【摘要】：良好的信道估計技術(shù)能夠有效提升Massive MIMO和三維(3D)Massive MIMO系統(tǒng)的頻譜效率、能效等性能,是下一代5G通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。Massive MIMO和3D Massive MIMO系統(tǒng)基站天線數(shù)目的成倍增長與信道維數(shù)的增加,使得系統(tǒng)需要插入更多的導(dǎo)頻進(jìn)行信道估計,降低了系統(tǒng)的頻譜資源利用率。如何在減少導(dǎo)頻開銷的同時提升系統(tǒng)的性能,是近年來信號處理的研究重點。壓縮感知理論利用信號的稀疏特性隨機(jī)地獲取部分離散樣本,在精確重建信號的同時極大地減少了導(dǎo)頻開銷,因此被廣泛地應(yīng)用于信道估計研究中。針對上述Massive MIMO和3D Massive MIMO系統(tǒng),目前大多數(shù)稀疏信道估計從一維(1D)時延域和二維(2D)時-頻域展開研究,少有文獻(xiàn)考慮空間多維天線的角域塊稀疏特性。針對這種潛在的信道結(jié)構(gòu)信息,本論文提出一種有效的塊稀疏算法,并應(yīng)用于Massive MIMO和3D Massive MIMO系統(tǒng)的信道估計中,從而進(jìn)一步提升系統(tǒng)的頻譜效率和能效。主要工作如下:第一,提出了一種改進(jìn)的塊稀疏信道估計算法。首先指出了傳統(tǒng)稀疏信道估計技術(shù)的不足,如導(dǎo)頻開銷大、信號重建精度低。接著深入挖掘無線通信系統(tǒng)的塊稀疏特性,提出了一種改進(jìn)的塊稀疏信道估計算法。最后,通過仿真分析,證明了所提出算法能夠在保證準(zhǔn)確地重建信號的同時,減少測量數(shù)據(jù)的采集量,從而有效地減少信道估計的導(dǎo)頻開銷。第二,針對Massive MIMO系統(tǒng),將改進(jìn)的塊稀疏信道估計算法應(yīng)用于基站端大規(guī)模天線的場景。首先從空間相關(guān)性出發(fā),充分討論了Massive MIMO信道的塊稀疏特性,分析了采用改進(jìn)算法進(jìn)行信道估計的系統(tǒng)性能。然后,考慮Massive MIMO系統(tǒng)在基站端天線配置均勻線性陣列(ULA,Uniform Linear Array)的情況,對單用戶Massive MIMO系統(tǒng)信道估計進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果表明采用改進(jìn)算法重構(gòu)信號的誤比特率更低,歸一化最小均方誤差(NMSE,Normalized Mean Square Error)更小,且非常接近原始信號。第三,針對3D Massive MIMO系統(tǒng),引入基站端天線俯仰角作為影響因素,充分利用信道的空間自由度,通過建立的多用戶系統(tǒng)模型及提出的新型導(dǎo)頻插入方案,對該場景下的信道估計算法進(jìn)行研究。首先從3D MIMO系統(tǒng)的角域出發(fā),結(jié)合大規(guī)模天線技術(shù),構(gòu)建時域-角域的3D Massive MIMO多用戶系統(tǒng)模型。接著提出非正交的導(dǎo)頻設(shè)計方案,在減少導(dǎo)頻開銷的同時,提升信道估計的準(zhǔn)確性。最后,通過仿真證明,與傳統(tǒng)稀疏信道估計算法相比,在信噪比一定的情況下,改進(jìn)算法由于仰角的增益使得其所需的訓(xùn)練序列更少,頻譜利用率更高。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN919.3;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 張繼東,鄭寶玉;基于導(dǎo)頻的OFDM信道估計及其研究進(jìn)展[J];通信學(xué)報;2003年11期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 何雪云;基于壓縮感知的無線OFDM信道估計及導(dǎo)頻優(yōu)化研究[D];南京郵電大學(xué);2015年

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本文編號：2515473