發(fā)布時間：2017-11-03 07:30

  本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模MIMO無線系統(tǒng)信道獲取和傳輸優(yōu)化設(shè)計

  更多相關(guān)文章： 大規(guī)模MIMO 特征子空間跟蹤 高鐵信道跟蹤 用戶調(diào)度和預(yù)編碼 傳輸方案設(shè)計

【摘要】：大規(guī)模多輸入多輸出(MIMO)技術(shù)能夠提升無線通信系統(tǒng)的頻譜利用率和功率利用率,目前已成為5G無線通信領(lǐng)域內(nèi)最具潛力的研究方向之一。大規(guī)模MIMO無線通信系統(tǒng)中的信道獲取至關(guān)重要,獲取的信道質(zhì)量關(guān)系著預(yù)編碼、用戶調(diào)度等算法以及整個傳輸系統(tǒng)的性能。大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中的信道跟蹤、預(yù)編碼、用戶調(diào)度等關(guān)鍵技術(shù)普遍涉及高維矩陣運算,復(fù)雜度較高,難以適應(yīng)實際需求。因此,開展大規(guī)模MIMO無線通信中的低復(fù)雜度的信道獲取和傳輸方案優(yōu)化設(shè)計的研究具有現(xiàn)實意義。本文具體工作主要包含以下四個方面：首先,歸納總結(jié)了大規(guī)模MIMO無線系統(tǒng)中與本文研究相關(guān)的技術(shù)成果,包括預(yù)編碼、用戶調(diào)度和信道獲取等技術(shù),具體介紹了迫零(ZF)、最小均方誤差(MMSE)、最大比發(fā)送(MRT)等三種預(yù)編碼算法和貪婪式、迭代式功率投影(IPP)這兩種用戶調(diào)度算法,信道獲取技術(shù)中涉及到上下行信道轉(zhuǎn)化和用戶分組等技術(shù),因此文中總結(jié)了K-means聚類、Improved K-means聚類、基于離散傅里葉變換(DFT)等三種用戶分組算法和矩陣轉(zhuǎn)化(MTM)、頻率校正(FC)等兩種上下行信道轉(zhuǎn)化算法。文中使用MATLAB仿真比較了這些算法的性能,仿真結(jié)果顯示MMSE預(yù)編碼在和速率性能上相對最優(yōu),當(dāng)發(fā)送信噪比較大時,ZF算法性能接近MMSE算法,而MRT算法的復(fù)雜度最低并適用于用戶數(shù)較少的場景。兩種用戶調(diào)度算法中,貪婪式算法可以得到較大的和速率,而IPP算法的復(fù)雜度較低。用戶分組算法中Improved K-means聚類算法的性能最優(yōu),基于DFT的分組算法避免了高維矩陣運算,復(fù)雜度較低。上下行信道轉(zhuǎn)化算法中FC算法只適用于天線數(shù)較少的系統(tǒng)且含有矩陣求逆運算,相較之下,低復(fù)雜度的MTM算法更加適用于大規(guī)模MIMO無線系統(tǒng)。其次,針對移動場景中大規(guī)模MIMO系統(tǒng)瞬時信道難以跟蹤的問題,本文研究了統(tǒng)計信道的跟蹤方案,本文將PASTd等子空間跟蹤算法運用到信道特征子空間的跟蹤中,避免了傳統(tǒng)子空間估計算法復(fù)雜度高和不能實時更新的問題。本文還提出了PASTd的改進算法使其能夠更好地跟蹤動態(tài)特征子空間。針對FDD系統(tǒng)中上下行特征子空間不一致的問題,本文提出了一種低復(fù)雜度的相位補償算法(PCM),有效地實現(xiàn)了上下行信道特征子空間的轉(zhuǎn)化。文中使用MATLAB仿真分析了相關(guān)算法的性能,仿真結(jié)果顯示PASTd算法有良好的收斂特性且跟蹤信道特征子空間的性能逼近傳統(tǒng)批處理算法的性能；文中所提的轉(zhuǎn)化算法PCM的性能略低于MTM,但由于其抗噪性能好且運算復(fù)雜度低,因此更加適用于大規(guī)模MIMO無線系統(tǒng)。然后,在研究統(tǒng)計信道跟蹤方案的基礎(chǔ)上,進一步研究基于統(tǒng)計信道信息的預(yù)編碼和用戶調(diào)度算法,文中提出了三種用戶調(diào)度算法和兩種預(yù)編碼算法,并形成了一個完整的系統(tǒng)傳輸方案。