基于局部鉴别投影的大规模MIMO双层系统多用户聚类与信道估计算法研究

发布时间：2020-12-29 04:53

　　通信行业的发展可谓在引领时代的发展,而5G网络的发展占据着至关重要的地位,伴随着大量资源的投入,5G网络的运用得到飞速发展。5G在运用的过程中,具有明显的优势,比如,减低端到端延迟;整体网络速率得到极大的提升。那么5G给我们带来的是超越光纤的传输速率,超越工业总线的实时能力以及全空间的连接。移动网络正在使得全行业数字化,成为基础的生产力。为了提升网络速率,降低时延,提高用户服务质量,无线网络中小区密度不断增加,小区半径不断缩小。因此,在未来的5G研究中,将small cell密集密集部署在大规模MIMO(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统构成大规模MIMO双层系统,可以解决未来无线通信系统发展中面临的问题。其具体内容和结论如下:随着高速无线数据接入业务与用户数量的迅速增长,对于超密集大规模MIMO双层系统中宏基站的部署和小蜂窝基站的放置,研究一种适合实际场景的聚类方案,从而在保证一定的通信质量下提高系统的吞吐量。首先,针对高密度用户大规模MIMO双层系统的场景,本文利用角度和距离为相似性度量的特性提出一种基于局部鉴别投影的用户分组算法,提高了用... 

【文章来源】：上海师范大学上海市

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

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多用户大规模MIMO下行链路传输模型

第2章 大规模MIMO双层系统关键技术 上海师范大学硕士学位论文1,Ki i i i i k k ik k jT Ty H Bd H B d nN N （2-2）其中标量 为基站发送功率，R TN NiH C 表示由具有TN 根发射天线的 BS 和具有RN 根天线的终端用户组成的一个R TN N维的矩阵。T RN NiB 是T RN N维度为用户i对应的预编码矩阵；1RNid 为原始传输的 1RN 维数据符号向量，符合RHi i NE dd I 。1RNin 是第 j个用户接收到的 1RN 维的噪声向量，即 2~ 0,Ri i Nn CN I，其中2i 为噪声方差，RNI表示R RN N的单位矩阵。

第2章 大规模MIMO双层系统关键技术 上海师范大学硕士学位论文由于信道估计误差，导频污染会影响大规模 MIMO 系统实现其可达到的信号与干扰加噪声比（Signal to Interference plus Noise Ratio，SINR）。此外，导频污染可能因干扰而导致信道状态信息不确定。估计信道的准确性能够有效的减轻特别是相邻子扇区之间的干扰。此外，大规模 MIMO 系统中的信道估计将引起技术挑战，因为大量天线将在信道估计过程中增加导频的数量，从而增加导频污染的影响。在参考文献[32]中的先前研究工作已经解决了由于大规模 MIMO 系统的下行链路和上行链路传输中的导频污染导致的信道估计期间导频训练的影响。在参考文献[33]提出了通过迭代和最重要抽头的方法修改了基于离散傅立叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）的大规模 MIMO 系统信道估计技术，以减轻导频污染。在参考文献[34]中提出一种基于维纳的滤波器来平滑和预测信道估计，以减少导频污染，从而在信道估计期间获得更准确的 CSI。


本文编号：2945045