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

  更多相關(guān)文章： 大規(guī)模 MIMO 信道估計(jì) 導(dǎo)頻污染

【摘要】：大規(guī)模MIMO技術(shù)被認(rèn)為是下一代5G移動(dòng)通信的關(guān)鍵技術(shù)之一。當(dāng)基站天線(xiàn)數(shù)變的非常大時(shí),大規(guī)模MIMO系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)用簡(jiǎn)單的信號(hào)處理來(lái)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(jì)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(wèn)題限制了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的性能。本文就是針對(duì)大規(guī)模MIMO信道估計(jì)中導(dǎo)頻污染的問(wèn)題進(jìn)行研究。所做的主要工作如下：首先,對(duì)國(guó)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(shí),包括系統(tǒng)模型,傳輸過(guò)程,導(dǎo)頻污染以及傳統(tǒng)的信道估計(jì)方法。其次,大多數(shù)研究成果是基于對(duì)理想信道的假設(shè),而本文專(zhuān)注于對(duì)實(shí)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(jì)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(shuō),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(xiàn)數(shù)要小。然后,分析了上述實(shí)際物理信道模型下依然存在的導(dǎo)頻污染問(wèn)題�？紤]到盲或半盲估計(jì)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(jì)算法應(yīng)用到此實(shí)際物理信道模型,即SVD與到達(dá)角(angle of arrival, AOA)相結(jié)合。通過(guò)推導(dǎo)得到了一種新的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)信道估計(jì)器,并與幾種典型的信道估計(jì)算法進(jìn)行了仿真與對(duì)比,結(jié)果表明：提出的估計(jì)器估計(jì)誤差性能方面要明顯優(yōu)于基于LS的信道估計(jì),即使是在強(qiáng)小區(qū)間干擾下,且估計(jì)誤差隨天線(xiàn)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(jì)算法相比,不僅估計(jì)精度較高,還具有不丟失CSI的優(yōu)勢(shì)；在此實(shí)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(jì)算法相比,仍具有較高的估計(jì)精度。
【關(guān)鍵詞】：大規(guī)模 MIMO 信道估計(jì) 導(dǎo)頻污染
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：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(diǎn)到點(diǎn)MIMO和多用戶(hù)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(hù)傳輸過(guò)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(jì)方法22-24
• 2.5.1 MMSE估計(jì)23
• 2.5.2 LS信道估計(jì)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(jiǎn)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(shí)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(jì)31-33
• 3.6.1 實(shí)際信道模型下的MMSE估計(jì)31-32
• 3.6.2 實(shí)際信道模型下的LS估計(jì)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(jì)34-51
• 4.1 引言34-35
• 4.2 系統(tǒng)模型35
• 4.3 實(shí)際物理信道模型35-36
• 4.4 實(shí)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(jì)算法37-49
• 4.5.1 算法分析37
• 4.5.2 基于SVD-AOA的信道估計(jì)37-41
• 4.5.3 基于EVD-AOA的信道估計(jì)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(gè)人簡(jiǎn)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(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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

，

本文編號(hào)：1098689