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随着智能手机的普及,近年来移动互联网迅猛发展,人们对高/超清语音、图像和视频的需求不断增长。如何提高数据速率、提升网络容量,是未来无线通信系统亟待解决的问题,而频谱资源的稀缺成了实现这一目标的瓶颈。当今学术界和工业界主要从两个方面来攻克频谱资源的问题:一是提高现有频段的利用效率;二是开辟更高的通信频段。由于支持同时同频收发信号,与传统的半双工技术相比,全双工理论上能使频谱效率提升一倍,成为解决下一代无线通信系统容量需求的潜在方法。另一方面,毫米波、太赫兹等新增频段信号主要面临着覆盖和穿透能力弱的问题,中继协作技术能够有效降低衰落影响,扩大覆盖范围,同时还能提供协作分集,提升系统频谱效率。因此,作为未来无线通信的两项重要技术,全双工和中继协作具有非常重要的研究价值。本文主要围绕全双工,中继协作,以及全双工中继三个方面展开未来无线通信系统的关键技术研究,具体内容和主要贡献如下:(1)针对含有IQ不平衡的全双工OFDM系统的信道估计和导频符号优化问题,提出了一种频域最小二乘(Frequency-Domain Least Square,FD-LS)信道估计算法来同时估计期望信道和残留自干扰信道。在此基础上,以最小化均方误差和(Sum of Mean Square Errors,Sum-MSE)为目标,推导了等功率约束下的最优导频矩阵形式。随后,利用无线信道的时频特性,设计了一种基于DFT的改进信道估计算法来进一步改善FD-LS的性能。仿真结果表明,对于提出的FD-LS估计器,当导频符号的Gram矩阵条件数(Conditional Number,CN)为1时,信道估计性能达到最优。随着条件数的增加,信道估计性能将会逐渐恶化。譬如,相比于CN=10,最优导频矩阵能获得约10dB的信噪比增益。此外,基于DFT的改进信道估计器同FD-LS估计器相比可提供更高的估计精度。(2)在含有高斯白噪声的全双工OFDM系统中,基于DFT的改进信道估计器同FD-LS估计器相比可实现N/L倍Sum-MSE性能增益,此处N和L分别表示子载波的数目和循环前缀的长度。如果干扰与噪声变为有色,该性能增益会产生何种变化?为了解决此问题,本文采用矩阵理论与统计理论推导了 Sum-MSE增益的闭合表达式,并运用矩阵特征值不等式给出其上界和下界的简易形式。通过仿真分析,可以发现干扰与噪声的协方差矩阵相关因子会直接影响Sum-MSE增益,随着相关因子从1逐渐减小到0,增益由1增加到N/L。另外,Sum-MSE增益在两种极端情况:干扰加噪声白色独立与有色全相关场景中,分别为N/L和1。数值仿真结果进一步验证了上述结论。(3)针对OFDM多用户对双向中继网络上下行链路的配对问题,提出了一种基于最大化速率的空频信道配对(Space-Frequency Channel Pairing,SFCP)算法。首先,在中继站采用块对角化和奇异值分解波束成形算法分别消除用户对间干扰和用户内干扰。然后,利用乘积排序不等式,推导了 SFCP矩阵的低复杂度闭合表达式。在此基础上,设计了一种空频联合注水功率分配(Water-Filling Power Allocation,WFPA)方案来进一步改善系统的误码率性能。仿真结果表明,同仅有空间信道配对和无信道配对算法相比,提出的最大化速率空频信道配对方案可以显著提高系统的和速率与误码率性能。此外,与空频等功率分配(Equal Power Allocation,EPA)相比,SFCP-WFPA方案在中低信噪比区间能够明显改善系统的误码率性能。(4)在宽带多用户对双向中继网络中,中继的波束成形性能与所获取的信道状态信息(Channel State Information,CSI)精度密切相关。CSI的精度主要受多普勒扩展,波束成形和信道估计之间的延迟以及导频符号的密度和发射功率等参数影响。本文将CSI误差模型系数建模为信号处理时延,多普勒扩展,以及导频处信噪比的函数,并进行实时估计。随后,根据实时估计出的CSI误差模型系数跟踪CSI误差的变化,设计了一种基于最大化信干噪比(Maximum Signal-to-Interference-and-Noise Ratio,Max-SINR)和最大化信泄噪比(Maximum Signal-to-Leakage-and-Noise Ratio,Max-SLNR)的自适应稳健波束成形算法。仿真结果和分析表明:与现有的非自适应波束成形算法相比,提出的自适应波束成形算法更加稳健,且能获得更好的误码率性能;随着导频符号密度或功率的增加,其误码率与和速率性能逐渐逼近具有理想CSI的Max-SINR+Max-SLNR波束成形算法。(5)在含有IQ不平衡的全双工OFDM中继网络中,针对频域最小二乘信道估计算法,以最小均方误差和为准则设计了最优的导频图样和功率分配方案。首先,将导频图样的设计问题建模为凸优化问题,利用Karush-Kuhn-Tucker条件,推导出最优导频矩阵的闭合表达式。然后,在源节点和中继站发射总功率约束下,利用拉格朗日乘子法设计了一种最优功率分配(Optimal Power Allocation,OPA)策略来进一步减小均方误差。仿真结果表明,提出的OPA方案在Sum-MSE性能方面优于EPA方案。此外,随着残留自干扰信道增益和期望信道增益的平均比值偏离其最优值,OPA与EPA的Sum-MSE性能差距逐渐增大。