本文關(guān)鍵詞：多小區(qū)協(xié)作系統(tǒng)下預(yù)編碼及收發(fā)聯(lián)合處理技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：多小區(qū)協(xié)作技術(shù)是無線通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一,在抑制小區(qū)間干擾、提高小區(qū)邊緣用戶吞吐量及系統(tǒng)平均吞吐量等方面發(fā)揮著重要作用。預(yù)編碼及收發(fā)聯(lián)合處理技術(shù)通過對收發(fā)信號進(jìn)行處理,可以增加復(fù)用增益和分集增益,從而提高系統(tǒng)吞吐量。但多小區(qū)協(xié)作技術(shù)的引入對通信系統(tǒng)帶來的變化,例如接收端需要反饋的信息、基站間交互的信息以及發(fā)送端發(fā)送功率的限制等,使得單小區(qū)系統(tǒng)中預(yù)編碼及收發(fā)聯(lián)合處理技術(shù)無法直接應(yīng)用到多小區(qū)協(xié)作系統(tǒng)中,需要對預(yù)編碼及收發(fā)聯(lián)合處理技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)和重新設(shè)計論文選題來源于無線移動通信國家重點實驗室(無線移動創(chuàng)新技術(shù)中心)開放課題“分布式聯(lián)合處理系統(tǒng)的信號處理及資源調(diào)度算法研究”和"LTE-A系統(tǒng)非線性預(yù)編碼及干擾對齊技術(shù)”。論文圍繞多小區(qū)協(xié)作系統(tǒng)下預(yù)編碼及收發(fā)聯(lián)合處理技術(shù)進(jìn)行了深入研究。主要研究工作及成果如下：(1)對多小區(qū)協(xié)作系統(tǒng)下預(yù)編碼及收發(fā)聯(lián)合處理技術(shù)的研究進(jìn)行了綜述和分析。首先概述了多小區(qū)協(xié)作系統(tǒng)及MIMO信號處理技術(shù)的研究,然后重點分析了多小區(qū)協(xié)作系統(tǒng)下預(yù)編碼及收發(fā)聯(lián)合處理技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)及包含的研究內(nèi)容,最后分類梳理了多小區(qū)協(xié)作系統(tǒng)下預(yù)編碼及收發(fā)聯(lián)合處理技術(shù)的研究現(xiàn)狀,在此基礎(chǔ)上,分析了尚未解決的問題。(2)不同信道量化方式對多小區(qū)協(xié)作系統(tǒng)性能有不同的影響,現(xiàn)有研究對不同信道量化方式帶來的量化誤差進(jìn)行了分析,然而獨立考慮每個用戶的信道量化誤差不能反映信道量化方式對預(yù)編碼性能的影響。論文分析并比較了兩種信道量化方式,聯(lián)合碼字選擇(JCS, Joint Codeword Selection)和獨立碼字選擇(ICS, Independent Codeword Selection)下線性預(yù)編碼的性能。首先理論分析了JCS和ICS下線性預(yù)編碼的系統(tǒng)吞吐量；然后從計算復(fù)雜度和反饋鏈路開銷方面對JCS和ICS進(jìn)行了比較。在此基礎(chǔ)上,針對JCS的高復(fù)雜度和ICS的低性能,分別提出了對應(yīng)的優(yōu)化機制,碼本壓縮機制和比特分配機制。最后通過仿真驗證了理論分析的正確性。(3)針對非線性預(yù)編碼THP帶來的流間不公平性問題,現(xiàn)有研究主要采用排序方法,首先對數(shù)據(jù)流的處理順序進(jìn)行排序,然后使用已有收發(fā)聯(lián)合處理算法消除流間干擾,該方法帶來了額外的系統(tǒng)復(fù)雜度。論文從最大化最小流的信干噪比目標(biāo)出發(fā),提出了一種保證流間公平性的非線性收發(fā)聯(lián)合處理算法,并考慮到不同系統(tǒng)回程鏈路容量的不同,分別針對集中式協(xié)作系統(tǒng)和分布式協(xié)作系統(tǒng)進(jìn)行研究。理論證明了算法的可行性,且對算法的復(fù)雜度和交互量進(jìn)行了分析和比較。分析及仿真結(jié)果表明,所提算法保證了流間性能的公平性,不需要額外的排序方法,降低了算法復(fù)雜度。(4)對于基站端具有能量收集功能的系統(tǒng),現(xiàn)有非線性收發(fā)聯(lián)合處理算法沒有考慮基站端在空間和時間上收集能量的差異性,無法實現(xiàn)對能量的充分利用。針對這一問題,論文提出了考慮基站間能量協(xié)作的非線性收發(fā)聯(lián)合處理算法,以提高系統(tǒng)的能量利用率。首先,以最大化最小流的信干噪比為目標(biāo)保證流間公平性,以基站間能量協(xié)作和單基站功率約束作為約束條件建立數(shù)學(xué)模型；然后,通過對該問題的求解,得到了滿足條件的收發(fā)處理矩陣以及基站間需要交換的能量,實現(xiàn)了系統(tǒng)能量的充分利用。仿真結(jié)果表明,與未考慮基站間能量協(xié)作算法相比,該算法具有更優(yōu)的系統(tǒng)總速率和誤比特率的性能。(5)終端電池電量限制了接收端的數(shù)據(jù)速率,現(xiàn)有非線性收發(fā)聯(lián)合處理算法未考慮該限制,會造成發(fā)送功率的浪費且不利于通信的可持續(xù)性。針對這一問題,論文提出了受終端電池電量約束的非線性收發(fā)聯(lián)合處理算法。首先,以最大化最小流的信干噪比為目標(biāo)來保證流間公平性,以終端電池電量約束和單基站功率約束作為約束條件建立數(shù)學(xué)模型；然后,通過對該問題的求解,得到了滿足條件的收發(fā)處理矩陣。仿真結(jié)果表明,與不考慮終端接收能力的算法相比,終端電池電量對接收端數(shù)據(jù)速率的限制,保證了通信的可持續(xù)性,但導(dǎo)致該算法在系統(tǒng)總速率和誤比特率的性能上有一定的損失。
