大规模MIMO系统导频优化和信道估计算法研究

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近几十年来,随着科学技术的快速发展,人们对移动通信过程中频谱效率和能耗速率的要求也逐步提高,而大规模MIMO技术通过在上行链路的基站端发送导频序列给终端用户,下行链路的终端用户通过信道估计和获取基站的信道状态信息(CSI)来恢复原信号,通过增加基站端和用户端天线阵列,能够增大信道容量,通过减小导频污染、减小信道干扰能够有效增大用户信道传输速率,从而提高通信频谱效率和能耗效率,这无疑给移动通信技术的进一步研究和发展提供了方向。波束成形技术是目前大规模MIMO系统重要研究方向之一,利用波束成形能够有效抑制信道干扰和噪声干扰,通过在信道中将数据流分发成多个子数据流,并行传播多种子数据流,实现信道分集增益和复用增益。本文首先针对大规模MIMO系统的上行链路(Uplink,UL)中的最大化信泄噪比(Maximum signal-to-leakage-and-noise,MaxSLNR)、迫零(Zero forcing,ZF)、最小化均方误差(Minimum mean-squared error,MMSE)等预编码算法的和速率和误码率进行了分析和比较,结果表明Max-SLNR算法在和速率性能优于MMSE、ZF算法。其次,针对多小区大规模系统中导频污染和噪声干扰问题,提出一种基于贪婪信道分配的最大化信泄噪比预编码算法,通过选择通信链路中信道干扰最小的信道作为传输信道,以此减少目标用户在其他用户上的泄露功率,相比较传统的ZF、MMSE等预编码算法,所提出的的改进算法在提高系统和速率和减少误比特率方面有很好的的性能优势,对减小于导频污染性能有显著提升。最后,在多小区的大规模MIMO系统中,为了使获取的信道特征的精确度较高,需要获取大量导频信号,从而导致频谱利用率低、导频污染严重,本文结合传统信道估计算法,针对因导频序列复用而产生的导频污染问题提出一种改进的信道估计算法,该算法联合最强用户冲突解决(SUCR)算法和循环前缀的最大似然信道估计算法对导频序列进行处理,以获取完整的信道状态信息。
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
    1.3 论文的研究内容和章节安排第14-16页
第二章 大规模MIMO系统模型概述第16-25页
    2.1 大规模MIMO系统传输模型第16-17页
        2.1.1 大规模MIMO系统传输模型第16-17页
    2.2 大规模MIMO线性预编码算法第17-20页
        2.2.1 迫零预编码算法第17-18页
        2.2.2 最小均方误差线性预编码算法第18-19页
        2.2.3 最大化信泄噪比预编码算法第19-20页
    2.3 大规模MIMO系统信道估计概述第20-24页
        2.3.1 无线信道估计模型第20-22页
        2.3.2 传统信道估计算法第22-24页
    2.4 信道状态信息特性第24-25页
第三章 贪婪信道分配的最大化信泄噪比算法第25-32页
    3.1 引言第25页
    3.2 大规模MIMO多小区系统模型第25-27页
    3.3 基于最大化信泄噪比的贪婪信道分配算法原理第27-28页
    3.4 仿真结果与对比分析第28-30页
    3.5 本章小结第30-32页
第四章 OFDM系统基于最强用户冲突解决的最大似然信道估计算法第32-45页
    4.1 引言第32-33页
    4.2 MIMO-OFDM系统信道估计模型第33-37页
        4.2.1 OFDM原理第33-35页
        4.2.2 OFDM的优点第35-36页
        4.2.3 MIMO-OFDM原理及系统模型第36-37页
    4.3 基于最强用户冲突解决的最大似然信道估计算法原理第37-41页
    4.4 系统性能分析第41-42页
    4.5 仿真结果与对比分析第42-44页
    4.6 本章小结第44-45页
第五章 结论和展望第45-47页
参考文献第47-53页
致谢第53-54页
攻读学位期间的研究成果第54-55页
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