隨著新的移動應(yīng)用場景和需求不斷涌現(xiàn),移動通信技術(shù)面臨著海量移動數(shù)據(jù)傳輸和大量無線設(shè)備接入的挑戰(zhàn)。大規(guī)模多天線(massive multiple-input-multiple-output,massive MIMO)和設(shè)備對設(shè)備通信(device to device communications,D2D)是第五代移動通信支持增強型移動寬帶和海量機器互連通信兩大業(yè)務(wù)場景的關(guān)鍵技術(shù)。高效地融合這兩項技術(shù),特別是利用大規(guī)模多天線的優(yōu)勢抑制D2D帶來的干擾,有著重要的研究價值。本文針對利用大規(guī)模多天線抑制D2D干擾的問題,研究了大規(guī)模多天線用于發(fā)射機抑制D2D干擾的信號處理方法和遍歷容量,也研究了大規(guī)模多天線用于接收機對抗D2D干擾的高效檢測算法。首先,本文研究了在基站的大規(guī)模多天線上運用天線選擇等方法,抑制下行鏈路和D2D通信之間相互干擾的遍歷可達速率。在推導(dǎo)了采用天線選擇方法抑制D2D干擾所能達到的遍歷可達速率的閉式解之后,運用簡森不等式獲得了該遍歷可達速率的上下界,并利用所得的上下界分析了系統(tǒng)在噪聲受限場景和干擾受限場景下的行為。在此基礎(chǔ)上,本文側(cè)重分析了天線數(shù)量對遍歷可達速率的影響。理論...

【文章頁數(shù)】：121 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號說明
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 發(fā)展現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)
        1.2.1 設(shè)備對設(shè)備通信的干擾抑制技術(shù)
        1.2.2 大規(guī)模多天線的信道模型
        1.2.3 大規(guī)模多天線的檢測算法
        1.2.4 大規(guī)模多天線的原型驗證平臺
        1.2.5 本節(jié)小結(jié)
    1.3 論文的主要工作
    參考文獻
第二章 大規(guī)模多天線抑制下行鏈路和設(shè)備對設(shè)備通信相互干擾的性能
    2.1 天線選擇策略的性能
        2.1.1 遍歷可達速率
        2.1.2 遍歷可達速率的閉式解
        2.1.3 遍歷可達速率的上下界
        2.1.4 運用遍歷可達速率的上下界對系統(tǒng)進行分析
        2.1.5 天線數(shù)量對遍歷可達速率的影響
    2.2 波束成型策略和干擾迫零策略的性能
        2.2.1 遍歷可達速率的閉式解
        2.2.2 遍歷可達速率的上下界
        2.2.3 天線數(shù)量對遍歷可達速率的影響
    2.3 本章小結(jié)
    參考文獻
第三章 用于抑制上行鏈路與設(shè)備對設(shè)備通信相互干擾的置信度傳播檢測算法
    3.1 多天線系統(tǒng)的概率圖模型
    3.2 馬爾科夫場置信度傳播檢測算法
    3.3 格縮減輔助的置信度傳播檢測算法
    3.4 格縮減輔助的白化置信度傳播檢測算法
    3.5 本章小結(jié)
    參考文獻
第四章 用于抑制上行鏈路與設(shè)備對設(shè)備通信相互干擾的期望傳播檢測算法
    4.1 期望傳播算法的原理
    4.2 多天線系統(tǒng)的期望傳播檢測算法
    4.3 格縮減輔助的期望傳播檢測算法
    4.4 格縮減輔助的白化期望傳播檢測算法
    4.5 期望傳播檢測算法的復(fù)雜度
        4.5.1 基于喬洛斯基分解實現(xiàn)的參量更新
        4.5.2 基于QR分解實現(xiàn)的參量更新
        4.5.3 基于謝爾曼-莫里斯公式實現(xiàn)的參量更新
        4.5.4 基于紐曼級數(shù)實現(xiàn)的參量更新
        4.5.5 基于共軛梯度法實現(xiàn)的參量更新
        4.5.6 本節(jié)小結(jié)
    4.6 本章小結(jié)
    參考文獻
第五章 基于通用服務(wù)器平臺實現(xiàn)的大規(guī)模多天線原型系統(tǒng)
    5.1 基本框架和設(shè)計理念
    5.2 硬件組成
    5.3 軟件架構(gòu)
    5.4 接收機算法的實現(xiàn)和驗證
    5.5 本章小結(jié)
    參考文獻
第六章 總結(jié)和展望
    6.1 全文總結(jié)及主要貢獻
    6.2 進一步的研究方向
致謝
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本文編號：3783828