在過去十年中,智能移動設(shè)備數(shù)量、類型以及功能上的爆炸性增長推動了諸如智慧醫(yī)療、智慧家居以及智能制造等新興服務(wù)的發(fā)展。為了在各種新興服務(wù)中實(shí)現(xiàn)有效且可靠的數(shù)據(jù)傳輸,我們必須重新設(shè)計(jì)當(dāng)前蜂窩系統(tǒng)的框架以改善系統(tǒng)整體的頻譜效率和能量效率。針對上述問題,一種名為大規(guī)模陣列天線的技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。相比較于單天線無線通信系統(tǒng),大規(guī)模陣列天線技術(shù)能以較低的硬件成本和實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度來實(shí)現(xiàn)極大的空間復(fù)用增益和天線陣列增益,從而在不使用額外帶寬和能量的情況下為系統(tǒng)內(nèi)所有用戶提供均勻且優(yōu)質(zhì)的通信服務(wù)。為了能進(jìn)一步利用大規(guī)模陣列天線技術(shù)在頻譜效率和能源效率上帶來的性能增益,本文對系統(tǒng)中時域、頻域和空域上資源的特性進(jìn)行更深層次的分析與處理,進(jìn)而為大規(guī)模陣列天線系統(tǒng)量身定制配套的資源分配方案,從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)時、頻、功、空域資源的多粒度全方位利用。然而,傳統(tǒng)多天線系統(tǒng)中基于確定性優(yōu)化理論設(shè)計(jì)的優(yōu)化算法大多需要根據(jù)瞬時信道狀態(tài)信息對優(yōu)化變量進(jìn)行快時間尺度的更新,從而導(dǎo)致其所需的信令開銷、計(jì)算復(fù)雜度以及實(shí)現(xiàn)成本都將隨基站側(cè)天線數(shù)的增加而指數(shù)型的增長,這也進(jìn)一步制約其在未來大規(guī)模陣列天線系統(tǒng)中的應(yīng)用。針對上述性能瓶頸,在本文中我... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

