基于毫米波信道测量、建模的波束训练优化研究

来源 :北京邮电大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xnf0769
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毫米波作为5G网络的关键技术之一,能够提供充足的频谱资源来满足日益增长的数据速率需求。然而,由于其频率高,路径损耗大,易被障碍物阻挡等特性,基站需部署大规模天线阵列并利用波束赋形技术来补偿传播损耗。这要求基站与接收端能够快速精准地找到波束赋形的最优波束对来进行数据传输。目前的波束训练协议,也就是分层波束训练,主要用于无线个域网和无线局域网中。尽管这种方法简单易操作,但由于收发两端要向所有方向发送训练序列来获得最优波束对,导致仅训练阶段的时间开销就非常大,无法满足5G对低时延的要求。因此,本论文提出半离线分层搜索法,即通过前期信道测量、建模工作获得部分信道数据存于数据库,然后利用已知信道信息进行波束训练。论文主要工作包括:1.为了获取信道数据,学习研究Keysight信道测量系统和测量仪器的使用方法,并对室外毫米波信道测量进行规划,构建视距(Line-of-Sight,LOS)与非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)测量场景,确定外场测试的系统参数。2.根据前期制定的信道测量方案,在39 GHz频段对室外住宅区进行测量。通过测量仪器获取真实信道数据后,计算信道冲击响应并提取信道特征参数,利用数据处理方法得到LOS场景下的功率时延角度分布和NLOS场景下的功率时延分布、功率角度分布和功率时延角度分布,并依据计算结果对路径损耗、时延扩展和角度扩展进行建模。3.通过信道测量、建模得到部分信道数据后,将其作为先验信息来优化传统分层搜索法。归纳穷搜法和传统搜索法的优缺点,并通过仿真验证所提方案的优势。为了进一步阐述所提方法的可行性,论文引入软件定义网络与移动边缘计算系统,用泊松点过程对室外小区场景进行统计性分析。最终对系统网络的吞吐量进行仿真,证明半离线分层搜索法可以降低系统时延,提高网络吞吐量。
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