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非理想信道下大规模天线系统的性能分析及传输技术研究

凌捷  
【摘要】:为了应对不断增长的流量和更好的服务质量需求,保证用户可以使用更加稳定高效的传输服务,第五代移动通信系统(5th Generation Mobile Communication System,5G)需要能够达到频谱效率和能量效率等方面的新要求。大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统通过在基站端使用大量天线,可以大幅提升系统容量,提升能量效率,是5G的关键技术之一。在这样的背景下,本论文进行了相关的性能分析和传输技术研究,主要包括高移动性场景下大规模MIMO系统的性能分析,大规模分布式天线系统(Distributed Antenna Systems,DAS)中的导频分配方法和使用正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)的大规模MIMO系统中存在定时估计误差情况下的鲁棒符号检测算法。首先,本文介绍了研究背景,分析了国内外相关研究状况,之后对本文涉及到的相关背景知识进行了简要介绍,引出了本文的研究内容。之后,针对高速移动通信信道的快速变化将导致信道估计和跟踪的困难,引起按低速环境设计的通信系统性能大大下降的情况,论文研究了一种导频辅助的使用重复编码和空间复用的大规模MIMO系统的性能,通过使用重复编码,系统能够利用高速信道提供的多普勒分集改善性能。论文基于最小均方误差(Minimum Mean Squared Error,MMSE)信道估计,提出了一种等效信道模型和相应的系统模型。随后基于随机矩阵理论,推导了线性接收机的最大比合并(Maximal Ratio Combining,MRC)接收机、MMSE接收机和类MRC接收机的归一化可达和速率的渐近表达式。此外,论文根据类MRC接收机的误码率(Symbol Error Rate,SER),推导了当重复次数和信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)趋于无穷大时,使用类MRC接收机时可以达到的最大归一化多普勒分集阶数和最小编码增益损失及相应的条件。在理论分析的基础上,讨论了不同系统结构和信道参数对系统性能的影响。随后,本文介绍了一种存在导频污染的大规模分布式天线系统模型,在该模型的基础上对导频分配算法进行了研究。首先介绍了可以控制聚类获得的簇中样本数的受限K均值聚类算法和用于二分图匹配的Kuhn-Munkras算法,通过利用受限K均值聚类算法将用户划分入不同的簇,并利用KM算法进行用户和导频的匹配,本文提出一种基于受限K均值聚类的导频分配算法。之后,通过对大规模DAS系统相关结论的进一步分析,论文提出了一种低复杂度的基于贪心原理的导频分配算法。此后,论文对两种导频分配算法的复杂度进行了分析,并通过仿真将两种算法的性能与随机导频分配算法的性能进行了对比,由仿真结果,算法的有效性得到了验证。最后,考虑到多用户系统中,用户的地理位置不同会导致基站端天线与用户间的时延互不相同,使用正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)抗衰落时定时同步存在的定时估计误差会导致信号的旋转,本文基于存在定时估计误差的多用户大规模MIMO-OFDM系统模型,提出了一种基于K均值聚类算法的鲁棒符号检测算法,对算法的复杂度进行了分析,算法的有效性通过仿真得到了验证。


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