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5G时代即将到来,不断增长的用户需求给现有的无线通信技术带来了巨大的挑战。下一代无线通信系统需要进一步提升频谱效率,并重点考虑能量效率问题。大规模多输入多输出(Massive MIMO)技术通过在基站端或用户端配置大规模天线阵列,能显著地提升系统的频谱利用率,被认为是下一代无线通信系统的关键技术之一。预编码技术则是大规模MIMO系统下行链路中主要的干扰抑制技术。基于上述背景,本文重点研究了大规模MIMO系统中的预编码技术,主要研究内容如下:(1)分析了大规模MIMO系统的增益来源、特性和典型应用场景,讨论了了MIMO系统的信道建模问题。针对无线信道的衰落特性,分析了大尺度衰落和小尺度衰落的统计模型。以无线传输信道模型为基础推导了MIMO信道矩阵,研究了MIMO系统的2D信道模型和3D信道模型。(2)研究了大规模MIMO系统的能效优化问题。为了提升大规模MIMO系统的能量效率,基于超密集网络的组网方式,在宏小区内引入低功耗微基站,构建多层异构的网络模型,研究该模型下能效最优的预编码算法和资源分配策略。为保证用户服务质量,以用户信息速率作为QoS约束条件,同时限定各基站的发射功率,优化问题被表述为非凸的分式规划问题。将该问题转化为半定规划问题后,可用内点法求解得到能效最优的预编码算法,也得到了该系统模型中能效最优的资源分配策略。仿真结果表明,多层异构的网络模型能显著地提升大规模MIMO系统的能量效率。(3)在多层异构网络拓扑的大规模MIMO系统中,为了降低预编码算法的复杂度,提出了基于线性MMSE预编码的能效次优预编码算法(Energy efficiency suboptimal linear precoding based on MMSE,EES-MMSE)。分析了多用户MIMO下行线性预编码的基本原理,在预编码算法中引入功率控制矩阵。讨论了非线性预编码和线性预编码的区别,分析并仿真对比了线性的MRT、ZF、MMSE预编码算法的性能表现。在多层异构大规模MIMO的系统模型中,提出了EES-MMSE算法。仿真结果表明,EES-MMSE算法的时间复杂度大幅降低,其能量效率接近能效最优的预编码算法,优于线性MMSE预编码算法和基于ZF的能效次优预编码算法。