随着移动互联网业务的高速发展,未来移动数据流量将呈现高速增长态势,蜂窝网络中的能耗也会持续增加,经由绿色通信实现移动通信行业的可持续发展已经成为必然的发展趋势。另外,国际电信联盟在其5G愿景中也提出了 5G网络能效提升100倍的发展目标。传统的能效优化技术利用时域、频域、空域等多个维度的无线资源提升蜂窝网络的能量效率。事实上,除了上述维度的无线资源之外,作为信号固有属性的极化域资源也是一种可以利用的重要资源。面对着绿色可持续的发展目标与高能耗之间的突出矛盾,极化信号处理技术可以成为提升蜂窝网络能量效率的有效手段。论文选题来源于国家自然科学基金项目“基于认知与极化信号处理的功放节能研究”(项目编号:61271177)。论文针对蜂窝网络中非线性功放的高能耗、射频链路大量部署导致的高能耗、以及如何高效利用干扰信号功率等多个限制能效提升的关键问题,挖掘极化信号处理方法在对抗功放非线性、减少所需射频链路数目、以及控制矢量信号接收强度等方面的性能优势,并探索极化域资源与其他维度无线资源协同处理的可行性,提出了一系列基于极化信号处理的能效优化新理论和新方法。论文的具体研究工作如下:(1)对蜂窝网络中的能效优化技术和极化信号处理技术进行了综述与分析。首先将现有蜂窝网络能效优化技术分为组件级解决方案、网络规划与部署、能量传输与采集、以及多维度资源分配四类,并对每一类的能效优化技术研究现状进行归纳总结。其次对极化信号处理技术的研究现状进行了梳理,重点关注去极化效应,以及无线通信中极化信号处理技术的研究进展。最后对利用极化信号处理技术提升蜂窝网络能效的优势与挑战进行了总结,从而奠定了全文中利用极化信号处理技术进行能效优化的理论基础。(2)针对功放非线性导致的高能耗问题,提出了极化调制与正交幅度调制(Quadrature Amplitude Modulation,QAM)联合的功放能效优化算法。该算法利用了极化状态不受功放非线性影响的特性,并结合QAM调制在功放线性区的性能优势,达到优化功放能效的目的。首先针对功放能效优化问题进行建模,其次针对理想信道与实际去极化信道分别设计了基于全频带和基于子载波组的自适应联合调制算法,由发送端根据当前的数据速率需求与信道状态,自适应确定极化调制与QAM调制最优的调制阶数以及功放的最佳工作点,此外还探究了所提自适应联合调制算法对信道估计误差的鲁棒性。仿真结果表明,论文所提算法可以将功放能效提升50%以上。(3)针对射频链路大量部署导致的高能耗问题,提出了一种基于极化空间联合预编码的射频链路能效优化算法。该算法利用了双极化天线间的正交性,通过对信道中的极化信息与空间信息分别进行预编码设计,可以利用有限的基站端天线接收导频信号,并据此估计完整的信道状态信息,从而显著减少系统所需的射频链路数目。仿真结果表明,论文所提算法通过增加极化域的自由度,可以在不损失天线阵列增益的前提下实现能量效率的提升。(4)针对如何高效利用干扰信号功率这一问题,提出了基于变极化接收的信息能量同传系统能效优化算法。该算法利用了信号接收中的极化匹配与失配特性,可以通过为不同种类用户设计不同的变极化接收方案,从而提升系统能效。对于数据接收用户,利用极化失配接收方案消除用户间干扰;而对于能量采集用户,则利用极化匹配接收方案对期望信号和干扰信号的合成矢量信号进行采集。仿真结果验证了极化域资源与空域资源结合对于干扰信号功率高效利用和信息能量同传系统能效提升的重要意义。