其中,迭代式特征關(guān)系比較(ICEC)算法是以用戶統(tǒng)計信道的正交性為準(zhǔn)則的貪婪式用戶調(diào)度算法,而迭代式離開角比較(ICAC)算法是ICEC算法的近似算法并降低了ICEC算法的運算復(fù)雜度,結(jié)合用戶被調(diào)度的公平性準(zhǔn)則和和速率準(zhǔn)則,文中提出了基于分組、排序的調(diào)度(GSOS)算法,GSOS算法的主要思想是通過將統(tǒng)計信道相似的用戶分為一組和依據(jù)位置信息進行組內(nèi)排序來保證用戶公平性和被調(diào)度用戶間的信道正交性。統(tǒng)計預(yù)編碼算法設(shè)計中,文中以優(yōu)化信漏噪比(SLNR)確定值的下限為目標(biāo),提出了統(tǒng)計波束成型算法,并提出了以最主特征矢量為預(yù)編碼矢量的簡易波束成型算法。結(jié)合統(tǒng)計信道跟蹤、用戶調(diào)度和預(yù)編碼算法,文中提出了大規(guī)模MIMO多用戶(MU-MIMO)系統(tǒng)中基于統(tǒng)計信道跟蹤的傳輸方案。文中使用MATLAB仿真分析了相關(guān)算法,仿真結(jié)果顯示,ICEC算法的和速率相對最高,GSOS算法可以實現(xiàn)較高的用戶公平性,而ICAC算法的運算復(fù)雜度最低。兩種統(tǒng)計預(yù)編碼算法中,統(tǒng)計波束成型算法的和速率性能優(yōu)于簡易波束成型算法,如果配合用戶調(diào)度算法,那么簡易波束成型算法的和速率可以逼近統(tǒng)計波束成型算法。傳輸方案的仿真結(jié)果顯示基于統(tǒng)計信道信息跟蹤的傳輸方案的系統(tǒng)和速率可以比擬基于帶有一定誤差的瞬時信道的傳統(tǒng)傳輸方案,證明了所提方案的有效性。最后,針對高鐵中應(yīng)用大規(guī)模MIMO技術(shù)這個熱門研究課題,本文研究了高鐵大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中的瞬時信道跟蹤和傳輸方案設(shè)計問題。針對高鐵大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信道獲取較為困難的問題,本文利用了高鐵的地理位置信息來輔助瞬時信道的跟蹤,基于信道的時空相關(guān)性提出了Kalman濾波跟蹤瞬時信道的方案,并結(jié)合地理位置信息給出了最優(yōu)訓(xùn)練波束的推導(dǎo)公式。針對典型的多終端配置的高鐵系統(tǒng),本文提出了用戶分組發(fā)送下行訓(xùn)練波束的算法,權(quán)衡了信道跟蹤性能和符號資源的開銷。然后,本文提出了兩種基于位置信息的系統(tǒng)傳輸方案并使用MATLAB仿真了相關(guān)算法,仿真結(jié)果顯示所提的Kalman濾波跟蹤方案獲得的信道質(zhì)量高于沒有波束訓(xùn)練的預(yù)測信道質(zhì)量,使用最優(yōu)訓(xùn)練波束算法跟蹤的信道質(zhì)量優(yōu)于隨機波束。利用用戶分組算法跟蹤得到的信道質(zhì)量雖然比單用戶信道跟蹤質(zhì)量差,但卻節(jié)省了近一半的符號資源�；诓ㄊ�(xùn)練和位置信息的傳輸方案的系統(tǒng)和速率略高于基于位置信息的統(tǒng)計傳輸方案,證明了波束訓(xùn)練的必要性和利用位置信息的優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：大規(guī)模MIMO 特征子空間跟蹤 高鐵信道跟蹤 用戶調(diào)度和預(yù)編碼 傳輸方案設(shè)計
【學(xué)位授予單位】：東南大學(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5-7
• Abstract7-15
• 本論文專用術(shù)語的注釋表15-16
• 第一章 緒論16-22
• 1.1 論文研究背景16-17
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-20
• 1.2.1 大規(guī)模MIMO無線系統(tǒng)的信道獲取17-18
• 1.2.2 大規(guī)模MIMO無線傳輸技術(shù)18-19
• 1.2.3 高鐵大規(guī)模MIMO無線通信技術(shù)19-20
• 1.3 論文的內(nèi)容安排20-21
• 1.4 數(shù)學(xué)符號約定21-22
• 第二章 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中的經(jīng)典算法22-40
• 2.1 引言22-23
• 2.2 系統(tǒng)模型23
• 2.3 經(jīng)典預(yù)編碼23-25
