隨著人們對移動(dòng)通信需求由移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的速率到業(yè)務(wù)和應(yīng)用場景的擴(kuò)展,我們對未來5G通信波形提出了新的要求。華為公司在正交頻分復(fù)用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技術(shù)的基礎(chǔ)上提出了基于子帶濾波的正交頻分復(fù)用（Filtered-OFDM,F-OFDM）,將頻譜帶寬劃分為若干個(gè)不同子帶,各個(gè)子帶可根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景配置不同的波形參數(shù),通過濾波器分別對各個(gè)子帶進(jìn)行濾波,在降低頻譜帶外泄露的同時(shí)實(shí)現(xiàn)靈活配置。2018年12月,3GPP組織制定了5G面向多業(yè)務(wù)場景,可擴(kuò)展且靈活物理層設(shè)計(jì)的參數(shù)集（Numerologies,NR）。F-OFDM作為一種5G新波形技術(shù),面臨著如何利用有限的頻譜資源滿足人們對高速率多業(yè)務(wù)的傳輸需要的問題。用于提高移動(dòng)通信系統(tǒng)頻譜效率的多輸入多輸出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）技術(shù)由于受限于移動(dòng)用戶端設(shè)備的尺寸和功率問題,無法實(shí)際應(yīng)用到移動(dòng)通信系統(tǒng)。研究人員提出了虛擬MIMO（Virtual MIMO,VMIMO）技術(shù):將多個(gè)用戶配對成用戶組,與接收端基站組成一個(gè)MIM... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：118 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對照表
縮略語對照表
第一章 緒論
    1.1 選題背景與意義
    1.2 本文主要工作和貢獻(xiàn)
    1.3 論文的章節(jié)安排
第二章 上行鏈路接入技術(shù)和虛擬MIMO技術(shù)研究
    2.1 上行鏈路OFDM技術(shù)的研究
        2.1.1 OFDM系統(tǒng)模型
        2.1.2 OFDM系統(tǒng)干擾分析
    2.2 上行鏈路F-OFDM技術(shù)研究
        2.2.1 F-OFDM系統(tǒng)模型
        2.2.2 F-OFDM系統(tǒng)干擾分析
        2.2.3 F-OFDM系統(tǒng)優(yōu)缺點(diǎn)
    2.3 5G多業(yè)務(wù)場景下的F-OFDM系統(tǒng)
        2.3.1 F-OFDM系統(tǒng)中濾波器組的選擇
        2.3.2 F-OFDM系統(tǒng)參數(shù)集
        2.3.3 子載波映射
    2.4 虛擬MIMO技術(shù)
        2.4.1 MIMO技術(shù)
        2.4.2 虛擬MIMO技術(shù)原理
        2.4.3 虛擬MIMO檢測算法
        2.4.4 虛擬MIMO基本用戶分組準(zhǔn)則
    2.5 本章小結(jié)
第三章 多小區(qū)聯(lián)合用戶配對和資源分配聚類模型
    3.1 多小區(qū)虛擬MIMO技術(shù)
        3.1.1 多小區(qū)聯(lián)合處理技術(shù)原理
        3.1.2 多小區(qū)聯(lián)合處理系統(tǒng)模型
    3.2 多小區(qū)F-OFDM上行鏈路虛擬MIMO系統(tǒng)聯(lián)合用戶分組和資源分配模型
        3.2.1 系統(tǒng)模型
        3.2.2 F-OFDM上行鏈路虛擬MIMO檢測算法
        3.2.3 基于MMSE-OSIC和 BER約束的用戶分組準(zhǔn)則
    3.3 聯(lián)合用戶分組和資源分配算法模型
        3.3.1 資源分拆
        3.3.2 聚類設(shè)置
        3.3.3 用戶聚類的數(shù)學(xué)模型
        3.3.4 用戶組和RB分組索引號(hào)
    3.4 本章小結(jié)
第四章 迭代用戶聚類算法
    4.1 常用的聯(lián)合用戶分組和資源分配算法
        4.1.1 分支定界算法
        4.1.2 匈牙利算法
        4.1.3 迭代HA算法
    4.2 聚類算法
        4.2.1 K-Means聚類算法
        4.2.2 AP聚類算法
        4.2.3 K-AP聚類算法
    4.3 IKAPUC_OSIC算法
        4.3.1 聚類中心及歸屬度、吸引度的定義
        4.3.2 IKAPUC_OSIC算法總流程
        4.3.3 用戶移出和添加操作過程
    4.4 IKAPUC_OSIC算法的復(fù)雜度分析
        4.4.1 IKAPUC_OSIC算法的復(fù)雜度分析
        4.4.2 IKAPUC_OSIC算法與BNB算法的復(fù)雜度對比
    4.5 IKAPUC_OSIC算法性能的仿真與分析
        4.5.1 仿真參數(shù)
        4.5.2 算法性能的仿真與分析
    4.6 本章小節(jié)
第五章 總結(jié)和展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介



本文編號(hào)：3429704