【摘 要】
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大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术凭借其在频谱效率、能量效率和鲁棒性方面的明显优势而在无线通信领域被广泛使用。在实际的通信系统中,大规模
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大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术凭借其在频谱效率、能量效率和鲁棒性方面的明显优势而在无线通信领域被广泛使用。在实际的通信系统中,大规模MIMO要取得这些性能上的优势,首先需要获得准确的信道状态信息(Channel State Information,CSI)。目前主要利用正交导频来实现信息估计,然而由于相干时间是有限的,不可避免地要使用导频重用技术。而非正交的导频会产生相互干扰,导致估计信息产生误差,阻碍了系统性能的提升。频谱效率和能量效率是衡量大规模MIMO系统性能的两个重要指标,本文主要针对上述问题,从如何提升系统的频谱效率和能量效率进行研究与分析。分别针对采用最大比合并(Maximum Ratio Combing,MRC)接收技术和迫零(Zero-Forcing,ZF)接收技术的大规模MIMO多小区系统的上行链路进行频谱效率和能量效率的优化。分别建立最大化总频谱效率,最大化最小频谱效率和最大化能量效率的优化模型。在给定相干时间内的总功率限制下,进行导频长度的优化与功率分配来最大化能量效率,同时联合导频分配来最大化总频谱效率及最大化最小频谱效率。仿真结果表明,将导频分配和功率分配进行联合能带来频谱效率的显著增益。在高信干噪比(Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio,SINR)时,ZF接收技术相比MRC接收技术能带来更大的频谱效率和能量效率增益。针对采用ZF预编码技术的大规模MIMO系统下行链路进行能效优化。针对完美CSI下的单小区系统,建立满足用户数据速率限制的能效优化模型,通过联合数据的发射功率和基站的天线数来最大化能量效率。将分式优化问题转化为减式形式,并将目标函数表示成拉格朗日函数,推导出发射功率的闭式解和天线数的取值范围,提出一种二分法对最优的天线数进行求解,最后采用一种迭代方式求出最优的能效值。针对非完美CSI下的单小区系统,建立基站总发射功率限制值比较小的情况下的能效下界优化模型。提出一种二分法求解出拉格朗日乘子,并采用一种迭代方式求出最优的能效值的下界。仿真证实了提出算法的有效性,分析了发射功率、用户数以及天线数对能效的影响。针对非完美CSI下的多小区系统,分析了一种能效优化的折中方法,在满足SINR限制的条件下,最小化系统消耗的总功率来提高系统的能量效率。仿真验证了随着限制功率的增大,这种折中方法不但保证了系统的频谱效率和能量效率,还具有高的功率节省能力。
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