大规模天线系统中信道估计方法及性能的研究

发布时间：2017-06-10 03:09

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【摘要】：人们迫切需要一个高速率的无线通信系统来满足各种应用需求。大规模MIMO系统因其具有较高的频谱效率而成为一种最具有前途的技术。理论上已经证明:在信道状态信息(CSI)已知的情况下,大规模MIMO系统利用简单的信号处理技术就可以提供较高的总输出,然而,如果CSI未知,系统性能将会被极大地削弱。因此,信道估计的准确性对系统的通信质量有重要的影响。传统上利用基于训练的信道估计方法来获取信道信息。并且,已经证明该方法的准确性依赖于训练序列。通常,正交训练序列能够提供高质量的估计。然而,对多小区大规模MIMO系统来说,这种正交性消耗大量的资源。所以,人们不得不去考虑非正交训练序列。第一,论文主要针对非正交训练序列。假设系统有L个小区,每个小区有一个装备有M根天线的基站(BS)和K个单天线用户。论文在训练序列的总能量给定的条件下推导出了MMSE信道估计误差的方差的解析公式和它的下界。此外,论文提出了一种可以提高MMSE信道估计性能的非正交训练序列的设计准则。结果表明:如果训练序列的总能量固定,正交训练序列是最优的。这时,再继续增加训练次数并不能提高MMSE估计的性能。当训练次数小于小区的数目时,无论训练序列如何设计或者增大信噪比,MMSE估计误差都大于零,产生错误层(error floor)。根据以上设计准则,应该尽量使训练序列之间的相关性越弱。这时,训练序列的设计应该在Grassmann流形摆点上进行。最后,仿真验证了以上结论。第二,对于所考虑的系统,论文分析了导频污染对系统性能的影响。论文给出系统成对错误概率的公式。该公式分析引起错误层的主要原因是发送信号的“中心翻转”。也就是说,经过MMSE信道估计和解码操作后,接收信号的中心远离发送信号并落在错误区域内。而且,信噪比(SNR)越大,中心偏移的就越厉害。同时,证明了“中心偏转”的概率恰好是我们所说的错误层。第三,论文介绍了系统的一个等价发送接收方程。基于该方程,论文定义了“系统指标数”,并且推导出系统性能依赖于这些参数的结论。事实上,这些参数越大,系统性能越好。进一步说,在“系统指标数”都大于零的情况下,即使训练符号重复使用,当天线数M增大至无穷,系统错误层就会消失。以上这些结果同样都得到仿真验证。
【关键词】：大规模MIMO 训练序列 信道估计 错误概率 错误层
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN919.3
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 引言10-11
• 1.2 课题研究意义和前景11-16
• 1.2.1 大规模MIMO系统的研究意义和面临的挑战11-13
• 1.2.2 大规模MIMO系统的研究前景13-14
• 1.2.3 大规模MIMO系统中信道估计的现状和前景14-16
• 1.3 主要研究成果16
• 1.4 论文的章节安排16-18
• 第二章 大规模MIMO系统中的信道估计方法18-30
• 2.1 引言18-19
• 2.2 大规模MIMO系统的信道模型19-24
• 2.2.1 路径损耗和衰落19-22
• 2.2.2 导频污染22-24
• 2.3 大规模MIMO系统中基于训练的信道估计24-29
• 2.3.1 极大似然（ML）信道估计25-26
• 2.3.2 最小二乘（LS）及其变形下的信道估计26-27
• 2.3.3 线性最小均方误差（MMSE）及其变形下的信道估计27-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第三章 大规模MIMO系统中非正交导频序列设计的研究30-40
• 3.1 引言30-31
• 3.2 信道估计的系统模型31
• 3.3 MMSE信道估计方法的性能分析31-33
• 3.4 非正交训练序列的设计准则33-34
• 3.5 非正交训练序列的设计方法34-35
• 3.6 仿真结果35-36
• 3.7 本章小结36-37
• 3.8 附录37-40
• 第四章 带有导频污染的大规模MIMO系统的性能分析40-60
• 4.1 引言40
• 4.2 系统模型和MMSE信道估计40-42
• 4.3 MMSE解码42-43
• 4.4 成对错误概率和错误层分析43-49
• 4.4.1 成对错误概率分析43-46
• 4.4.2 错误层(error floor)分析46-49
• 4.5 系统的一个等价模型及系统参数49-54
• 4.5.1 等价模型49-51
• 4.5.2 系统参数的定义及意义51-54
• 4.6 仿真结果54-57
• 4.7 本章小结57
• 4.8 附录57-60
• 第五章 总结和展望60-62
• 5.1 全文工作总结60
• 5.2 研究工作展望60-62
• 致谢62-63
• 参考文献63-67
• 附录67

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1 陈佑红;张科峰;;基于短训练序列的符号同步改进算法及其实现[J];现代电子技术;2012年11期

2 林韵,肖自美;矢量量化器的典型训练序列方法[J];中山大学学报(自然科学版);1993年04期

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本文编号：437280