本文選題：信道狀態(tài)信息 + 信道估計(jì)��； 參考：《電子科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：近年來,隨著智能手機(jī)的進(jìn)一步普及,用戶們對于高速數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的需求呈爆炸式增大,這些需求促進(jìn)了我們對第五代移動通信系統(tǒng)(5G)的研究。目前,中國、歐盟和美國都開始了對5G系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究,并且預(yù)計(jì)將在2020年開始商用。相較于現(xiàn)有的第四代移動通信系統(tǒng)(4G)系統(tǒng),5G系統(tǒng)需要在系統(tǒng)容量和頻譜利用率上,進(jìn)一步提高系統(tǒng)的傳輸性能。故而,5G系統(tǒng)需要應(yīng)用一些更加高效的技術(shù)手段,比如Massive-MIMO技術(shù)、信道估計(jì)技術(shù)、預(yù)編碼技術(shù)等等。Massive-MIMO系統(tǒng)中的復(fù)雜的、大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算,就會極大增加系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理時(shí)延,而未來5G系統(tǒng)的一個(gè)非常重要的需求就是數(shù)據(jù)處理中的超低時(shí)延。ITU、IMT-2020等國內(nèi)外5G研究機(jī)構(gòu)均對5G提出了毫秒級的端到端時(shí)延要求,即理想情況下端到端時(shí)延為1ms,典型端到端時(shí)延為5-10ms左右。為了應(yīng)對未來5G系統(tǒng)對于極低時(shí)延的需求,在第二章中,我們介紹了新型軟件定義協(xié)議(Software-Defined Protocol,SDP)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的基本思想,并在此SDP網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下提出了軟件定義扇區(qū)(Software Defined Sector,SDS)模式,并對這種軟件定義扇區(qū)模式的計(jì)算復(fù)雜度性能優(yōu)勢進(jìn)行仿真驗(yàn)證;最后介紹了基于軟件定義扇區(qū)模式的時(shí)分導(dǎo)頻幀格式,并將對其進(jìn)行了計(jì)算復(fù)雜度的仿真分析。Massive-MIMO技術(shù)有著很高的頻譜利用率、很好的魯棒性和很高的傳輸速率等優(yōu)勢,故而成為下一代蜂窩移動通信系統(tǒng)(5G)中非常被看好的技術(shù)之一。移動信道的信道狀態(tài)信息的獲得是Massive-MIMO系統(tǒng)中的關(guān)鍵問題。在第三章中,我們首先介紹了傳統(tǒng)MIMO系統(tǒng)中的四種經(jīng)典信道估計(jì)算法,并分析它們在MassiveMIMO系統(tǒng)中的性能和不足;接著提出了一種新型軟件定義扇區(qū)模式信道估計(jì)算法,即SDS-MMSE信道估計(jì)算法,并對其進(jìn)行了性能仿真和結(jié)果分析。本文提出的SDS-MMSE信道估計(jì)算法可以獲得接近理想MMSE信道估計(jì)的MSE性能表現(xiàn),而不需要額外的開銷。我們還得到了本文所提算法的MSE分析表達(dá)式,這將幫助我們進(jìn)行進(jìn)一步的系統(tǒng)設(shè)計(jì)和性能估計(jì)。在Massive-MIMO系統(tǒng)中,由于漸進(jìn)正交的信道特性,線性預(yù)編碼技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)近似通道容量的性能表現(xiàn)。在第四章中,我們首先介紹了Massive-MIMO系統(tǒng)中三種經(jīng)典預(yù)編碼算法,然后分析它們在Massive-MIMO系統(tǒng)中的性能、表現(xiàn)和問題。接著,我們提出了一種軟件定義扇區(qū)模式下的基于對稱逐步超松弛(Symmetric Successive Over Relaxation,SSOR)的預(yù)編碼算法,即SDS-SSOR預(yù)編碼算法,然后對其進(jìn)行了性能仿真并分析仿真結(jié)果。本文所提的SDS-SSOR預(yù)編碼算法不僅可以大幅度地降低計(jì)算復(fù)雜度,并且可以實(shí)現(xiàn)接近傳統(tǒng)ZF預(yù)編碼的最優(yōu)的性能表現(xiàn)。同時(shí),利用Massive-MIMO系統(tǒng)的信道具備漸進(jìn)正交的信道特性,我們提出了一種簡單方法,來計(jì)算SDS-SSOR預(yù)編碼算法中的最佳松弛參數(shù)。
[Abstract]:In recent years, with the further popularization of smart phones, users' demand for high-speed data services has increased explosively, which has promoted our research on the fifth generation mobile communication system (5G). At present, China, the European Union and the United States have begun to study the key technologies of the 5G system and are expected to begin commercial use in 2020. Compared with the existing fourth generation mobile communication system (4G), the 5G system needs to further improve the transmission performance in terms of system capacity and spectrum efficiency. Therefore, some more efficient techniques, such as Massive-MIMO, channel estimation, precoding and so on, need to be applied to the 5G system. The complex and large amount of real-time data computation in the Massive-MIMO system will greatly increase the data processing delay of the system. One of the most important requirements of 5G system in the future is that 5G research institutions, such as the ultra-low delay, ITUUUIMT-2020 and so on, have put forward the requirement of 5G end-to-end delay in millisecond. The ideal end-to-end delay is 1 Ms, and the typical end-to-end delay is about 5-10ms. In order to meet the demand of 5G system for very low delay in the future, in chapter 2, we introduce the basic idea of a new software definition protocol (Software-Defined Protocol) network architecture, and propose a software definition sector Defined Defined (SDS) model under this SDP network architecture. Finally, the time-division pilot frame format based on the software definition sector mode is introduced. The Massive-MIMO technology has the advantages of high spectral efficiency, good robustness and high transmission rate, so it has become one of the most promising technologies in the next generation cellular mobile communication system. The acquisition of channel state information in mobile channels is a key problem in Massive-MIMO systems. In the third chapter, we first introduce four classical channel estimation algorithms in traditional MIMO system, and analyze their performance and shortcomings in MassiveMIMO system, then we propose a new software defined sector mode channel estimation algorithm. That is, SDS-MMSE channel estimation algorithm, and its performance simulation and results analysis. The proposed SDS-MMSE channel estimation algorithm can obtain the MSE performance close to the ideal MMSE channel estimation without additional overhead. We also get the MSE analysis expression of the proposed algorithm, which will help us to carry out further system design and performance estimation. In Massive-MIMO systems, linear precoding can achieve the performance of approximate channel capacity due to the asymptotic orthogonal channel characteristics. In chapter 4, we first introduce three classical precoding algorithms in Massive-MIMO system, and then analyze their performance, performance and problems in Massive-MIMO system. Then, we propose a kind of precoding algorithm based on symmetric step by step overrelaxation Successive Over Relaxation (SSOR) in sector mode defined by software, that is, SDS-SSOR precoding algorithm. Then, the performance of the algorithm is simulated and the simulation results are analyzed. The SDS-SSOR precoding algorithm proposed in this paper can not only greatly reduce the computational complexity, but also achieve the best performance close to the traditional ZF precoding. At the same time, we propose a simple method to calculate the optimal relaxation parameters in the SDS-SSOR precoding algorithm because the channel of Massive-MIMO system is asymptotically orthogonal.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN929.5

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本文編號：1950645