策略的影響72-74
• 5.4.4 角域高斯分布對BPA策略的影響74-75
• 5.4.5 小區(qū)用戶數(shù)對BPA策略的影響75-76
• 5.5 本章小結76-77
• 結論77-79
• 參考文獻79-86
• 索引86-87
• 致謝87

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 王海榮;俞菲;黃永明;楊綠溪;;大規(guī)模MIMO多小區(qū)TDD系統(tǒng)中的預編碼策略和導頻調度[J];信號處理;2013年08期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 安杰;多用戶MIMO系統(tǒng)下行鏈路關鍵技術研究[D];北京郵電大學;2013年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 陶勇;MIMO多載波系統(tǒng)中空時預編碼技術研究[D];河南工業(yè)大學;2011年

2 楊海洋;Massive MIMO中低復雜度接收算法的研究[D];電子科技大學;2013年

3 房勝;大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的頻譜效率和導頻污染問題研究[D];杭州電子科技大學;2014年

4 葉賢洪;TDD宏MIMO的上行信道估計研究[D];電子科技大學;2013年

，

本文編號：544275