大規(guī)模MIMO無線系統信道獲取和傳輸優(yōu)化設計.pdf

1、大規(guī)模多輸入多輸出(MIMO)技術能夠提升無線通信系統的頻譜利用率和功率利用率，目前已成為5G無線通信領域內最具潛力的研究方向之一。大規(guī)模MIMO無線通信系統中的信道獲取至關重要，獲取的信道質量關系著預編碼、用戶調度等算法以及整個傳輸系統的性能。大規(guī)模MIMO系統中的信道跟蹤、預編碼、用戶調度等關鍵技術普遍涉及高維矩陣運算，復雜度較高，難以適應實際需求。因此，開展大規(guī)模MIMO無線通信中的低復雜度的信道獲取和傳輸方案優(yōu)化設計的研究具有現

2、實意義。本文具體工作主要包含以下四個方面:
　　首先，歸納總結了大規(guī)模MIMO無線系統中與本文研究相關的技術成果，包括預編碼、用戶調度和信道獲取等技術，具體介紹了迫零(ZF)、最小均方誤差(MMSE)、最大比發(fā)送(MRT)等三種預編碼算法和貪婪式、迭代式功率投影(IPP)這兩種用戶調度算法，信道獲取技術中涉及到上下行信道轉化和用戶分組等技術，因此文中總結了K-means聚類、Improved K-means聚類、基于離散傅里葉變換

3、(DFT)等三種用戶分組算法和矩陣轉化(MTM)、頻率校正(FC)等兩種上下行信道轉化算法。文中使用MATLAB仿真比較了這些算法的性能，仿真結果顯示MMSE預編碼在和速率性能上相對最優(yōu)，當發(fā)送信噪比較大時，ZF算法性能接近MMSE算法，而MRT算法的復雜度最低并適用于用戶數較少的場景。兩種用戶調度算法中，貪婪式算法可以得到較大的和速率，而IPP算法的復雜度較低。用戶分組算法中Improved K-means聚類算法的性能最優(yōu)，基于DF

4、T的分組算法避免了高維矩陣運算，復雜度較低。上下行信道轉化算法中FC算法只適用于天線數較少的系統且含有矩陣求逆運算，相較之下，低復雜度的MTM算法更加適用于大規(guī)模MIMO無線系統。
　　其次，針對移動場景中大規(guī)模MIMO系統瞬時信道難以跟蹤的問題，本文研究了統計信道的跟蹤方案，本文將PASTd等子空間跟蹤算法運用到信道特征子空間的跟蹤中，避免了傳統子空間估計算法復雜度高和不能實時更新的問題。本文還提出了PASTd的改進算法使其能夠

5、更好地跟蹤動態(tài)特征子空間。針對FDD系統中上下行特征子空間不一致的問題，本文提出了一種低復雜度的相位補償算法(PCM)，有效地實現了上下行信道特征子空間的轉化。文中使用MATLAB仿真分析了相關算法的性能，仿真結果顯示PASTd算法有良好的收斂特性且跟蹤信道特征子空間的性能逼近傳統批處理算法的性能;文中所提的轉化算法PCM的性能略低于MTM，但由于其抗噪性能好且運算復雜度低，因此更加適用于大規(guī)模MIMO無線系統。
　　然后，在研究

6、統計信道跟蹤方案的基礎上，進一步研究基于統計信道信息的預編碼和用戶調度算法，文中提出了三種用戶調度算法和兩種預編碼算法，并形成了一個完整的系統傳輸方案。其中，迭代式特征關系比較(ICEC)算法是以用戶統計信道的正交性為準則的貪婪式用戶調度算法，而迭代式離開角比較(ICAC)算法是ICEC算法的近似算法并降低了ICEC算法的運算復雜度，結合用戶被調度的公平性準則和和速率準則，文中提出了基于分組、排序的調度(GSOS)算法，GSOS算法的主

7、要思想是通過將統計信道相似的用戶分為一組和依據位置信息進行組內排序來保證用戶公平性和被調度用戶間的信道正交性。統計預編碼算法設計中，文中以優(yōu)化信漏噪比(SLNR)確定值的下限為目標，提出了統計波束成型算法，并提出了以最主特征矢量為預編碼矢量的簡易波束成型算法。結合統計信道跟蹤、用戶調度和預編碼算法，文中提出了大規(guī)模MIMO多用戶(MU-MIMO)系統中基于統計信道跟蹤的傳輸方案。文中使用MATLAB仿真分析了相關算法，仿真結果顯示，IC

8、EC算法的和速率相對最高，GSOS算法可以實現較高的用戶公平性，而ICAC算法的運算復雜度最低。兩種統計預編碼算法中，統計波束成型算法的和速率性能優(yōu)于簡易波束成型算法，如果配合用戶調度算法，那么簡易波束成型算法的和速率可以逼近統計波束成型算法。傳輸方案的仿真結果顯示基于統計信道信息跟蹤的傳輸方案的系統和速率可以比擬基于帶有一定誤差的瞬時信道的傳統傳輸方案，證明了所提方案的有效性。
　　最后，針對高鐵中應用大規(guī)模MIMO技術這個熱門

9、研究課題，本文研究了高鐵大規(guī)模MIMO系統中的瞬時信道跟蹤和傳輸方案設計問題。針對高鐵大規(guī)模MIMO系統中信道獲取較為困難的問題，本文利用了高鐵的地理位置信息來輔助瞬時信道的跟蹤，基于信道的時空相關性提出了Kalman濾波跟蹤瞬時信道的方案，并結合地理位置信息給出了最優(yōu)訓練波束的推導公式。針對典型的多終端配置的高鐵系統，本文提出了用戶分組發(fā)送下行訓練波束的算法，權衡了信道跟蹤性能和符號資源的開銷。然后，本文提出了兩種基于位置信息的系統傳