• 2.3.1 迫零預(yù)編碼24-25
• 2.3.2 最小均方誤差預(yù)編碼25
• 2.3.3 最大比發(fā)送預(yù)編碼25
• 2.4 經(jīng)典用戶調(diào)度25-27
• 2.4.1 貪婪式調(diào)度25-26
• 2.4.2 迭代式功率投影算法26-27
• 2.5 FDD系統(tǒng)中的信道獲取27-32
• 2.5.1 用戶分組27-29
• 2.5.2 上下行信道轉(zhuǎn)換29-32
• 2.6 仿真結(jié)果32-37
• 2.6.1 預(yù)編碼算法仿真32-34
• 2.6.2 用戶調(diào)度算法仿真34-36
• 2.6.3 用戶分組算法仿真36-37
• 2.6.4 上下行信道轉(zhuǎn)化算法仿真37
• 2.7 小結(jié)37-40
• 第三章 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中的統(tǒng)計信道跟蹤40-56
• 3.1 引言40-41
• 3.2 系統(tǒng)和信道模型41-42
• 3.3 子空間跟蹤算法42-46
• 3.3.1 PAST算法42-44
• 3.3.2 PASTd算法44
• 3.3.3 Improved-PAST算法44-46
• 3.3.4 子空間跟蹤算法對比46
• 3.4 信道特征子空間跟蹤46-48
• 3.4.1 TDD系統(tǒng)中的信道特征子空間跟蹤46-47
• 3.4.2 FDD系統(tǒng)中的信道特征子空間跟蹤47-48
• 3.5 仿真結(jié)果48-54
• 3.6 小結(jié)54-56
• 第四章 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中基于統(tǒng)計信道的技術(shù)56-70
• 4.1 引言56-57
• 4.2 用戶調(diào)度57-62
• 4.2.1 中心離開角估計57-58
• 4.2.2 迭代式特征關(guān)系比較調(diào)度算法58-59
• 4.2.3 迭代式離開角比較調(diào)度算法59-60
• 4.2.4 基于分組、排序的調(diào)度算法60-61
• 4.2.5 三種用戶調(diào)度算法的對比61-62
• 4.3 用戶預(yù)編碼62-63
• 4.3.1 統(tǒng)計波束成型62-63
• 4.3.2 簡易波束成形63
• 4.4 基于統(tǒng)計信道的傳輸方案63-64
• 4.5 仿真結(jié)果64-68
• 4.5.1 離開角估計算法仿真64-65
• 4.5.2 用戶調(diào)度算法仿真65
• 4.5.3 預(yù)編碼算法仿真65-66
• 4.5.4 傳輸方案仿真66-68
• 4.6 小結(jié)68-70
• 第五章 高鐵大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中的信道跟蹤和傳輸方案設(shè)計70-86
• 5.1 引言70-71
• 5.2 系統(tǒng)和信道模型71-73
• 5.3 信道跟蹤方案73-77
• 5.3.1 信道獲取整體方案73
• 5.3.2 信道跟蹤方案73-77
• 5.4 多用戶分組方案77-78
• 5.5 系統(tǒng)傳輸方案78-80
• 5.6 仿真結(jié)果80-84
• 5.6.1 單終端的信道跟蹤80-81
• 5.6.2 多終端的系統(tǒng)和速率81-84
• 5.7 小結(jié)84-86
• 第六章 全文總結(jié)86-88
• 6.1 本文總結(jié)86-87
• 6.2 未來研究方向87-88
• 參考文獻88-92
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果92-94
• 致謝94

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 Tao ZHOU;Cheng TAO;Liu LIU;Jiahui QIU;Rongchen SUN;;High-speed railway channel measurements and characterizations: a review[J];Journal of Modern Transportation;2012年04期

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本文編號：1135241