隨著通信技術(shù)的發(fā)展與人們需求的增高,大規(guī)模天線技術(shù)即大規(guī)模多輸入多輸出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）系統(tǒng)受到學(xué)術(shù)與業(yè)界越來越多的關(guān)注�；九鋫浯笠�(guī)模天線時(shí),基站可利用多用戶（Multi-User,MU）技術(shù)獲得空間增益,實(shí)現(xiàn)頻譜效率（Spectral Efficiency,SE）的大幅提升。然而,這種收益依賴用戶信道狀態(tài)信息（Channel State Information,CSI）的獲取。鑒于當(dāng)今業(yè)務(wù)多以下行數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)為主,下行CSI的獲取至關(guān)重要。在實(shí)際中,即便時(shí)分雙工（Time Duplex Division,TDD）系統(tǒng)已極大便利了下行CSI的獲取,但由于探測(cè)參考信號(hào)（Sounding Reference Signal,SRS）資源受限,下行CSI仍難以滿足需求。尤其當(dāng)調(diào)度用戶較多、移動(dòng)速度存在明顯差異時(shí),這種SRS資源受限造成的CSI不充分會(huì)使系統(tǒng)性能大幅惡化。本文以緩解此問題為動(dòng)機(jī),從信道估計(jì)、多用戶分組與導(dǎo)頻分配三個(gè)角度展開研究,論文的貢獻(xiàn)含如下幾方面:（1）基于去噪卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Denoising Convolutional ... 

【文章來源】：北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：132 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖１－１大規(guī)模天線中ＳＲＳ資源受限問題設(shè)計(jì)思路與考慮條件??（１）論文將設(shè)計(jì)結(jié)合新技術(shù)，即深度學(xué)習(xí)中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ??

，。這兩步對(duì)過時(shí)用戶進(jìn)行了篩選，保證了基站在進(jìn)行多用戶分組調(diào)度階段的候選用??戶組ＣＳＩ的準(zhǔn)確度符合要求。此算法降低了時(shí)間維度上ＳＲＳ資源的浪費(fèi)，也可??稱該算法提升了?ＳＲＳ資源。??創(chuàng)新點(diǎn)：兩種導(dǎo)頻分配方案創(chuàng)新的從導(dǎo)頻分配角度解決ＳＲＳ資源受限類１以??的問題。此外方案都考慮到用戶的特點(diǎn)，而且與大部分現(xiàn)有研宄孤立處理導(dǎo)頻分??配和多用戶分組調(diào)度不同，所提的兩種方案均聯(lián)合多用戶分組調(diào)度來設(shè)計(jì)導(dǎo)頻分??配方案，有效緩解了導(dǎo)頻分配與資源調(diào)度選擇不匹配帶來的系統(tǒng)性能惡化。??１．４．２論文結(jié)構(gòu)安排??

仰角并應(yīng)用??于ＳＣＭ或ＷＩＮＮＥＲ信道，便可拓展得到３ＧＰＰ提出的３－Ｄ?ＭＩＭＯ信道模型［５６］。??論文采用３ＧＰＰ組織制定的３－Ｄ?ＭＩＭＯ信道進(jìn)行仿真分析。此信道模型描繪??了典型的歐洲城市中的通信信道［５７］。采用此信道的原因?yàn)椋撔诺罏榛趲揍芸傻??隨機(jī)模型，相比基于相關(guān)的隨機(jī)信道可更好的描述實(shí)際信道的特點(diǎn)，尤其可更好??的表現(xiàn)非靜態(tài)現(xiàn)象和球狀波的效果。因此論文使用［５８］中信道進(jìn)行仿真分析。??２．３．２?３－Ｄ?Ｍ１ＭＯ信道生成??３－ＤＭ１Ｍ０信道的生成流程如圖２－１所示，在此只介紹總體流程與幾個(gè)重要??的公式，具體信道生成細(xì)節(jié)詳見［５８］。?????總體參數(shù)?小尺度參數(shù)?系敗生成??｜設(shè)＊場(chǎng)拫，網(wǎng)絡(luò)布｜?生成ＸＰＲ???問和天線參數(shù)?????１????■?１??分隨擂條件?？了？徑削１抑?蟲成隨機(jī)初始相位??＾ＬｏＳ／ＮＬｏＳ）?????計(jì)符祕(mì)?屯成到達(dá)／典開州?生成怙ｉｆｌ系數(shù)??Ｉ?１?１??生成相關(guān)大Ｋ度參?刪關(guān)￣??數(shù)（萊斯閃子．設(shè)１?影哀落??影誕沐．時(shí)延拓????展．賴?ＩｆｉＷ）?￣￣??圖２－１?３Ｄ－ＭＩＭＯ信道生成流程圖??信道生成流程分為三大部分，即總體參數(shù)生成，小尺度參數(shù)生成與系數(shù)生成。??可選場(chǎng)景有３Ｄ－ＵＭａ、３Ｄ－ＵＭｉ、３Ｄ－Ｒｍａ和３Ｄ－ｌｎＨ，本論文關(guān)注３Ｄ－ＵＭａ場(chǎng)景。??對(duì)于任意用戶Ａ假設(shè)他和基站的２Ｄ間距為，則其為ＬｏＳ用戶的概率可??計(jì)算為??１?，ｄ２ｋＤ?＜１８ｍ??ｐＬ〇ｓ＝?ｒ?ｉｓ?〔?ｄ?１８）１?＾、以吖〔ｌｆｉ?／２Ｄ??｛［ｄｌＤ?ｌ

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Optimal Power Allocation with Limited Feedback of Channel State Information in Multi-User MIMO Systems[J]. Kusi Ankrah Bonsu,Weiwei Zhou,Su Pan,Yan Yan.  中國通信. 2020(02)
[2]Antenna Selection and Power Allocation Design for 5G Massive MIMO Uplink Networks[J]. Hongyuan Gao,Yumeng Su,Shibo Zhang,Ming Diao.  中國通信. 2019(04)

博士論文
[1]Massive MIMO信道測(cè)量與建模研究[D]. 盧艷萍.北京交通大學(xué) 2019
[2]低復(fù)雜度大規(guī)模多天線系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究[D]. 劉凱.北京交通大學(xué) 2019
[3]面向5G的無線資源管理技術(shù)研究[D]. 狐夢(mèng)實(shí).北京郵電大學(xué) 2019
[4]大規(guī)模MIMO無線傳輸關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 倪善金.北京交通大學(xué) 2019
[5]大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的上行導(dǎo)頻優(yōu)化研究[D]. 李鵬翔.北京郵電大學(xué) 2019

碩士論文
[1]基于NLOS誤差識(shí)別與消除的TOA無線定位算法研究[D]. 刁虹雪.北京交通大學(xué) 2019



本文編號(hào)：3347284