發(fā)布時間：2017-09-25 02:03

  本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中導(dǎo)頻污染空域降低方法研究

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【摘要】：大規(guī)模MIMO (Very Large MIMO或Massive MIMO)技術(shù)是IMT 2020(5G)中的關(guān)鍵技術(shù)之一。當(dāng)天線數(shù)目遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于用戶數(shù)時,干擾與噪聲可以忽略不計(jì),導(dǎo)頻污染(PC, Pilot Contamination)成為制約系統(tǒng)性能的主要瓶頸。因此,降低或消除導(dǎo)頻污染,對于5G來說具有重要現(xiàn)實(shí)意義。本文從空域的角度探索多小區(qū)多用戶大規(guī)模MIMO通信系統(tǒng)中降低導(dǎo)頻污染的方法,提出了一種基于空域的導(dǎo)頻污染降低方法。為了獲得大規(guī)模MIMO場景下目標(biāo)用戶的來波方向(DOA, Direction of Arrival),針對兩種不同天線陣型(線形天線陣列與方形天線陣列)分別提出了基于壓縮感知(CS, Compressive Sensing)理論的DOA估計(jì)算法。本文的主要研究內(nèi)容有：1.分析了兩種大規(guī)模MIMO天線陣列下的信道模型、鏈路模型以及導(dǎo)頻污染模型；提出了一種利用目標(biāo)信號DOA信息降低導(dǎo)頻污染的方法;指出了體現(xiàn)導(dǎo)頻污染強(qiáng)度大小的性能指標(biāo)；對該方法的可行性與有效性進(jìn)行了分析與仿真,并給出了該方法對估計(jì)精度的需求。2.針對大規(guī)模MIMO場景中的兩種天線陣列,給出了壓縮感知模型的推導(dǎo)與分析;針對匹配追蹤(MP, Matching Pursuit)算法的不足,提出了兩種低運(yùn)算復(fù)雜度的改進(jìn)算法；在2DDOA估計(jì)時,提出了采用合成角解決仰角與方位角相互耦合問題的方法；最后對這些DOA算法的運(yùn)算復(fù)雜度與估計(jì)精度等性能進(jìn)行了總結(jié)與比較。3.將本文提出的基于壓縮感知理論的DOA估計(jì)算法應(yīng)用到本文提出的空域降低導(dǎo)頻污染方法中,進(jìn)行了綜合仿真實(shí)驗(yàn)與分析；通過調(diào)整不同參數(shù)的設(shè)置,探討了影響空域方法性能的因素；總結(jié)了不同算法之間的優(yōu)勢與不足；驗(yàn)證了本文提出的DOA估計(jì)算法的估計(jì)精度能夠滿足需求,同時驗(yàn)證了本文提出的空域方法的可行性與有效性。
【關(guān)鍵詞】：大規(guī)模MIMO 導(dǎo)頻污染 來波方向估計(jì) 壓縮感知 匹配追蹤
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN919.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 主要符號對照表12-14
• 第1章 緒論14-24
• 1.1 研究背景與意義14-16
• 1.2 研究現(xiàn)狀16-19
• 1.3 本文的研究內(nèi)容19-21
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)21-24
• 第2章 導(dǎo)頻污染空域降低方法理論研究24-40
• 2.1 引言24-25
• 2.2 一維空域降低導(dǎo)頻污染理論分析25-31
• 2.2.1 系統(tǒng)模型25-28
• 2.2.2 導(dǎo)頻污染空域降低方法28-29
• 2.2.3 性能分析29-31
• 2.3 二維空域降低導(dǎo)頻污染理論分析31-35
• 2.3.1 系統(tǒng)模型31-34
• 2.3.2 導(dǎo)頻污染空域降低方法34
• 2.3.3 性能分析34-35
• 2.4 導(dǎo)頻污染空域降低方法性能分析35-39
• 2.4.1 理論性能仿真實(shí)驗(yàn)與分析36-37
• 2.4.2 DOA估計(jì)精度需求分析37-39
• 2.5 本章小結(jié)39-40
• 第3章 壓縮感知DOA估計(jì)算法研究40-62
• 3.1 引言40-41
• 3.2 基于線形陣列1D DOA估計(jì)算法研究41-47
• 3.2.1 基于CS的1D DOA估計(jì)模型41-42
• 3.2.2 1D-DOA估計(jì)的MP算法42-43
• 3.2.3 MP改進(jìn)算法43-47
• 3.3 基于方形陣列二維DOA估計(jì)算法研究47-53
• 3.3.1 基于CS的2D DOA估計(jì)模型48-49
• 3.3.2 觀測矩陣的構(gòu)造49-50
• 3.3.3 2D-DOA估計(jì)的MP算法50
• 3.3.4 MP改進(jìn)算法50-53
• 3.4 DOA估計(jì)算法性能分析53-60
• 3.4.1 DOA估計(jì)算法復(fù)雜度分析54-55
• 3.4.2 DOA估計(jì)算法精度分析55-60
• 3.5 本章小結(jié)60-62
• 第4章 綜合仿真實(shí)驗(yàn)與分析62-70
• 4.1 基本仿真參數(shù)設(shè)置62-63
• 4.2 無噪情況綜合仿真分析63-64
• 4.3 帶噪情況綜合仿真分析64-68
• 4.4 本章小結(jié)68-70
• 第5章 總結(jié)與展望70-72
• 5.1 本文工作的總結(jié)70-71
• 5.2 本文工作的展望71-72
• 參考文獻(xiàn)72-78
• 致謝78-80
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的研究成果80

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