大規(guī)模MIMO定位關鍵技術研究
[Abstract]:Multi-input multi-output (Multiple Input Multiple Output,MIMO) technology is a key technology in wireless cellular communication systems. With the development of wireless cellular network system, the number of mobile phone users is growing rapidly, and wireless positioning technology is becoming more and more indispensable. In the future, the fifth generation communication system (FifthGeneration,5G) will soon be widely used. Large scale MIMO base stations will be equipped with antenna arrays with a large number of antennas. The reasonable use of antenna array receiving signal parameters to locate users in 3D space can not only provide location information for users, but also provide power control and handoff for mobile users. First of all, the background of large-scale MIMO technology and wireless positioning technology, domestic and foreign research status and problems are summarized, and the fusion of these two technologies leads to the main research content of this paper, that is, large-scale MIMO positioning technology. Secondly, this paper introduces the commonly used localization algorithms of wireless location technology and analyzes their respective advantages and disadvantages. Then, the main problems and existing solutions of wireless positioning technology are analyzed, and the commonly used positioning performance criteria are introduced. Based on the above basic knowledge, this paper finally selects the multi-parameter joint location technology as the location algorithm suitable for the background of this paper. Thirdly, this paper introduces the traditional algorithms of angle of arrival (Direction of Arrival,DOA) estimation, compares the multi-signal classification (Multiple Signal Classification,MUSIC algorithm and the rotation-invariant subspace (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT algorithm. ESPRIT algorithm is selected as the DOA estimation algorithm for large scale MIMO system. Then, a two-dimensional DOA estimation algorithm for rectangular antenna arrays is introduced, and an improved algorithm is proposed, which has the best estimation performance under square arrays. Finally, this paper analyzes the shortcomings of the least squares combined localization method and the parameter reconstruction localization method based on maximum likelihood estimation. The least square method is extended to 3D location, and a non-line-of-sight (None-LineofSight,) method is proposed. NLOS) based multi-signal parameter constrained joint localization method based on transmission model. In this method, the received multipath signal is preprocessed to obtain the signal parameters of each base station, and then the constrained inequality set is obtained by transmission model. Finally, an unconstrained nonlinear least square method is used to estimate the position in three dimensional space. The simulation results show that the algorithm can effectively reduce the location error in NLOS environment.
【學位授予單位】:東南大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:TN919.3
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,本文編號:2393649
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