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随着无线通信技术的不断发展,人们对高速率数据通信的需求也越来越大,为了满足人们对通信业务的这一需求,基于大规模多输入多输出(Massive Multiple Input Multiple Output,Massive MIMO)系统的多用户数据传输方案受到了人们的广泛关注。Massive MIMO系统的多用户数据传输方案可以合理地利用空间资源,利用同一时频资源发送多个用户所需的信息。但是,天线阵列规模和空间资源也是有限的。因此,如何利用有限的空间资源设计出更好的多用户传输方案来传输更多的用户信息是现今的研究重点。本文主要从Massive MIMO多用户配对算法和Massive MIMO多用户波束赋形算法两个方面出发,以计算更好的配对因子和设计更好的波束为目标,进行Massive MIMO多用户传输方案优化。论文的主要研究内容和贡献具体如下:1.对Massive MIMO下行链路中的传统多用户配对算法进行了分析。针对传统基于主径方向信息的用户配对算法配对不准确的问题,本文采用功率信息对方向信息进行加权改善了这一问题。针对传统基于干扰功率比的用户配对算法效率低的问题,本文通过设计资源池和考虑互干扰进行了改进。最后针对传统算法对信道估计精度敏感的问题,本文提出了一种基于波束方向图的改进多用户配对算法。对所提算法与传统算法进行对比可知,所提算法可以实现多个用户快速精准配对,采用本文提出算法进行多用户配对可以获得更好的系统性能。最后本文基于MATLAB软件搭建了Massive MIMO性能评估平台,对理论分析得出的结论进行了仿真验证,仿真结果与理论分析结果一致。2.对Massive MIMO下行链路多用户波束赋形算法进行了研究。多用户波束赋型算法的主要目标为保证波束赋形增益和抑制多用户干扰。基于此目标,在仅能获取角度信息的场景中,本文提出了一种基于波束方向图的改进零陷波束赋形算法,该算法充分考虑了零陷位置的准确性、零陷深度最大化、波束畸变最小化和波束赋形增益最大化几个目标,通过设计合理的凸优化问题并对凸优化问题进行求解可得到波束赋形加权矢量。最后对所提算法进行了性能仿真验证,仿真表明:与传统算法对比,提出算法具有更高的波束赋形增益和更准确、更深的零陷。在只能获得信道响应信息的场景中又提出了一种基于信道响应信息的改进零陷波束赋形算法,该算法不需要估计角度信息,可以满足更多的Massive MIMO应用场景的需求。通过与传统算法的性能对比可知提出算法可以获得更好的系统性能。考虑到算法的实用性,本文对提出的波束赋形算法进行了算法复杂度分析并提出了算法复杂度优化思路,并分析了改进后的算法复杂度。最后利用仿真平台对提出算法进行了仿真分析验证。本文提出的Massive MIMO下行链路多用户配对算法相对传统算法在配对准确度、配对效率、抗信道估计误差等方面均有一定优势。提出的Massive MIMO下行链路多用户波束赋形算法相对传统算法在降低多用户干扰、保证波束赋形增益、提高系统频谱利用率等方面均有一定优势。