【摘要】：近年來,移動通信技術(shù)的飛速發(fā)展,給人們的生活帶來了極大的便利。與此同時,人們對未來移動通信服務(wù)也提出了更高的要求。但是無線通信系統(tǒng)也面臨著諸多嚴(yán)峻的挑戰(zhàn),當(dāng)前系統(tǒng)的性能距離理論上的香農(nóng)限并不遠(yuǎn),同時還面臨著微波頻段頻譜資源短缺、導(dǎo)頻污染等問題�？紤]在有限的頻譜范圍內(nèi)提高信息傳輸效率,已經(jīng)不再是首選的方案。頻譜資源豐富的毫米波頻段成為新的選擇。由于毫米波信道環(huán)境惡劣,而大規(guī)模天線陣列可以提供較大的天線增益,補(bǔ)償毫米波傳播的路徑損耗,因此毫米波技術(shù)和大規(guī)模MIMO技術(shù)的整合成為5G通信技術(shù)研究的熱點(diǎn)。為了抑制導(dǎo)頻污染和干擾的影響,在MIMO系統(tǒng)中應(yīng)用預(yù)編碼技術(shù)成為了關(guān)鍵。傳統(tǒng)的全數(shù)字預(yù)編碼技術(shù),由于功耗和復(fù)雜性問題,并不適用于毫米波大規(guī)模MIMO系統(tǒng)。作為一種折中的方案,有著較低復(fù)雜度和較高性能的混合預(yù)編碼方案引起了廣泛的關(guān)注。本文研究多用戶毫米波MIMO系統(tǒng)的混合模數(shù)預(yù)編碼器和模擬合并器設(shè)計(jì)。針對因信號傳播漫散射造成的多用戶間信號干擾問題,提出一種基于連續(xù)干擾消除(SIC)的魯棒混合預(yù)編碼算法。首先對信道矩陣進(jìn)行正交分解,以消除來自已知用戶信號的干擾,從而將含有非凸約束的多用戶鏈路優(yōu)化問題分解為多個單用戶鏈路優(yōu)化問題。然后采用相位提取算法逐個求解每個用戶的最優(yōu)傳輸鏈路,并結(jié)合最小均方誤差(MMSE)準(zhǔn)則求得多用戶混合預(yù)編碼矩陣。仿真結(jié)果表明,與現(xiàn)有的混合預(yù)編碼算法相比,所提算法在強(qiáng)干擾環(huán)境下具有顯著的性能優(yōu)勢。然后研究了模擬預(yù)編碼器的量化問題�；诠暮蛷�(fù)雜性考慮,模擬預(yù)編碼器在具體實(shí)現(xiàn)時一般由移相器組成。有研究表明,如果模擬預(yù)編碼器的每個系數(shù)都使用兩個移相器實(shí)現(xiàn),混合預(yù)編碼可以獲得完全的多路復(fù)用增益。在本文中,我們提出并比較了移相器兩種可能的組合結(jié)構(gòu)以及相應(yīng)的量化方案,每個系數(shù)變量都使用兩個移相器實(shí)現(xiàn)。不考慮量化時,這兩種結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出相同的性能�？紤]量化時,又有著不同的性能表現(xiàn)。仿真結(jié)果表明,對于3比特量化的模擬預(yù)編碼器,其性能接近無約束時系統(tǒng)的性能。在相同的量化性能表現(xiàn)情況下,這兩種結(jié)構(gòu)相比于每個系數(shù)使用單移相器實(shí)現(xiàn)的結(jié)構(gòu),需要更少的RF鏈和更低的量化分辨率。
【圖文】：

( sin( )sin( )) cos( ) (( 1)sin( )sin( )) ( 1)coUPA( , ) [1,..., ,..., jkd m n jkd W He eNa 平方向天線陣元個數(shù)，H 表示垂直方向天線陣元個數(shù)，總的 W 和 0 n H 分別表示水平方向和垂直方向天線陣元的序字預(yù)編碼技術(shù)利用獲得的 CSI 對發(fā)射多數(shù)據(jù)流進(jìn)行預(yù)處理的技術(shù)叫做預(yù)編端對每一個接收端只發(fā)送一路數(shù)據(jù)流的時候，則預(yù)編碼矩陣也叫做波束形成[2]。在這一節(jié)中，我們將分別針對單用戶情況編碼模型，然后就常用的預(yù)編碼方案進(jìn)行介紹。預(yù)編碼

高斯白噪聲向量，均值為零，方差為2。經(jīng)過接收矩陣H Hs W HFs W n 大化為目標(biāo)的優(yōu)化問題可以表示為H H2H1max log det( )s .t . Tr( )PFI HFF HFF以用來解決問題（2.9），迫零（ZF，Zero Forcing）算法簡單，其對應(yīng)的預(yù)編碼矩陣為H H 1F H (H H )對矩陣求逆，，所以復(fù)雜度較高。但是可以消除符號間干擾，編碼
【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】：2019
【分類號】：TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 馬春華;能量效率最優(yōu)的毫米波MIMO系統(tǒng)混合預(yù)編碼算法研究[D];東南大學(xué);2016年

本文編號：2652169