基于混合波束赋形的大规模MIMO系统关键技术研究
发布时间：2021-01-03 21:47
大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）技术和毫米波（Millimeter Wave,mm Wave）通信作为第五代移动通信网络（5thGeneration Mobile Network,5G）的两个关键技术,二者的结合能够有效的提升系统的容量。而混合波束赋形（Hybrid Beamforming,HBF）是促进两者在5G系统中实际应用的核心技术。鉴于此,本文研究了大规模MIMO系统下的HBF技术,不仅提出了能量效率更优的HBF架构,同时针对不同的大规模MIMO场景设计了有效的HBF算法。由于HBF算法的设计需要用到信道状态信息（Channel State Information,CSI）,本文还研究了基于 HBF 的mm Wave MIMO系统下的信道估计技术。本文主要的贡献如下:（1）综合考虑系统的频谱效率、能量效率、实现复杂度以及硬件消耗四个因素,本文提出了新型混合连接的HBF架构。同时,基于该架构,本文设计了单用户大规模MIMO系统下的HBF算法。由于全连接和部分连接架构是混合连接HBF架构的两种特殊形式,提出的HBF算法同样...
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：135 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１－１?５Ｇ与４Ｇ关鍵性能对比［３］??如图１－１所示，ＩＴＵ在对ＩＭＴ－２０２０的未来发展的总体目标规划中定义了八??个关键性能指标来描述５Ｇ的性能
并依据频谱效率的计算公式，把数字和模拟编码矩阵的设计转化为求解??最大频谱效率的优化问题。再者，利用ＳＩＣ的思想给出了不同数据流分配方式下??的模拟无约束混合编码矩阵求解过程，并以此为基础提出了单用户大规模ＭＩＭＯ??系统下适用于不同ＨＢＦ架构的数字和模拟编码矩阵设计算法。最后，通过仿真??验证提出算法的有效性。??第三章：研究了多用户大规模ＭＩＭＯ系统下的ＨＢＦ技术。首先，以ＢＳ端??采用ＨＢＦ架构，用户端只包含一个射频链路为背景，建立了多用户大规模ＭＩＭＯ??系统模型。其次，考虑到根据频谱效率最大化来联合设计数字和模拟编码矩阵非??常困难，提出了以ＳＬＮＲ最大化为准则来设计数字和模拟编码矩阵。该方案首先??对数字和模拟编码矩阵进行解耦，然后分别根据收发端射频链路增益最大化和??ＳＬＮＲ最大化来设计数字和模拟编码矩阵。接下来，本章对采用提出ＨＢＦ算法??的多用户大规模ＭＩＭＯ系统的渐近性能以及算法对信道估计误差的鲁棒性进行??了分析。最后，通过仿真对提出ＨＢＦ算法和理论分析的结果进行验证。??第四章：研究了多用户ＭＩＭＯ－ＯＦＤＭ系统下的ＨＢＦ技术。首先，建立收发??端都采用全连接ＨＢＦ架构的多用户ＭＩＭＯ－ＯＦＤＭ系统模型。其次，对采用ＨＢＦ??
