用于Massive MIMO的天线技术研究

发布时间：2020-03-19 07:37

【摘要】：本论文围绕第五代(5G)移动无线通信的关键技术之一——Massive MIMO天线技术展开研究,主要从Massive MIMO天线选择技术及算法、圆柱形阵列布局的Massive MIMO天线系统中圆形阵列波束宽度的估算、5G sub-6 GHz天线单元设计三个方面展开了深入的研究和探讨。我们首先以系统信道容量最大化为准则对Massive MIMO系统中的天线选择进行了深入地研究。基于传统子矩阵最大体积(即方形子矩阵最大体积)的天线选择是一种可以获得近似最优的信道容量性能的天线选择算法,但该算法只能对方形子矩阵问题进行求解。本文通过引入矩形矩阵体积的定义对传统子矩阵体积进行了扩充,使其适用于矩形子矩阵体积的计算。在此基础上,我们将矩形子矩阵最大体积的求解方法应用于Massive MIMO天线选择,提出基于矩形子矩阵最大体积的Massive MIMO天线选择算法。该算法不仅克服了方形子矩阵最大体积天线选择算法固有的缺陷,还充分利用和保持了其结果原有的近似最优容量性能优势;此外,基于矩形子矩阵最大体积天线选择算法还获得了比方形子矩阵最大体积的天线选择算法略低的计算复杂度。其次,我们提出了一种新型的基于全域迭代交换的Massive MIMO天线选择方法,并对其在非理想信道估计情形下进行了相关的研究与讨论;与基于子矩阵最大体积的天线选择类似,该方法同样可以获得近似最优的信道容量性能。据此,我们提出了全域搜索局部交换天线选择算法(GSL-swapping)、全域搜索全局交换天线选择算法(GSG-swapping)和改进全域搜索全局交换天线选择算法(IGSGswapping)。GSL-swapping算法获得比基于子矩阵最大体积的算法更好的容量性能,二者复杂度相同。尽管GSG-swapping算法的容量性能相对略低,但是其获得了计算复杂度的大幅下降的收益,且当天线选择数相对于单天线终端数较大时,容量损失基本可以忽略不计。IGSG-swapping算法则以较小的信道容量性能为代价换取了更大幅度计算复杂度的降低,提供了一个容量性能与复杂度性能的平衡。更重要的是,基于全域迭代交换的算法可以对任意天线选择数的问题进行求解,彻底消除了传统子矩阵最大体积天线选择中的问题。进一步地,本文通过矩阵变换的方式对全域迭代交换天线选择方法进行重新推导和计算,成功避免其中的数学近似过程,完善了全域迭代交换天线选择的原理,得到容量性能更优的修正型全域迭代交换天线选择,并据此提出了基于修正型全域搜索局部交换(Modified-L)和基于修正型全域搜索全局交换(Modified-G)的Massive MIMO天线选择算法。两种修正型算法均获得了信道容量性能的提升,尤其在信噪比较低时性能改善更为明显。为了降低算法复杂度,本文将Modified-L算法与随机选择算法结合,提出了基于分步选择和基于分组选择的Modified-L算法,即SS-Modified-L算法和GS-Modified-L算法。两种算法均以较小的容量性能为代价换取了计算复杂度的大幅度降低。在天线选择数相对较多时,所付出容量性能代价将会变得非常小。考虑空对地通信中的机场环境,本文先对地面基站的Massive MIMO天线布局进行了简要的探讨,然后对均匀圆柱形阵列配置情形中的圆形阵列半功率波束宽度的快速估计展开研究,提出两个分别用于水平面和俯仰面半功率波束宽度估算的简易公式,并通过数值计算对它们的有效性、计算精度及计算速度进行了论证。与现有的估计公式相比,本文提出的近似计算式具有更为简单的形式,能够以良好的精度快速估算指向在一定角度范围内变化的主波束的半功率波束宽度。因此,本文提出的近似计算式的应用范围更加广泛,也更具有实际应用价值。在5G sub-6 GHz频段的天线设计研究方面,本文给出了两个宽带双极化天线单元设计案例。我们通过馈电连接结构异形设计、特殊寄生结构设计等方法实现对天线输入阻抗、耦合等的调节,使天线单元的两个偶极天线具有尽可能相同的有效电流路径长度以及在非馈电偶极天线上获得对称的电流分布,最终获得良好的天线性能。本文从电流分布角度对天线设计的部分性能指标做了详细的探讨和分析,并对其中一个天线设计模型进行了样品加工,测试结果与设计结果基本一致,说明了本文的天线设计是可实现的。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN929.5;TN822

【参考文献】