【摘要】：為滿足不斷增長的無線通信數(shù)據(jù)傳輸需求,利用尚未開發(fā)的毫米波頻段的頻譜成為解決傳輸速率與有限頻譜資源瓶頸的有效方式。目前,配置大規(guī)模天線陣列的毫米波MIMO系統(tǒng)引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注,它能同時提供更寬的傳輸帶寬和更高的頻譜效率。結(jié)合毫米波傳播特性和大規(guī)模天線陣列的特性,混合預(yù)編碼技術(shù)成為毫米波MIMO系統(tǒng)中重要的信號處理方法,它能有效抵抗多徑衰落,減少傳輸數(shù)據(jù)流之間干擾,從而提高頻譜效率。傳統(tǒng)的MIMO系統(tǒng)為每一根天線配置一條射頻鏈,預(yù)編碼處理僅在數(shù)字基帶進(jìn)行。隨著天線數(shù)目的增加,這將產(chǎn)生巨大的硬件開銷和能耗,因而傳統(tǒng)預(yù)編碼方案已不再適用于毫米波MIMO系統(tǒng)。為降低毫米波MIMO系統(tǒng)射頻復(fù)雜度,混合預(yù)編碼方案將信號處理分為兩個階段,分別是模擬預(yù)編碼和數(shù)字基帶預(yù)編碼處理。通過模擬預(yù)編器的處理,能有效降低射頻鏈數(shù)目,從而降低了射頻開銷和能耗,再利用低維度數(shù)字預(yù)編碼器,能實(shí)現(xiàn)逼近傳統(tǒng)全數(shù)字預(yù)編碼方案的良好傳輸性能。本文首先回顧了毫米波通信系統(tǒng)中MIMO結(jié)構(gòu),分析了傳統(tǒng)MIMO結(jié)構(gòu)特點(diǎn),重點(diǎn)關(guān)注毫米波系統(tǒng)中模擬數(shù)字混合MIMO結(jié)構(gòu)和透鏡天線陣列結(jié)構(gòu)。在此基礎(chǔ)上,針對不同結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)編碼算法研究。其中,對于模擬數(shù)字混合結(jié)構(gòu),研究了單用戶與多用戶情形下幾種混合預(yù)編碼算法。另外,針對混合結(jié)構(gòu)中具有較低復(fù)雜度的部分連接結(jié)構(gòu),首先介紹了現(xiàn)有的典型算法,分析其性能與算法復(fù)雜度,在此基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)的混合預(yù)編碼算法,仿真表明改進(jìn)后的算法能以較低復(fù)雜度實(shí)現(xiàn)良好的性能。最后,對于透鏡天線陣列結(jié)構(gòu),詳細(xì)分析了系統(tǒng)結(jié)構(gòu),建模過程和預(yù)編碼算法設(shè)計,提出了改進(jìn)型算法,并與模數(shù)混合MIMO結(jié)構(gòu)的算法進(jìn)行性能仿真對比,進(jìn)一步體現(xiàn)了該結(jié)構(gòu)能有效降低毫米波MIMO系統(tǒng)射頻復(fù)雜度的特點(diǎn)。
[Abstract]:In order to meet the increasing demand of wireless communication data transmission, the spectrum of millimeter wave band which has not been developed has become an effective way to solve the bottleneck of transmission rate and limited spectrum resources. At present, millimeter-wave MIMO systems with large antenna arrays have attracted much attention in both academia and industry. It can provide both wider transmission bandwidth and higher spectral efficiency. Combined with the characteristics of millimeter wave propagation and large antenna array, hybrid precoding technology has become an important signal processing method in millimeter wave MIMO systems. It can effectively resist multipath fading and reduce interference between transmission data streams. Thus, the spectral efficiency is improved. The conventional MIMO system has a RF chain for each antenna, and precoding is performed only in the digital baseband. With the increase in the number of antennas, this will result in huge hardware overhead and energy consumption, so the traditional precoding scheme is no longer suitable for millimeter-wave MIMO systems. In order to reduce the RF complexity of millimeter-wave MIMO systems, the hybrid precoding scheme divides the signal processing into two stages: analog precoding and digital baseband precoding. The processing of analog preprocessor can effectively reduce the number of RF chains, thus reducing the RF overhead and energy consumption. Using the low-dimensional digital precoder, it can achieve good transmission performance of approaching the traditional full-digital precoding scheme. This paper first reviews the MIMO structure in millimeter wave communication system, analyzes the characteristics of traditional MIMO structure, and focuses on the analog digital hybrid MIMO structure and lens antenna array structure in millimeter wave communication system. On this basis, the precoding algorithm for different structures is studied. Among them, several hybrid precoding algorithms are studied in the case of single user and multi-user for analog-digital hybrid structure. In addition, for the partial connection structure with low complexity in the hybrid structure, this paper first introduces the existing typical algorithms, analyzes the performance and complexity of the algorithm, and then proposes an improved hybrid precoding algorithm. Simulation results show that the improved algorithm can achieve good performance with low complexity. Finally, for the lens antenna array structure, the system structure, modeling process and precoding algorithm design are analyzed in detail. The improved algorithm is proposed and compared with the analog-to-digital hybrid MIMO structure. Furthermore, this structure can effectively reduce the RF complexity of millimeter wave MIMO system.
【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】：TN919.3

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本文編號：2269942