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面向未来移动网络的空天地一体化发展趋势,本文面向卫星网络和地面网络融合构建的空间信息网,研究了毫米波(Millimeter-wave,mm Wave)星地链路建模、多输入多输出(Multiple-Input and Multiple-Output,MIMO)天线的信道估计算法以及非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)星地传输等关键技术。首先综合考虑现有的毫米波信道建模的研究现状,建立了星地毫米波稀疏几何信道模型。在此基础上设计了快速的毫米波MIMO信道估计算法;然后,在MIMO-NOMA机制传输下,考虑到大规模MIMO会带来计算复杂度高、信号处理开销大以及昂贵的射频链(Radio Frequency chain,RF chain)成本,研究了天线选择算法,具体内容如下:针对空间信息网毫米波MIMO下行通信场景,建立了稀疏几何的毫米波MIMO信道模型。为了快速有效地完成信道估计,提出了一种自适应信道状态的毫米波MIMO信道估计方案,即自适应随机选择多波束(Adaptive Random-selected Multi-beamforming,ARM)估计方案。利用一系列随机组合的波束赋形矢量和接收波束赋形矢量,可以同时估计高通量卫星(High Throughput Satellite,HTS)到多个地面终端用户间信道的信道状态信息(Channel State Information,CSI)。ARM信道估计方案完成信道估计所需的测量次数随着信噪比的增加可以自适应地减少。为了进一步提高ARM估计方案的性能,针对不同业务需求,提出了两种改进的ARM估计方案,一种是基于短包数据传输的强制自适应波束选择(Forcing Adaptation Beam Selection,ARM-FABS)算法信道估计方案,另一种是针对长期数据传输提出的基于卫星辅助信息的部分估计波束选择(Partially Estimated Beam Selection,ARM-PEBS)信道估计方案。仿真结果表明,与现有的预先确定固定数信道测量方案相比,提出的ARM估计方案及其改进方案都可以减少所需的测量次数,并在大信噪比范围内获得更好的跟踪性能。然后,本文研究了空间信息网的MIMO-NOMA传输机制以及天线选择问题。通过分析毫米波MIMO-NOMA下行链路系统理论性能,根据距离和路径损耗将NOMA用户进行分组。进一步,提出了系统的联合天线选择问题,发现系统性能与两用户NOMA组中强用户和弱用户的瞬时信道增益有关,基于这个发现提出了两种联合天线选择算法,分别是实现最大和速率的连续最大天线选择(Continuous Maximum Antenna Selection,CM-AS)算法和折衷考虑用户公平性的离散最大天线选择(Discrete Maximum Antenna Selection,DM-AS)算法。仿真验证了CM-AS联合天线选择算法可以达到NOMA穷举搜索的最优天线选择算法性能,且CM-AS联合天线选择算法的计算复杂度低于NOMA穷举搜索天线选择算法,而DM-AS联合天线选择算法在保证系统吞吐量的同时考虑用户公平性。