【關(guān)鍵詞】：多小區(qū)協(xié)作系統(tǒng) 預(yù)編碼 收發(fā)聯(lián)合處理 非理想信道狀態(tài)信息
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN92
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 符號說明11-12
• 第一章 緒論12-18
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 主要研究工作13-14
• 1.3 主要研究成果14-16
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排16
• 本章參考文獻(xiàn)16-18
• 第二章 多小區(qū)協(xié)作系統(tǒng)下預(yù)編碼及收發(fā)聯(lián)合處理技術(shù)研究18-50
• 2.1 引言18
• 2.2 多小區(qū)協(xié)作系統(tǒng)18-24
• 2.2.1 基本概念及分類19-20
• 2.2.2 傳輸方案20-22
• 2.2.3 研究內(nèi)容22-24
• 2.3 MIMO信號處理技術(shù)24-32
• 2.3.1 發(fā)送端預(yù)編碼技術(shù)26-28
• 2.3.2 接收端信號檢測技術(shù)28-30
• 2.3.3 收發(fā)聯(lián)合處理技術(shù)30-32
• 2.4 多小區(qū)協(xié)作系統(tǒng)下預(yù)編碼及收發(fā)聯(lián)合處理技術(shù)32-37
• 2.4.1 面臨挑戰(zhàn)與研究內(nèi)容32-34
• 2.4.2 多小區(qū)協(xié)作系統(tǒng)下預(yù)編碼技術(shù)研究現(xiàn)狀34-35
• 2.4.3 多小區(qū)協(xié)作系統(tǒng)下收發(fā)聯(lián)合處理技術(shù)研究現(xiàn)狀35-36
• 2.4.4 未解決問題36-37
• 2.5 本章小結(jié)37
• 本章參考文獻(xiàn)37-50
• 第三章 非理想CSI下線性預(yù)編碼技術(shù)研究50-70
• 3.1 引言50-51
• 3.2 系統(tǒng)模型51-54
• 3.2.1 信號模型51-53
• 3.2.2 有限反饋模型53-54
• 3.3 線性預(yù)編碼的系統(tǒng)容量分析及其優(yōu)化54-62
• 3.3.1 JCS方式下系統(tǒng)容量分析及優(yōu)化55-58
• 3.3.2 ICS方式下系統(tǒng)容量分析及優(yōu)化58-62
• 3.4 性能及仿真分析62-68
• 3.4.1 反饋開銷及計算復(fù)雜度分析62-63
• 3.4.2 仿真分析63-68
• 3.5 本章小結(jié)68
• 本章參考文獻(xiàn)68-70
• 第四章 理想CSI下非線性收發(fā)聯(lián)合處理算法研究70-93
• 4.1 引言70-71
• 4.2 系統(tǒng)模型71-72
• 4.3 集中式非線性收發(fā)聯(lián)合處理算法72-89
• 4.3.1 問題建模73-75
• 4.3.2 算法描述75-78
• 4.3.3 性能及仿真分析78-82
• 4.3.4 算法描述82-86
• 4.3.5 性能及仿真分析86-89
• 4.5 本章小結(jié)89
• 本章參考文獻(xiàn)89-93
• 第五章 非理想CSI下非線性收發(fā)聯(lián)合處理算法研究93-115
• 5.1 引言93-94
• 5.2 系統(tǒng)模型94-99
• 5.2.1 信號模型94-95
• 5.2.2 能量管理模型95-98
• 5.2.3 有限反饋模型98-99
• 5.3 基站間能量協(xié)作的非線性收發(fā)聯(lián)合處理算法99-107
• 5.3.1 問題建模99-101
• 5.3.2 算法描述101-105
• 5.3.3 仿真分析105-107
• 5.4 終端電池電量約束的非線性收發(fā)聯(lián)合處理算法107-112
• 5.4.1 問題建模107-108
• 5.4.2 算法描述108-109
• 5.4.3 仿真分析109-112
• 5.5 本章小結(jié)112
• 本章參考文獻(xiàn)112-115
• 第六章 總結(jié)與展望115-117
• 6.1 研究工作總結(jié)115-116
• 6.2 研究工作展望116-117
• 縮略語117-121
• 致謝121-123
• 攻讀博士學(xué)位期間取得的學(xué)術(shù)成果123-124

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8 向攀;LTE-Advanced上行MIMO預(yù)編碼技術(shù)研究與實現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2014年

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10 謝思敏;非線性預(yù)編碼中的星座擴展及解調(diào)方法研究[D];電子科技大學(xué);2015年

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