基于能效的大规模MIMO系统的资源分配方案研究

发布时间：2020-10-31 22:01

　　 大规模MIMO技术作为5G关键技术,能够有效地提升无线通信系统的频谱效率和能量效率。针对大规模MIMO技术能效研究大都只考虑单天线用户与现实不符;大规模MIMO与D2D共存网络下定义的能效只考虑蜂窝端的问题,本文分别对多天线多用户大规模MIMO系统的能效问题和大规模MIMO与D2D共存网络的能效问题进行了研究,具体内容如下:1.提出一种基于双天线用户的多天线多用户上行大规模MIMO系统能效最优的资源分配算法。该算法针对当前大规模MIMO能效的研究主要集中在单天线用户的场景而未考虑现实中多天线终端设备已得到普及的问题,在采用迫零接收的同时考虑了用户终端续航问题和用户服务质量(QoS)的要求,即在满足用户最高发射功率和用户最低通信速率的条件下,将分式目标函数转化为减式目标函数,先通过拉格朗日数学方法得出用户的每根天线的最优发射功率,再由二分法联合调配基站端激活的天线数目来优化系统能效,使之接近穷举算法得到的最优值,并降低求取能效最优的算法复杂度。仿真结果表明,所提算法能够以较低的迭代次数达到接近最优能效的效果。2.提出一种大规模MIMO与D2D共存网络系统能效优化方法。针对现有大规模MIMO与D2D共存系统能效研究中只将系统能效定义为蜂窝用户和速率与蜂窝功耗之比的问题,该方法加入了D2D链路的和速率和功耗,建立了新的能效模型,在采用最大比合并接收的同时考虑D2D链路用户的最低速率要求与大规模MIMO蜂窝中用户的速率要求,研究了联合蜂窝基站端与用户端并和D2D链路以能量效率最优为目标进行优化,先对基站端的天线数目进行优化得最优值,再由此确立蜂窝用户的发射功率,最后调控D2D链路用户发射功率来优化系统能效,使整个共存系统能量效率达到最优。仿真结果表明,在所建立的能效模型下,系统能效得到了有效地提升。
【学位单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TN919.3
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 课题的研究现状
        1.2.1 大规模MIMO能量效率的研究
        1.2.2 大规模MIMO与 D2D共存系统能效研究
    1.3 论文主要工作及创新点
    1.4 论文结构安排
第2章 大规模MIMO系统理论及能效优化方法介绍
    2.1 传统MIMO技术概述
        2.1.1 单用户MIMO技术
        2.1.2 多用户MIMO技术
        2.1.3 MIMO技术的应用
    2.2 大规模MIMO技术概述
        2.2.1 大规模MIMO技术系统
        2.2.2 大规模MIMO技术优势与问题
    2.3 大规模MIMO能效优化方法
        2.3.1 大规模MIMO能效的定义
        2.3.2 分式凸优化方法
        2.3.3 天线选择的优化方法
        2.3.4 预编码与功率分配的优化方法
    2.4 本章小结
第3章 双天线多用户大规模MIMO系统能效资源分配算法
    3.1 引言
    3.2 系统模型构建
        3.2.1 系统模型及用户可达速率
        3.2.2 功耗模型及能效目标函数
    3.3 能效资源分配算法描述
        3.3.1 目标能效凸优化证明
        3.3.2 联合优化迭代算法
    3.4 仿真及结果分析
        3.4.1 仿真模型与参数
        3.4.2 结果分析
    3.5 本章小结
第4章 大规模MIMO与 D2D共存系统能效资源分配算法
    4.1 引言
    4.2 系统模型构建
        4.2.1 系统模型
        4.2.2 用户可达速率及中断概率
        4.2.3 共存混合系统功耗模型
    4.3 目标函数及能效优化分析
        4.3.1 目标函数
        4.3.2 优化方法
    4.4 仿真及结果分析
        4.4.1 仿真模型与参数
        4.4.2 结果分析
    4.5 本章小结
第5章 结束语
    5.1 论文工作总结
    5.2 后续工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果

【参考文献】

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本文编号：2864559