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基于NOMA的大规模MIMO波束选择算法性能研究

赵阔  
【摘要】:近些年出现的毫米波Massive MIMO对发射端硬件功耗提出了较高的要求。因此工业界和学术界将目光转向了波束空间领域波束选择算法的研究。另外,考虑到非正交多址接入技术在未来蜂窝移动网络中具有广阔的应用前景,可以解决波束空间下用户数量大于射频链路数量的问题。本文将NOMA和波束选择算法作为本文的重点研究内容。首先给出了传统MIMO多径信道模型,并通过一组正交基组成的酉矩阵转换到波束空间下,阐述了波束空间的系统模型。本文采用了广泛应用的S-V信道模型,转换到波束空间下的信道矩阵具有稀疏性。由于本文中根据NOMA来解决波束空间模型下的具体问题,介绍了NOMA中串行干扰消除技术和功率分配算法。然后研究了基于NOMA的波束选择算法的频谱效率和能量效率等性能问题。波束空间下的信道矩阵具有稀疏性,因此可以选择不同的波束选择算法,在保证通信质量几乎不受影响的同时,减少发射链路进而增加能量效率。在此基础上,应用NOMA解决用户数量多于波束数量的问题。首先将信道矩阵转换到波束空间下,通过波束选择算法降低信道矩阵的维度;然后根据信道向量分量幅值对用户分簇,通过基于奇异值分解的改进迫零预编码,推导出用户接收到的信号表达式;最后利用串行干扰消除技术和分布式功率分配算法在保证用户公平性的同时最大化系统和速率。将NOMA与不同的波束选择算法联合使用,分析不同组合对应的频谱效率和能量效率。最后研究了一种改进的用户配对方法,对比根据信道向量分量幅值来对用户分簇的方法,讨论在应用不同波束选择算法时是否可以提高系统性能。在波束选择算法完成后,根据用户信道向量之间的相关系数和增益差进行分簇,通过仿真验证频谱效率等性能指标是否有所提高。另外基于本文模型研究了改进的波束选择算法,用户在波束选择前根据信道向量分量幅值分簇,然后基于簇内强用户的信道向量构成的信道矩阵进行预编码和波束选择。由于用来进行波束选择的矩阵的维度会降低,最终选择的波束总数量也会降低,此时能量效率也会随着变化。本文将仿真分析改进的算法的性能,并通过仿真曲线提供合理的分析及为实际通信系统根据不同需求提供合理的算法方案。


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