本文關鍵詞：大規(guī)模MIMO-OFDM系統(tǒng)的下行峰均比抑制技術研究

  更多相關文章： 大規(guī)模MIMO-OFDM系統(tǒng) PAPR抑制 發(fā)射端自由度 預編碼 加擾

【摘要】：本文主要研究了大規(guī)模多輸入-多輸出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)正交頻分復用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系統(tǒng)下行鏈路的峰均比(Peak-to-Average Power Ratio,PAPR)抑制問題。在未來的大規(guī)模MIMO-OFDM系統(tǒng)中,基站可能會配備上百根發(fā)射天線,而同時服務的用戶數可能只有十幾個,遠遠小于發(fā)射天線數。這就為PAPR的抑制提供了大量的自由度,使得我們可以在不明顯損失系統(tǒng)性能的情況下,設計出高速有效的PAPR抑制方案。利用發(fā)射天線的額外自由度,本文提出了兩種PAPR抑制方法。本文首先討論了利用預編碼自由度來設計PAPR抑制方法的基本思想,然后設計了一種基于貝葉斯學習的PAPR抑制算法,其利用預編碼的自由度,把多用戶預編碼約束、OFDM調制聯合建立成一個欠定的線性方程組,然后利用貝葉斯學習的方法在該方程組中尋找具有低PAPR的解。具體來說,我們首先設計了一種基于截斷高斯混合模型的雙層先驗概率模型來模擬低PAPR信號的特征,然后結合變分期望最大(Expectation Maximization,EM)算法和廣義近似消息傳遞(Generalized Approximate Message Passing,GAMP)算法,提出了一種有效的貝葉斯推理方法來交替更新概率模型的變量和參數,從而估計出具有低PAPR特征的發(fā)射信號。仿真結果表明,這種方法在奈奎斯特采樣率下具有很強的PAPR抑制能力和很快的收斂速度。接下來,我們詳細分析了前面基于預編碼自由度的PAPR抑制方法在實際實現時可能面臨的問題,然后提出了一種基于加擾的PAPR抑制技術,其基本思想為:在頻域引入一個人工干擾信號,其不但能夠降低發(fā)射信號的PAPR,同時不會引起信號的帶內失真和帶外輻射。我們根據這種思想把基于加擾的PAPR抑制問題建立成了一個凸優(yōu)化問題,并利用基于?∞范數的近鄰算子和交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM),設計了一種高效的優(yōu)化算法求取它的近似解。由于這種方法的優(yōu)化變量是頻域信號,而不是過采樣后的高維時域信號,因此對過采樣具有強的魯棒性。同時該方法并不涉及預編碼的設計,因此能夠直接兼容現有的實際通信系統(tǒng)。仿真結果表明,在過采樣下,相比基于預編碼自由度的PAPR抑制方案,基于加擾的PAPR抑制方案能夠更有效地利用天線自由度,具有更好的PAPR抑制能力和更快的收斂速度。
【關鍵詞】：大規(guī)模MIMO-OFDM系統(tǒng) PAPR抑制 發(fā)射端自由度 預編碼 加擾
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN919.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• abstract6-14
• 第一章 緒論14-18
• 1.1 研究背景及意義14-15
• 1.2 研究現狀15-16
• 1.3 主要研究內容16-17
• 1.4 論文結構安排17
• 1.5 本章小結17-18
• 第二章 OFDM系統(tǒng)的峰均比問題綜述18-30
• 2.1 引言18
• 2.2 OFDM系統(tǒng)的PAPR問題18-22
• 2.2.1 PAPR定義18-19
• 2.2.2 互補累積分布函數19-21
• 2.2.3 PAPR抑制的動機21-22
• 2.3 SISO-OFDM系統(tǒng)的PAPR抑制方法22-27
• 2.3.1 削波22
• 2.3.2 編碼22-23
• 2.3.3 部分傳輸序列23
• 2.3.4 選擇性映射23-24
• 2.3.5 交織24-25
• 2.3.6 子載波預留25
• 2.3.7 動態(tài)星座圖擴展25-26
• 2.3.8 非線性壓擴變換26-27
• 2.4 MIMO-OFDM系統(tǒng)的PAPR抑制方法27-28
• 2.5 PAPR抑制技術的設計準則28-29
• 2.6 本章小結29-30
• 第三章 基于預編碼自由度的PAPR抑制技術30-57
• 3.1 引言30
• 3.2 系統(tǒng)模型30-34
• 3.2.1 下行鏈路系統(tǒng)模型30-31
• 3.2.2 預編碼31-32
• 3.2.3 預編碼、OFDM調制和PAPR抑制32-34
• 3.3 基于?_∞范數的PAPR抑制算法34-38
• 3.3.1 問題建模34-35
• 3.3.2 FITRA算法35-38
• 3.3.2.1 約束松弛35-36
• 3.3.2.2 ISTA/FISTA算法36
• 3.3.2.3 FITRA算法36-38
• 3.4 基于貝葉斯學習的PAPR抑制算法38-51
• 3.4.1 貝葉斯模型39-41
• 3.4.2 貝葉斯推理41-50
• 3.4.2.1 變分EM算法42-43
• 3.4.2.2 VEM-GAMP架構43-45
• 3.4.2.3 E-Step：隱藏變量更新45-48
• 3.4.2.4 M-Step：參數更新48-50
• 3.4.3 總結50-51
• 3.5 仿真實驗51-56
• 3.5.1 實驗設置51-52
• 3.5.2 實驗結果52-56
• 3.6 本章小結56-57
• 第四章 基于加擾的PAPR抑制技術57-74
• 4.1 引言57-58
• 4.2 基于加擾的PAPR抑制算法58-67
• 4.2.1 基本思想58
• 4.2.2 問題建模58-60
• 4.2.3 功率約束60-61
• 4.2.4 非完美信道響應61-62
• 4.2.5 優(yōu)化問題求解62-66
• 4.2.5.1 約束松弛62
• 4.2.5.2 交替更新62-64
• 4.2.5.3 ADMM內環(huán)迭代64-66
• 4.2.6 總結66-67
• 4.3 仿真實驗67-73
• 4.3.1 實驗設置67-68
• 4.3.2 實驗結果68-73
• 4.4 本章小結73-74
• 第五章 總結74-76
• 5.1 本文總結74-75
• 5.2 展望75-76
• 致謝76-77
• 參考文獻77-83
• 攻碩期間取得的研究成果83-84

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