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移动通信在当代社会上饰演的角色越来越显得重要,它给人们带来了巨大的便利。随着设备的更新换代和各类新的业务的开发,人们对通讯系统提出了更高的要求,包括对频谱的充分利用、能量的低消耗和低延时等等方面。在这样的大环境下,作为新的通讯关键技术的Massive MIMO(5G)技术成为无线研究中最具有挑战性和最有趣的课题。它结合毫米波技术以及大规模天线阵列带来的增益,能够充分利用资源在很大程度上提高频谱利用率,满足多设备连接和高数据速率、更多带宽、低延迟服务质量和低干扰的需求。在文中主要研究了Massive MIMO技术,针对全数字预编码所需要的RF较多,带来较高成本、能耗以及复杂性等问题,研究了混合预编码方法,所作的工作可以概括如下:(1)研究了混合迫零(ZF)预编码方法,文中针对下行链路Massive MIMO毫米波系统,以最小均方误差(MMSE)算法为基础,提出了一种改进的混合预编码算法。该方法主要分为两个阶段:通过忽略用户间的干扰以获得基站和用户端间的最佳模拟预编码器与模拟合并器;利用基站和用户端的有限反馈信道,采用基于MMSE的算法来设计数字预编码部分。此外,文中引用了量化的波束成形码本用于产生具有训练和反馈开销小的模拟和数字波束成形矢量。文中所提改进算法的性能有了一定提高,可以进一步向理想状态下的全数字预编码算法靠近。这样能有有效的减少所需的射频链路数量,而且比传统的混合预编码获得了更高的频谱效率。(2)研究了下行链路Massive MIMO系统的混合预编码设计,提出了一种基于粒子群算法的MMSE混合预编码算法。混合预编码算法通过以下步骤实现。对于用户处的合并器和基站处的基带预编码,可以分别通过凸优化方法获得解;应用粒子群算法(PSO)解决了非凸问题,并且通过更新粒子的全局最优位置来快速地获得射频预编码。当获得的均方误差(MSE)最小时,可以获得近似的最佳混合预编码。可以显著提高可实现的频谱效率和系统的可靠性。(3)研究了下行链路Massive MIMO系统中存在着导频污染的情况,提出了一种基于软导频复用和加权图着色的导频分配方案。首先,分别将小区用户和导频序列分为两组,小区边缘用户由于受到严重的导频污染而分配正交导频序列组;然后,对于小区中心用户,文中在经典的图着色基础上使用加权干扰图的方法来进一步净化小区中心用户间的轻微导频污染。相比于传统方法,所提新方法可以有效地减轻导频污染,提高混合预编码的性能。