基于随机矩阵理论的全双工大规模多用户MIMO系统容量优化

发布时间：2017-10-19 08:22

  本文关键词：基于随机矩阵理论的全双工大规模多用户MIMO系统容量优化

  更多相关文章： 大规模MIMO 全双工通信 上行系统性能分析 大维度系统分析

【摘要】：大规模多用户多输入多输出(multi-user multiple-input multiple-output, MU-MIMO)和全双工通信(full-duplex communication)作为当前热门的下一代移动通信系统候选技术,具有能够极大提高系统频谱效率的潜力。基于对两种技术各自特点的分析,本文考虑全双工通信与大规模MIMO的结合,并对系统的上行可达速率性能进行了研究。 在全双工蜂窝系统中,每个基站将受到自干扰的显著影响,而处于相邻小区的基站也会受到彼此之间的严重干扰。本文利用随机矩阵理论方法,推导了全双工大规模MU-MIMO系统的遍历上行可达速率的确定性近似,并依据此结果证明了基站自干扰和基站间干扰都会随着基站天线数的增加而渐进地消除。该结果表明,通过全双工传输,大规模MIMO系统能够渐进地实现两倍于半双工系统的上行可达速率性能。然而,当基站天线阵列规模较为有限时,这两种干扰仍然会存在于系统之中,并限制全双工通信的性能增益。当干扰强度较大时,全双工系统的上行速率甚至可能低于半双工系统。本文进一步推导了使全双工系统的上行可达速率高于半双工系统所需的最小基站天线数的解析式。该结果有助于在不同的天线阵列规模下选择系统最优的双工方式。 基站端采用不同的线性检测器会使系统具有不同的上行性能。本文对在上行使用匹配滤波检测器和最小均方误差检测器两种情况分别进行了分析。另外,本文在系统建模中考虑了一些在大规模MIMO和全双工系统中会起到重要影响作用的实际因素,包括天线阵列相关性、自干扰链路和基站间链路的直视路径,以及收发机的动态范围有限性等。这些因素使得对系统上行可达速率的有限维度分析更加复杂,因此本文广泛使用了随机矩阵方法对系统进行大维度的分析。所推导的结果都通过计算机仿真进行了验证。仿真结果表明,本文给出的系统上行可达速率的确定性近似准确度非常高；另一方面,在基站端天线数目足够大时,从上行性能来看,全双工通信可能比半双工通信更具优势。
【关键词】：大规模MIMO 全双工通信 上行系统性能分析 大维度系统分析
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN919.3
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 论文研究背景9-11
• 1.2 主要研究内容11-12
• 1.2.1 多小区全双工大规模MIMO系统上行可达速率11
• 1.2.2 基于线性MMSE检测器的全双工大规模MIMO系统容量优化11-12
• 1.3 论文的内容和结构12-13
• 第二章 全双工大规模MIMO系统概述13-17
• 2.1 大规模MIMO系统13-14
• 2.1.1 天线相关性13
• 2.1.2 非完美信道估计13-14
• 2.1.3 线性信号处理14
• 2.2 全双工传输14-17
• 2.2.1 基站自干扰15
• 2.2.2 基站-基站干扰15
• 2.2.3 用户自干扰和用户间干扰15-16
• 2.2.4 自干扰信道和基站间信道建模16
• 2.2.5 收发机非理想硬件效应16-17
• 第三章 多小区全双工大规模MIMO系统上行可达速率17-32
• 3.1 系统模型17-19
• 3.1.1 上行传输17-18
• 3.1.2 信道估计18-19
• 3.1.3 下行预编码和上行检测19
• 3.2 上行可达速率19-28
• 3.2.1 确定性近似20-27
• 3.2.2 全双工和半双工系统的对比27-28
• 3.3 仿真结果28-31
• 3.4 本章小结31-32
• 第四章 基于线性MMSE检测器的全双工大规模MIMO系统容量优化32-44
• 4.1 系统模型32-34
• 4.1.1 上行传输32-33
• 4.1.2 非完美信道估计33-34
• 4.1.3 下行预编码34
• 4.1.4 部分干扰消除34
• 4.2 线性最小均方误差检测器34-36
• 4.3 上行可达速率36-40
• 4.4 数值仿真40-42
• 4.5 本章小结42-44
• 第五章 总结与展望44-47
• 5.1 总结44-45
• 5.2 研究适用范围和局限性45
• 5.3 下一阶段研究展望45-47
• 参考文献47-50
• 致谢50

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本文编号：1060058