论文部分内容阅读
新一代移动通信技术(5G)为支持高速数据流业务采用灵活的密集型小区,小区内的基站在同一时频资源上为多个用户提供服务。因而,在单小区中,用户会受到其他用户的共道干扰,而在多小区中由于小区密集,用户还会受到来自其他小区用户更为严重的干扰。为抑制用户间的干扰,设计基站侧的预编码方法是很有必要的,该研究也具有很强的现实意义。基于宽线性模型的预编码方法能够提供更高的设计自由度,获得附加的性能增益,是近年来的热点技术。与传统的基于线性模型的预编码方法不同,宽线性预编码方法通过引入复信号共轭项的方式使最终的发送信号转化为非正则信号,继而应用非正则信号额外的二阶统计特性伪协方差矩阵,通过合理地设置非正则信号的伪协方差矩阵值来提升系统容量。本文重点考虑多用户MIMO下行系统与多小区MIMO下行系统两种场景下的用户干扰问题,基于宽线性模型,设计能够使系统和速率达到最大值的基站侧预编码矩阵,以抑制干扰,提升系统的整体性能。具体工作如下:1.基于宽线性模型的多用户MIMO预编码及估计矩阵设计针对多用户MIMO下行信道模型,为了消除小区内其他用户的共道干扰,同时提高系统的总容量,本文基于宽线性模型联合设计了使得系统加权和速率最大的预编码及估计矩阵。其中,预编码在发送端对发送信号进行宽线性编码操作,同时在接收端采用宽线性估计恢复出期望信号。本文将宽线性预编码矩阵与估计矩阵的设计问题建模为以系统加权和速率最大为目标的功率受限条件下的优化问题。针对该优化是非凸的问题,本文引入辅助矩阵将该优化问题转换为最小加权均方误差的凸优化问题。在此基础上,本文结合拉格朗日对偶函数和块坐标下降法推导了最佳的宽线性预编码矩阵和宽线性估计矩阵的闭合表达式。由于获得的两组闭合表达式是相互耦合的,进一步通过对各组参数进行交替迭代更新的方法获得了预编码矩阵与估计矩阵的稳定解。最后,通过仿真验证了宽线性模型下设计的MIMO系统优于线性模型下的设计。同时得出了在多用户MIMO下行信道的场景中,系统加权和速率会随着用户数、用户端天线数以及基站总功率的增加而增加的结论。2.基于宽线性模型的多小区MIMO预编码及估计矩阵设计在多用户MIMO系统的基础上,考虑更为复杂的多小区多用户MIMO情形。与多用户MIMO下行信道模型的不同之处在于,多小区MIMO下行系统中的用户端接收的信号叠加了更为严重的小区间干扰信号,且每个基站都受到各自小区的功率约束。因此,为了抑制接收端的干扰和提升多小区下行系统的总体性能,本文基于多用户MIMO下行信道的思路,建立了多小区基站功率约束条件下的以系统加权和速率最大化为目标的预编码矩阵的优化设计问题。同时,联合各个小区内用户端宽线性估计矩阵的设计问题,对优化设计问题进行等效转换,最终求解出了各个小区内的预编码矩阵和各个用户端的宽线性估计矩阵的闭合表达式,进一步通过各个小区分布式迭代更新求解了最佳宽线性预编码矩阵及宽线性估计矩阵的稳定解。最后,通过仿真实验验证了宽线性模型在多小区MIMO场景下也能获得相应的性能增益。