大规模MIMO-OFDM系统的下行峰均比抑制技术研究

发布时间：2017-09-07 12:00

  本文关键词：大规模MIMO-OFDM系统的下行峰均比抑制技术研究

  更多相关文章： 大规模MIMO-OFDM系统 PAPR抑制 发射端自由度 预编码 加扰

【摘要】：本文主要研究了大规模多输入-多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统下行链路的峰均比(Peak-to-Average Power Ratio,PAPR)抑制问题。在未来的大规模MIMO-OFDM系统中,基站可能会配备上百根发射天线,而同时服务的用户数可能只有十几个,远远小于发射天线数。这就为PAPR的抑制提供了大量的自由度,使得我们可以在不明显损失系统性能的情况下,设计出高速有效的PAPR抑制方案。利用发射天线的额外自由度,本文提出了两种PAPR抑制方法。本文首先讨论了利用预编码自由度来设计PAPR抑制方法的基本思想,然后设计了一种基于贝叶斯学习的PAPR抑制算法,其利用预编码的自由度,把多用户预编码约束、OFDM调制联合建立成一个欠定的线性方程组,然后利用贝叶斯学习的方法在该方程组中寻找具有低PAPR的解。具体来说,我们首先设计了一种基于截断高斯混合模型的双层先验概率模型来模拟低PAPR信号的特征,然后结合变分期望最大(Expectation Maximization,EM)算法和广义近似消息传递(Generalized Approximate Message Passing,GAMP)算法,提出了一种有效的贝叶斯推理方法来交替更新概率模型的变量和参数,从而估计出具有低PAPR特征的发射信号。仿真结果表明,这种方法在奈奎斯特采样率下具有很强的PAPR抑制能力和很快的收敛速度。接下来,我们详细分析了前面基于预编码自由度的PAPR抑制方法在实际实现时可能面临的问题,然后提出了一种基于加扰的PAPR抑制技术,其基本思想为:在频域引入一个人工干扰信号,其不但能够降低发射信号的PAPR,同时不会引起信号的带内失真和带外辐射。我们根据这种思想把基于加扰的PAPR抑制问题建立成了一个凸优化问题,并利用基于?∞范数的近邻算子和交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM),设计了一种高效的优化算法求取它的近似解。由于这种方法的优化变量是频域信号,而不是过采样后的高维时域信号,因此对过采样具有强的鲁棒性。同时该方法并不涉及预编码的设计,因此能够直接兼容现有的实际通信系统。仿真结果表明,在过采样下,相比基于预编码自由度的PAPR抑制方案,基于加扰的PAPR抑制方案能够更有效地利用天线自由度,具有更好的PAPR抑制能力和更快的收敛速度。
【关键词】：大规模MIMO-OFDM系统 PAPR抑制 发射端自由度 预编码 加扰
【学位授予单位】：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
• abstract6-14
• 第一章 绪论14-18
• 1.1 研究背景及意义14-15
• 1.2 研究现状15-16
• 1.3 主要研究内容16-17
• 1.4 论文结构安排17
• 1.5 本章小结17-18
• 第二章 OFDM系统的峰均比问题综述18-30
• 2.1 引言18
• 2.2 OFDM系统的PAPR问题18-22
• 2.2.1 PAPR定义18-19
• 2.2.2 互补累积分布函数19-21
• 2.2.3 PAPR抑制的动机21-22
• 2.3 SISO-OFDM系统的PAPR抑制方法22-27
• 2.3.1 削波22
• 2.3.2 编码22-23
• 2.3.3 部分传输序列23
• 2.3.4 选择性映射23-24
• 2.3.5 交织24-25
• 2.3.6 子载波预留25
• 2.3.7 动态星座图扩展25-26
• 2.3.8 非线性压扩变换26-27
• 2.4 MIMO-OFDM系统的PAPR抑制方法27-28
• 2.5 PAPR抑制技术的设计准则28-29
• 2.6 本章小结29-30
• 第三章 基于预编码自由度的PAPR抑制技术30-57
• 3.1 引言30
• 3.2 系统模型30-34
• 3.2.1 下行链路系统模型30-31
• 3.2.2 预编码31-32
• 3.2.3 预编码、OFDM调制和PAPR抑制32-34
• 3.3 基于?_∞范数的PAPR抑制算法34-38
• 3.3.1 问题建模34-35
• 3.3.2 FITRA算法35-38
• 3.3.2.1 约束松弛35-36
• 3.3.2.2 ISTA/FISTA算法36
• 3.3.2.3 FITRA算法36-38
• 3.4 基于贝叶斯学习的PAPR抑制算法38-51
• 3.4.1 贝叶斯模型39-41
• 3.4.2 贝叶斯推理41-50
• 3.4.2.1 变分EM算法42-43
• 3.4.2.2 VEM-GAMP架构43-45
• 3.4.2.3 E-Step：隐藏变量更新45-48
• 3.4.2.4 M-Step：参数更新48-50
• 3.4.3 总结50-51
• 3.5 仿真实验51-56
• 3.5.1 实验设置51-52
• 3.5.2 实验结果52-56
• 3.6 本章小结56-57
• 第四章 基于加扰的PAPR抑制技术57-74
• 4.1 引言57-58
• 4.2 基于加扰的PAPR抑制算法58-67
• 4.2.1 基本思想58
• 4.2.2 问题建模58-60
• 4.2.3 功率约束60-61
• 4.2.4 非完美信道响应61-62
• 4.2.5 优化问题求解62-66
• 4.2.5.1 约束松弛62
• 4.2.5.2 交替更新62-64
• 4.2.5.3 ADMM内环迭代64-66
• 4.2.6 总结66-67
• 4.3 仿真实验67-73
• 4.3.1 实验设置67-68
• 4.3.2 实验结果68-73
• 4.4 本章小结73-74
• 第五章 总结74-76
• 5.1 本文总结74-75
• 5.2 展望75-76
• 致谢76-77
• 参考文献77-83
• 攻硕期间取得的研究成果83-84

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本文编号：809404