本文關(guān)鍵詞：基于證據(jù)理論的多天線雙向中繼相關(guān)技術(shù)研究

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【摘要】：雙向中繼(Two-Way Relay)技術(shù)作為4G系統(tǒng)的核心技術(shù)之一可以擴(kuò)大系統(tǒng)通信覆蓋面積、降低系統(tǒng)能耗并保障用戶間通信的可靠性。雙向中繼系統(tǒng)與多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)和網(wǎng)絡(luò)編碼(Network Coding,NC)技術(shù)的結(jié)合能夠同時(shí)支持多個(gè)用戶的數(shù)據(jù)傳輸與交互,提高系統(tǒng)的通信效率及容量。此外,全雙工通信是5G核心技術(shù)之一,雙向中繼系統(tǒng)在全雙工(Full-Duplex,FD)模式下同時(shí)同頻的收發(fā)信號(hào)可以進(jìn)一步提高系統(tǒng)頻譜效率。然而,由于信道衰落及自干擾(Self-Interference,SI)信號(hào)的影響,若中繼節(jié)點(diǎn)無(wú)法獲得各個(gè)數(shù)據(jù)流的精確信息,會(huì)嚴(yán)重影響整個(gè)系統(tǒng)的性能。因此,研究具有較好誤碼性能的接收算法和具有較強(qiáng)抑制能力的自干擾抑制算法對(duì)半雙工(Half-Duplex,HD)及全雙工多天線雙向中繼系統(tǒng)具有重要的意義。證據(jù)理論(Demspter-Shafer Evidence Theory,DS)作為一種不確定性推理決策理論被廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別、數(shù)據(jù)融合及協(xié)作通信等領(lǐng)域。由于證據(jù)理論能夠更加精確地描述信道衰落、噪聲及自干擾產(chǎn)生的不確定性并且融合多個(gè)證據(jù)源的信息,因此能夠得到更可靠的判決。本文從獨(dú)特的思維角度出發(fā),把雙向中繼的接收及自干擾抑制問(wèn)題建立為對(duì)不確定性知識(shí)的推理模型,采用證據(jù)理論作為分析工具對(duì)半雙工多天線雙向中繼的接收及全雙工多天線雙向中繼的自干擾抑制問(wèn)題進(jìn)行了研究,主要內(nèi)容如下:(1)針對(duì)半雙工多天線雙向中繼系統(tǒng)的多址階段(Multiple Access Phase,MAP),提出了基于解碼轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng)絡(luò)編碼的證據(jù)理論接收算法(MIMO-DS NC)。利用證據(jù)理論代替?zhèn)鹘y(tǒng)的線性檢測(cè)算法分別對(duì)兩個(gè)用戶節(jié)點(diǎn)的發(fā)送信號(hào)進(jìn)行估計(jì),并通過(guò)異或運(yùn)算得到網(wǎng)絡(luò)編碼符號(hào)。由于異或運(yùn)算的網(wǎng)絡(luò)編碼是次優(yōu)的且需要分別獲得各個(gè)用戶的數(shù)據(jù)流,鑒于此,提出了基于證據(jù)理論與物理層網(wǎng)絡(luò)編碼(Physical-layer Network Coding,PNC)融合的接收算法(MIMO-DS PNC)。該算法從向量空間的角度將物理層網(wǎng)絡(luò)編碼映射準(zhǔn)則與證據(jù)理論的基本信度分配融合直接獲得所需的網(wǎng)絡(luò)編碼符號(hào),無(wú)需分別估計(jì)各用戶節(jié)點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù)流。同時(shí),還研究了廣播階段(Broadcast Phase,BCP)采用空時(shí)編碼(Space Time Coding,STC)及天線選擇(Antenna Selection,AS)傳輸方案下雙向中繼系統(tǒng)端到端平均誤碼性能及歸一化吞吐量問(wèn)題。仿真結(jié)果表明,MIMO-DS NC和MIMO-DS PNC算法相比于傳統(tǒng)接收算法在復(fù)雜度略增的情況下獲得了較好的性能且MIMO-DS PNC算法可以獲得與基于解碼轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng)絡(luò)編碼的最大似然接收算法(MIMO-ML NC)一致的滿分集增益。(2)針對(duì)全雙工多天線雙向中繼系統(tǒng),首先提出了基于證據(jù)理論與解碼轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng)絡(luò)編碼的自干擾抑制算法(DS-NC)。該算法在基本信度分配的計(jì)算中考慮自干擾抑制并分別估計(jì)每個(gè)用戶發(fā)送的信號(hào),最后通過(guò)異或運(yùn)算得到網(wǎng)絡(luò)編碼符號(hào)。其次,提出了基于和差分信號(hào)處理的證據(jù)理論與物理層網(wǎng)絡(luò)編碼融合的自干擾抑制算法(DS-SAD-PNC)。該算法首先通過(guò)和差分矩陣將兩個(gè)用戶的信號(hào)流轉(zhuǎn)化為和差分信號(hào),并基于證據(jù)理論估計(jì)和差分信號(hào),最后通過(guò)和差分信號(hào)判決準(zhǔn)則直接獲得網(wǎng)絡(luò)編碼符號(hào)。為了進(jìn)一步降低算法復(fù)雜度,本文又提出了一種基于證據(jù)理論與物理層網(wǎng)絡(luò)編碼融合的自干擾抑制算法(DS-PNC)。該算法從向量空間的角度考慮自干擾抑制問(wèn)題并通過(guò)物理層網(wǎng)絡(luò)編碼準(zhǔn)則與證據(jù)理論的結(jié)合直接獲得網(wǎng)絡(luò)編碼符號(hào)。最后,考慮了功率放大器(Power Amplifier,PA)非線性失真(Nonlinear Distortion)、I/Q不平衡及射頻(Radio Frequency,RF)刪除等因素的影響,給出了一種簡(jiǎn)單的自干擾信號(hào)模型并研究了DS-PNC算法在這種非線性自干擾信號(hào)模型下的自干擾抑制性能。通過(guò)仿真結(jié)果可知,所提算法相比于空域抑制算法在復(fù)雜度略增的情況下能夠有效地抑制自干擾且具有較好的魯棒性,同時(shí)DS-PNC算法還獲得了與理想刪除一致的滿分集增益。另外,在考慮非線性失真和射頻刪除的情況下,DS-PNC算法誤碼性能同樣優(yōu)于空域抑制算法。
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN828.6

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