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【學(xué)位級別】：博士

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致謝
摘要
Abstract
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第一章 緒論
    1.1 大規(guī)模陣列天線系統(tǒng)的研究背景及現(xiàn)狀
    1.2 優(yōu)化理論基礎(chǔ)及進(jìn)展
        1.2.1 優(yōu)化理論基礎(chǔ)回顧
        1.2.2 逐級凸近似算法
        1.2.3 分式規(guī)劃算法
        1.2.4 分布式優(yōu)化算法
        1.2.5 隨機(jī)優(yōu)化算法
    1.3 論文主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排
第二章 基于Massive MIMO Aided C-RAN系統(tǒng)中上行鏈路的前向壓縮技術(shù)研究
    2.1 研究動機(jī)與主要成果
    2.2 系統(tǒng)模型
        2.2.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和信道模型
        2.2.2 在RRH處部署的多時間尺度混合壓縮方案
        2.2.3 在BBU處部署的信號檢測
        2.2.4 多時間尺度混合壓縮方案的時間幀結(jié)構(gòu)及可達(dá)數(shù)據(jù)速率
    2.3 基于多時間尺度混合壓縮方案的優(yōu)化問題描述
        2.3.1 多時間尺度聯(lián)合優(yōu)化問題P的構(gòu)建
        2.3.2 問題P駐點(diǎn)解的定義
    2.4 在線BC-SSCA算法
        2.4.1 在線BC-SSCA算法整體流程
        2.4.2 BC算法流程
        2.4.3 算法收斂性分析
        2.4.4 計(jì)算復(fù)雜度分析
        2.4.5 實(shí)施考量
    2.5 仿真結(jié)果與分析
        2.5.1 在線BC-SSCA算法的收斂性能
        2.5.2 不同方案隨前向鏈路容量變化的速率性能比較
        2.5.3 不同方案隨RRH端天線數(shù)變化的速率性能比較
        2.5.4 不同方案隨CSI時延變化的速率性能比較
        2.5.5 不同方案隨反饋的總量化比特?cái)?shù)變化的速率性能比較
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于Massive MIMO多小區(qū)系統(tǒng)中下行鏈路的隨機(jī)多時間尺度混合預(yù)編碼技術(shù)研究
    3.1 研究動機(jī)和主要成果
    3.2 系統(tǒng)模型
        3.2.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和信道模型
        3.2.2 在基站處部署隨機(jī)多時間尺度混合預(yù)編碼方案
        3.2.3 可達(dá)數(shù)據(jù)速率
    3.3 基于隨機(jī)多時間尺度混合預(yù)編碼方案的優(yōu)化問題描述
        3.3.1 多尺度聯(lián)合優(yōu)化問題P的構(gòu)建
        3.3.2 問題P的近似
        3.3.3 問題PE駐點(diǎn)解的定義
    3.4 TOSO-RTHP算法
        3.4.1 TOSO-RTHP算法整體流程
        3.4.2 WMMSE算法流程
        3.4.3 算法收斂性分析
        3.4.4 計(jì)算復(fù)雜度分析
        3.4.5 實(shí)施考量
    3.5 仿真結(jié)果與分析
        3.5.1 不同方案隨BS處天線數(shù)變化的PFS性能比較
        3.5.2 RTHP方案在不同系統(tǒng)參數(shù)下隨BS端模擬預(yù)編碼器方案數(shù)變化的PFS性能比較
        3.5.3 不同方案隨CSI時延變化的速率性能比較
        3.5.4 不同方案間在給定系統(tǒng)參數(shù)下吞吐量性能比較
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于Massive MIMO Aided IoT系統(tǒng)中下行鏈路的多時間尺度信息能量同傳技術(shù)研究
    4.1 研究動機(jī)和主要成果
    4.2 系統(tǒng)模型
        4.2.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和信道模型
        4.2.2 多時間尺度聯(lián)合預(yù)編碼和功率分裂方案的時間幀結(jié)構(gòu)及可達(dá)遍歷速率.
        4.2.3 非線性能量采集模型
    4.3 基于多時間尺度聯(lián)合預(yù)編碼和功率分裂方案的優(yōu)化問題描述
        4.3.1 多時間尺度聯(lián)合優(yōu)化問題P的構(gòu)建
        4.3.2 問題P駐點(diǎn)解的定義
    4.4 MO-SSCA算法
        4.4.1 MO-SSCA算法整體流程
        4.4.2 FP-BCD算法流程
        4.4.3 算法收斂性分析
    4.5 仿真結(jié)果與分析
        4.5.1 不同方案隨IoT設(shè)備處接收信號信噪比變化的效用性能比較
        4.5.2 不同方案隨BS處發(fā)射天線數(shù)變化的效用性能比較
        4.5.3 不同方案隨系統(tǒng)內(nèi)IoT設(shè)備數(shù)變化的效用性能比較
        4.5.4 不同方案間在給定系統(tǒng)參數(shù)下平均遍歷容量和平均采集能量性能比較.
    4.6 本章小結(jié)
第五章 基于多標(biāo)簽共生無線電系統(tǒng)中下行鏈路的隨機(jī)收發(fā)機(jī)技術(shù)研究
    5.1 研究動機(jī)和主要成果
    5.2 系統(tǒng)模型
        5.2.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和信道模型
        5.2.2 隨機(jī)收發(fā)機(jī)的時間幀結(jié)構(gòu)和實(shí)施考量
        5.2.3 信干噪比的定義
        5.2.4 基于隨機(jī)收發(fā)機(jī)方案優(yōu)化問題的構(gòu)建
    5.3 BSPD算法
        5.3.1 問題P駐點(diǎn)解的定義
        5.3.2 BSPD算法的整體流程
        5.3.3 PO算法流程
        5.3.4 算法收斂性和計(jì)算復(fù)雜度分析
    5.4 仿真結(jié)果與分析
        5.4.1 BSPD算法的收斂性能
        5.4.2 不同方案隨PT處發(fā)射天線數(shù)變化的平均SINR性能比較
        5.4.3 不同方案隨PR處接收天線數(shù)變化的平均SINR性能比較
        5.4.4 不同方案隨PT處發(fā)射功率預(yù)算變化的平均SINR性能比較
        5.4.5 不同方案在給定系統(tǒng)參數(shù)下的DL傳輸速率和最差BL傳輸誤比特率性能比較
    5.5 本章小結(jié)
第六章 基于異構(gòu)大規(guī)模連接系統(tǒng)中上行鏈路的非正交導(dǎo)頻技術(shù)研究
    6.1 研究動機(jī)和主要成果
    6.2 系統(tǒng)模型
        6.2.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和信道模型
        6.2.2 免授權(quán)非正交多址接入方案
    6.3 基于非正交導(dǎo)頻方案的優(yōu)化問題描述
        6.3.1 優(yōu)化問題的構(gòu)建
        6.3.2 優(yōu)化問題的近似
    6.4 空間白信道模型下的分布式導(dǎo)頻設(shè)計(jì)
        6.4.1 基于矩陣分式規(guī)劃算法的問題轉(zhuǎn)換
        6.4.2 FP-ADMM算法流程
        6.4.3 收斂性分析
    6.5 空間相關(guān)信道下的分布式導(dǎo)頻設(shè)計(jì)
        6.5.1 基于塊矩陣運(yùn)算方法的問題轉(zhuǎn)換
        6.5.2 BC-ADMM算法流程
        6.5.3 收斂性分析
    6.6 計(jì)算復(fù)雜度分析和實(shí)施考量
        6.6.1 計(jì)算復(fù)雜度分析
        6.6.2 實(shí)施考量
    6.7 仿真結(jié)果與分析
        6.7.1 空間白信道模型下算法性能分析
        6.7.2 空間相關(guān)信道模型下算法性能分析
    6.8 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
附錄
    A 在第二章中關(guān)于瞬時速率的雅可比矩陣
    B 在第二章中關(guān)于引理2的證明
    C 在第二章中關(guān)于定理6的證明
    D 在第三章中關(guān)于引理3的證明
    E 在第三章中關(guān)于瞬時速率的雅可比矩陣
    F 在第三章中關(guān)于引理4的證明
    G 在第三章中關(guān)于引理5的證明
    H 在第三章中關(guān)于定理8的證明
    I 在第四章中關(guān)于引理7的證明
    J 在第四章中關(guān)于定理9的證明
    K 在第五章中關(guān)于引理11的證明
    L 在第五章中關(guān)于定理11的證明
    M 在第六章中關(guān)于定理12的證明
    N 在第六章中關(guān)于引理13的證明
攻讀博士學(xué)位期間主要研究成果及參與的科研項(xiàng)目



本文編號：3640665