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基于大规模多天线信道测量平台的控制软件开发与测试

发布时间:2021-03-12 23:09
  随着智能终端广泛应用以及移动数据业务需求持续增长,无线传输数据流量呈千倍增长,系统能源消耗也越来越大。为了从根本上解决现有移动通信系统频谱和功率利用率低的问题,真正实现绿色通信和更高频谱利用率的双重目标,就需要加快 5G(the 5th Generation mobile communication technology,第五代移动通信技术)的研究。大规模多天线技术凭借其多方面的优越性能成为5G研究中最热的一个方向。当基站侧天线数目要远多于用户端的天线数目时,基站到各个用户间的信道将趋于正交,则基站端配备大规模的天线单元所构成的大规模多天线系统,可以获得巨大的阵列增益以及干扰抑制增益,能够大幅提升频谱效率和功率效率,真正实现绿色的海量数据无线传输。准确获得无线信道特征是移动通信研究的首要条件,可以给信道模型的构建、无线通信标准制定和系统样机测试提供重要的理论指导和技术支持。为了准确得到基站端安置大量天线组成的大规模多天线系统的信道特性,最行之有效的办法就是对真实的物理信道开展测量。鉴于目前标准商用的信道测量设备大都造价十分昂贵,本团队提出了用于大规模多天线系统信道测量的完整软硬件设计方案。本文主要研究了基于大规模多天线信道测量的控制软件的设计开发过程,并通过实验室验证测试表明所设计的控制软件能够实现不同环境下的测试要求。针对不同的信道环境以及测试要求,本文开发了基于大规模多天线的静态信道测量控制软件以及时变信道测量控制软件。这两种信道测量控制软件都是基于Windows操作系统平台,以Microsoft Visual Studio 2010作为应用程序开发环境,以MFC(Microsoft Foundation Class,微软基础类库)对话框资源作为基础框架程序完成。本文开发的两种信道测量控制软件创新思想点主要有:(1)介绍了大规模多天线静态信道测量系统中虚拟天线阵列设计原理,进而提出基于虚拟连续存储的多天线信道数据采集方案的静态信道测量控制软件开发方法。并且针对已开发成功的测试方案存在的问题,进一步提出了改进方案和相关控制软件的实现方法,为后续工作提供指导方向。(2)介绍了时变信道测量平台搭建方法。根据奈奎斯特采样定理可知,如果信道CIR(Channel Impulse Response,信道冲激响应)的更新频率快于信道变化速度的2倍,那么接收端就可以完全恢复信道的时变特征。基于此原则,本文提出了基于等间隔数据存储方案的时变信道测量控制软件的开发方法。(3)由于数据采集卡支持双通道数据采集,时变信道测量控制软件设计了双通道数据采集存储功能,可实现1×2的MIMO的时变信道测量。本文设计开发的两种信道测量控制软件所实现的多模式的硬件设备控制方式与数据采集存储方法均具有一定创新性,对今后该研究领域的信道测量工作具有一定参考价值。
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP311.52;TN929.5
文章目录
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 课题意义
    1.3 国内外研究现状
    1.4 本文研究内容
    1.5 本文章节安排
2 无线信道传播特性研究
    2.1 无线电波传播的传播机制
    2.2 无线信道特性
        2.2.1 大尺度衰落
        2.2.2 小尺度衰落
    2.3 无线信道测量
        2.3.1 无线信道测量原理
        2.3.2 无线信道测量方法
    2.4 本章小结
3 大规模多天线静态信道测量控制软件的开发
    3.1 大规模多天线无线信道测试平台
        3.1.1 测试原理
        3.1.2 硬件测试平台
    3.2 大规模多天线静态信道测试控制软件开发
        3.2.1 软件开发环境
        3.2.2 软件设计和开发
    3.3 大规模多天线静态信道测试方案改进
    3.4 本章小结
4 时变信道测量控制软件的开发
    4.1 时变信道测试平台
    4.2 时变信道控制软件开发
        4.2.1 时变信道控制软件数据存储机制
        4.2.2 时变信道控制软件开发原理
        4.2.3 时变信道控制软件操作机制
    4.3 本章小结
5 信道测量控制软件的验证性测试
    5.1 大规模多天线静态信道测量控制软件验证性测试
        5.1.1 验证机制
        5.1.2 测量设备参数配置
        5.1.3 实测数据分析
    5.2 时变信道测量控制软件验证性测试
        5.2.1 验证机制与设备参数设置
        5.2.2 测试数据分析
    5.3 本章小结
6 结论与展望
参考文献
作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集

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本文编号:2379892

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