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随着人们对移动通信需求由移动网络的速率到业务和应用场景的扩展,我们对未来5G通信波形提出了新的要求。华为公司在正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术的基础上提出了基于子带滤波的正交频分复用(Filtered-OFDM,F-OFDM),将频谱带宽划分为若干个不同子带,各个子带可根据不同的业务场景配置不同的波形参数,通过滤波器分别对各个子带进行滤波,在降低频谱带外泄露的同时实现灵活配置。2018年12月,3GPP组织制定了5G面向多业务场景,可扩展且灵活物理层设计的参数集(Numerologies,NR)。F-OFDM作为一种5G新波形技术,面临着如何利用有限的频谱资源满足人们对高速率多业务的传输需要的问题。用于提高移动通信系统频谱效率的多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术由于受限于移动用户端设备的尺寸和功率问题,无法实际应用到移动通信系统。研究人员提出了虚拟MIMO(Virtual MIMO,VMIMO)技术:将多个用户配对成用户组,与接收端基站组成一个MIMO多天线阵列。因此,最关键的问题是如何进行用户配对以及有效的资源分配。本论文针对5G应用场景,重点研究了多小区F-OFDM上行链路虚拟MIMO系统联合用户分组和资源分配问题。首先研究对比了OFDM上行链路接入技术和FOFDM上行链路接入技术以及虚拟MIMO技术。主要介绍了OFDM、F-OFDM系统模型及其干扰分析计算、F-OFDM系统中滤波器组和子带的配置及常用的虚拟MIMO检测算法和用户配对准则;接着,主要研究建立了多小区F-OFDM上行链路虚拟MIMO技术中的用户分组准则、联合用户分组和资源块分配算法模型。推导建立了多小区F-OFDM上行链路虚拟MIMO技术的模型和F-OFDM系统中的MMSE-OSIC检测算法,给出了F-OFDM上行链路虚拟MIMO中基于MMSE-OSIC及BER约束的用户分组准则,并基于资源分拆和聚类模型提出一种考虑了系统BER性能的多小区联合用户分组和资源分配的用户聚类模型;然后,基于资源分拆、K-AP聚类算法,提出了一种将MMSE-OSIC检测与用户聚类相结合的迭代K-AP用户聚类算法(Iterative K-Affinity Propagation User Clustering Algorithm based on MMSE-OSIC,IKAPUC_OSIC),将多小区联合用户分组和资源分配的组合优化问题分解为若干子问题求解。在用户聚类过程中利用MMSE-OSIC的用户排序,巧妙地将用户聚类过程与检测顺序结合,并根据检测过程推导出高效的迭代检测矩阵,降低了系统的计算复杂度;最后,通过仿真对所提的IKAPUC_OSIC算法的性能和复杂度与分支定界算法进行对比。仿真结果显示所提出的IKAPUC_OSIC算法可以在降低计算复杂度、快速求解的情况下,既保证了系统误比特率,又保证了系统吞吐量最大化。