??２．２系统模型??本文提出的混合连接的ＨＢＦ架构如图２－１所示，发送端包含Ｄ个子阵，每??个子阵连接的射频链路数目为对应的天线阵元的数目为＃，总的天线数目为??Ｍ＝￡Ｗ。发送端发送％个数据流到接收端，接收端的天线数目为?假定发??送端的射频链路的数目满足Ｍ?Ｓ?ＳＤ?ｇ?。??如图２－１所示，在发送端％个数据流首先通过ＤＢＦ矩阵ＦＢ映射到不同的射??频链路上，然后通过ＡＢＦ矩阵ＦＲ把不同射频链路上的数据流映射到相应的子阵??阵元上。其中，＾和＾分别是维度为ＳＤｘ％和ＷＳＤ的矩阵。由于射频端的移??向器网络主要是由模拟移向器实现，因此矩阵ＦＲ的元素需要满足恒定模值约束??｜ｆｒ（Ｕ）｜?＝?ｉ／Ｖ＾。从而，接收端接收到的信号向量ｙ＝［ｙｐｙ２，…，ｙＡＶ］Ｔ可以表示为??ｙ?＝?■Ｎ／ｐＨＦＲＦＢｓ?＋?ｎ?＝?＾Ｊ￣ｐＨ￥ｓ?＋?ｎ?（２－１）??上式中Ｐ表示平均接收功率
本文编号：2955543
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：135 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１－１?５Ｇ与４Ｇ关鍵性能对比［３］??如图１－１所示，ＩＴＵ在对ＩＭＴ－２０２０的未来发展的总体目标规划中定义了八??个关键性能指标来描述５Ｇ的性能
并依据频谱效率的计算公式，把数字和模拟编码矩阵的设计转化为求解??最大频谱效率的优化问题。再者，利用ＳＩＣ的思想给出了不同数据流分配方式下??的模拟无约束混合编码矩阵求解过程，并以此为基础提出了单用户大规模ＭＩＭＯ??系统下适用于不同ＨＢＦ架构的数字和模拟编码矩阵设计算法。最后，通过仿真??验证提出算法的有效性。??第三章：研究了多用户大规模ＭＩＭＯ系统下的ＨＢＦ技术。首先，以ＢＳ端??采用ＨＢＦ架构，用户端只包含一个射频链路为背景，建立了多用户大规模ＭＩＭＯ??系统模型。其次，考虑到根据频谱效率最大化来联合设计数字和模拟编码矩阵非??常困难，提出了以ＳＬＮＲ最大化为准则来设计数字和模拟编码矩阵。该方案首先??对数字和模拟编码矩阵进行解耦，然后分别根据收发端射频链路增益最大化和??ＳＬＮＲ最大化来设计数字和模拟编码矩阵。接下来，本章对采用提出ＨＢＦ算法??的多用户大规模ＭＩＭＯ系统的渐近性能以及算法对信道估计误差的鲁棒性进行??了分析。最后，通过仿真对提出ＨＢＦ算法和理论分析的结果进行验证。??第四章：研究了多用户ＭＩＭＯ－ＯＦＤＭ系统下的ＨＢＦ技术。首先，建立收发??端都采用全连接ＨＢＦ架构的多用户ＭＩＭＯ－ＯＦＤＭ系统模型。其次，对采用ＨＢＦ??
??２．２系统模型??本文提出的混合连接的ＨＢＦ架构如图２－１所示，发送端包含Ｄ个子阵，每??个子阵连接的射频链路数目为对应的天线阵元的数目为＃，总的天线数目为??Ｍ＝￡Ｗ。发送端发送％个数据流到接收端，接收端的天线数目为?假定发??送端的射频链路的数目满足Ｍ?Ｓ?ＳＤ?ｇ?。??如图２－１所示，在发送端％个数据流首先通过ＤＢＦ矩阵ＦＢ映射到不同的射??频链路上，然后通过ＡＢＦ矩阵ＦＲ把不同射频链路上的数据流映射到相应的子阵??阵元上。其中，＾和＾分别是维度为ＳＤｘ％和ＷＳＤ的矩阵。由于射频端的移??向器网络主要是由模拟移向器实现，因此矩阵ＦＲ的元素需要满足恒定模值约束??｜ｆｒ（Ｕ）｜?＝?ｉ／Ｖ＾。从而，接收端接收到的信号向量ｙ＝［ｙｐｙ２，…，ｙＡＶ］Ｔ可以表示为??ｙ?＝?■Ｎ／ｐＨＦＲＦＢｓ?＋?ｎ?＝?＾Ｊ￣ｐＨ￥ｓ?＋?ｎ?（２－１）??上式中Ｐ表示平均接收功率
本文编号：2955543
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