NLOS场景下大规模MIMO波束赋形技术研究

发布时间：2020-04-17 06:07

【摘要】：作为下一代无线通信系统的一项关键技术,大规模多输入多输出技术(Massive MIMO)是可以满足未来更高的信息传输要求的重要技术之一。为了有效提升频谱利用率,减少用户之间的干扰,提升期望接收用户的性能,基于大规模天线技术的波束赋形算法以及用户配对算法得到了极大的关注与研究,针对提升期望用户接收功率的问题,现有文献的研究大部分集中在视距(LOS)场景下的波束赋形方法和用户配对算法,并且需要在基站侧获知理想的信道状态信息,然而实际的无线通信应用场景并不都能满足视距LOS条件,很多时候也不能获得理想信道信息,导致传统的波束赋形算法不能得到期望的性能提升。针对这个问题,本文主要在只能获知信道分布信息的基础上进行非视距(NLOS)场景下的波束赋形算法以及用户配对算法的研究与设计。对于波束赋形算法的设计,本文根据接收端用户数目的不同分为单用户场景与多用户场景。首先分别阐述了各个场景下传统的波束赋形算法,包括基于角度信息的波束赋形算法以及MIMO波束赋形算法,然后在只知道信道分布信息的前提下,从理论上证明了在单用户场景中可以利用空间相关矩阵等效地替代信道分布信息,从而得到具体的优化问题表达式,在此基础上,本文提出了针对NLOS下的单用户加权最小均方误差波束赋形算法,通过求解以最大信噪比为目标的优化问题,来获得能够使期望用户接受功率最大化的最优波束赋形权值矢量,该算法相对于现有的算法在期望用户的接收性能有一定的性能提升。通过搭建基于MATLAB的大规模MIMO通信系统,也对上述的各种算法性能进行了仿真分析与验证。对于多用户大规模MIMO波束赋形算法,本文首先考虑了用户配对算法的设计,根据应用场景的不同分为LOS场景以及NLOS场景。首先依然介绍了已有的用户配对算法,通过分析已有算法的优缺点发现这些算法基本需要在基站侧获知所有用户的理想信道状态信息,并且每一次配对都需要遍历所有的待配对用户,算法复杂度比较高,所以本文在论证了信道空间相关矩阵与信道主径方向的关系后,提出了LOS场景下的配对算法。但是对于NLOS场景,各径功率衰减都很大,仅仅通过信道空间相关矩阵已经没有办法确定主径的方向,因此本文从干扰能量相对信号总能量的占比出发重新定义干扰因子,提出了NLOS场景下的用户配对算法。之后在两种配对算法的基础上,提出了一种针对多用户的大规模MIMO波束赋形算法,首先证明了可以利用空间相关矩阵等效地替代信道分布信息,然后通过求解以最大信干噪比为目标的优化问题,来获得能够使系统和速率最大化的最优波束赋形权值矢量,该算法相对于现有的算法在系统和速率上有一定的性能提升。接着本文将提出的用户配对算法与多用户波束赋形算法相结合,与传统的用户配对算法相比在系统的容量以及吞吐量性能上都有一定的提升,最后也在系统仿真中进行了验证。本文提出的大规模MIMO波束赋形算法以及用户配对算法,对于降低用户间的相互干扰、提高期望用户接收功率以及提升频谱资源利用率等方面的需求都有一定的参考意义。
【图文】：

空间谱,算法

A R A U 0Hss n方面， Rss为可逆满秩矩阵， A 则是列满秩矩阵，所以显然U 0n，也就是说噪声向量与导向矢量中的每个列向量是正交的，那空间谱函数的表达式： 1 U UMUSICH Hn nP 到了空间谱函数之后，我们可以对全空间搜索谱峰，而峰值对应的得到的到达角。在8 8平面矩形阵列的场景下，信噪比为 5dB，信为（前水平角，后俯仰角）：（10 ,60 ），（25 ,50 ），（60 ,20 ），（7SIC 算法估计到达的方位角以及俯仰角的仿真图如图 3.1 所示。

方向图,方向图,场景,幅度

图3.9 NLOS 场景方向图-100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 10000.511.522.533.544.55方位角 [Degree]幅度增益方向图EBBMRTZFLCMVProposed
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN919.3

【参考文献】