多用户大规模MIMO中继系统下的联合功率分配和用户选择问题
发布时间：2020-11-01 02:35
多用户大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)放大转发(Amplifyand-Forward,AF)中继系统能充分利用大规模MIMO技术以及中继技术的优势特性,其中大规模MIMO技术可提供额外的空间增益、具有提高系统容量和频谱效率等优点;中继技术具有扩大无线网络覆盖范围、降低无线接入成本等优点。同时,为了节省用户的发射功率和提高系统的频谱效率等性能,功率分配与用户选择技术是在多用户大规模MIMO AF中继系统下具有前景的研究课题。因此,本论文重点研究了多用户大规模MIMO AF中继系统下的联合功率分配和多用户选择问题。国内外相关文献研究表明,基于降阶的联合用户删除和功率分配(The Deflation Based Joint User Removal and Power Allocation,DPA)算法是联合功率分配和用户选择问题的有效方法之一。DPA算法的主要特点是分步迭代运行功率分配和用户选择问题,直到所选通信用户都能被支持。由于DPA算法在大规模天线场景中的计算复杂度高、系统性能不佳,本论文在大规模MIMO AF中继中采用了一种基于新的线性规划的降阶(The New Linear Programming Deflation,NLPD)算法,能够显著提高功率分配和用户选择问题的性能,对实际应用更有指导意义。本文首先将NLPD算法应用于联合功率分配和用户选择问题分析。在用户速率需求相同的场景下,比较了NLPD与DPA算法的删除策略,并分析了中继天线数目和中继传输功率对系统的影响。其次,本文基于NLPD算法研究了在用户速率需求不同的场景下联合功率分配和用户选择问题。此外,本文提出了中继传输功率预估方法,可以有效地估计系统支持通信的最大用户数。Monte-Carlo仿真结果表明,NLPD算法比DPA算法能支持更多的用户通信,并且每个用户可以分配到几乎相等的平均发射功率。同时,NLPD算法的计算复杂度远低于DPA算法,可以节省大量的计算时间。实验仿真结果还表明,中继传输功率估值和其最优值所支持用户通信的性能非常接近,大幅度提高了计算效率。最后,理论分析和仿真结果表明,在不同场景下,本文采用的NLPD算法远优于DPA算法,能够更有效地分析联合功率分配和用户选择问题。
【学位单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TN929.5
【部分图文】：
步的技术支持。最早是由美国贝尔实验室的 Thomas LMMIMO 系统，实验和分析结果表明，当小区的基站端天线和瑞利衰落等负面影响全都可以忽略不计，非常大幅度模 MIMO 系统中，在基站（BS）使用大量的天线（例如的多个用户终端（例如数十或数百）提供服务，是目前 2 个数量级以上，而基站所服务的用户设备数目远少于基的空间自由度[13]。大规模 MIMO 系统技术引起了研究学者们的重点关注[7诸报道，这些工作有关传输性能分析、传输方案设计等：IMO 系统的信道的理论建模和实测建模的工作正在研究泛认可和应用的信道模型。
硕士研究生学位论文 有放大转发（Amplify-and-Forward，AF）[23]和解码转发（Decode-绍这两种最常用的中继转发方式。（AF）协议 示 AF 中继模型，在放大转发中继协议下，中继 R 只是简单的采源 S 信息进行量化，此方法因子是与接收功率成反比的，然后的端 D，目的端对信道衰落进行理想均衡，通过某种合并方式。AF 中继模式的过程实际是一个模拟变换的过程，将接收到的为简单，但由于放大信号时也会放大噪声，因此在信噪比io，SNR）较低时系统性能会受到较大影响，所以一定要结合必好的通信质量。不过 AF 中继协议实现起来很简单，且该方案能
图 1.3 DF 中继模型常用的这两种转发协议，考虑到 AF 和 DF 协议[25,26]的缺点，一些新 AF 协作协议中，中继对信号直接放大处理使得软信息经过传输之够反应信号的可靠性是比较重要的。DF 协议中对信息进行解码转发会造成软信息的损失，还使得错误信息无法恢复，对于接收端来说计转发（EF，Estimate-and-Forward）协议[27]正是利用了软信息，中行估计，最小均方误差（MMSE，Minimum Mean Square Error）是被估计信号被转发给目的端。EF 中继协议作为一种新型的基于软符号比特率性能等方面优于前面所述的放大转发以及译码转发协议。近转发（Compress and Forward，CF）[28]的相关研究开始受到人们的关 AF 和 DF 中继的一般情况。CF 协议之所以不同于前面几种协议是道编码层面上。CF 主要结合了信道编码技术，比如 Turbo 码、卷积议中，编码或者解码操作可采用简单的方式增加或者去除冗余，例
【参考文献】
本文编号：2864898
【学位单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TN929.5
【部分图文】：
步的技术支持。最早是由美国贝尔实验室的 Thomas LMMIMO 系统，实验和分析结果表明，当小区的基站端天线和瑞利衰落等负面影响全都可以忽略不计，非常大幅度模 MIMO 系统中，在基站（BS）使用大量的天线（例如的多个用户终端（例如数十或数百）提供服务，是目前 2 个数量级以上，而基站所服务的用户设备数目远少于基的空间自由度[13]。大规模 MIMO 系统技术引起了研究学者们的重点关注[7诸报道，这些工作有关传输性能分析、传输方案设计等：IMO 系统的信道的理论建模和实测建模的工作正在研究泛认可和应用的信道模型。
硕士研究生学位论文 有放大转发（Amplify-and-Forward，AF）[23]和解码转发（Decode-绍这两种最常用的中继转发方式。（AF）协议 示 AF 中继模型，在放大转发中继协议下，中继 R 只是简单的采源 S 信息进行量化，此方法因子是与接收功率成反比的，然后的端 D，目的端对信道衰落进行理想均衡，通过某种合并方式。AF 中继模式的过程实际是一个模拟变换的过程，将接收到的为简单，但由于放大信号时也会放大噪声，因此在信噪比io，SNR）较低时系统性能会受到较大影响，所以一定要结合必好的通信质量。不过 AF 中继协议实现起来很简单，且该方案能
图 1.3 DF 中继模型常用的这两种转发协议，考虑到 AF 和 DF 协议[25,26]的缺点，一些新 AF 协作协议中，中继对信号直接放大处理使得软信息经过传输之够反应信号的可靠性是比较重要的。DF 协议中对信息进行解码转发会造成软信息的损失，还使得错误信息无法恢复，对于接收端来说计转发（EF，Estimate-and-Forward）协议[27]正是利用了软信息，中行估计，最小均方误差（MMSE，Minimum Mean Square Error）是被估计信号被转发给目的端。EF 中继协议作为一种新型的基于软符号比特率性能等方面优于前面所述的放大转发以及译码转发协议。近转发（Compress and Forward，CF）[28]的相关研究开始受到人们的关 AF 和 DF 中继的一般情况。CF 协议之所以不同于前面几种协议是道编码层面上。CF 主要结合了信道编码技术，比如 Turbo 码、卷积议中，编码或者解码操作可采用简单的方式增加或者去除冗余，例
【参考文献】
相关期刊论文 前3条
1 阳析;金石;;大规模MIMO系统传输关键技术研究进展[J];电信科学;2015年05期
2 戚晨皓;黄永明;金石;;大规模MIMO系统研究进展[J];数据采集与处理;2015年03期
3 祖立军;王平;王玉金;韩静;刘富强;;时分半双工MIMO中继系统性能分析[J];计算机工程;2011年02期
本文编号：2864898
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