基于星座分解的空时调制技术研究

发布时间：2017-12-20 06:39

  本文关键词：基于星座分解的空时调制技术研究　出处：《郑州大学》2017年博士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：随着智能移动终端数量的急剧增长,无线频谱资源日趋匮乏,目前的移动通信系统将不能满足未来社会的需求。因此,面向未来的5G移动通信网络对无线接入技术的频谱效率、能量效率、用户接入数量和端到端时延等提出了更高的要求。大规模MIMO具有高空间分辨率,能够提供更高的频谱效率、能量效率和更大的用户接入数量,因而受到了国内外学术界的广泛关注并普遍被认为是5G的潜在关键技术之一。空时调制将发送信号进行空间上的扩展,可以在不增加传输带宽的情况下显著提高系统的传输速率和可靠性,将成为5G的重要组成部分。此外,协作中继技术因其可以提供协作分集增益也同样吸引了国内外大批学者的注意。于是本文将以空时调制技术为出发点,分别将其与大规模MIMO和多天线协作认知中继通信进行有机结合,通过星座分解消除其多用户发送信号之间的相互干扰,进而研究了不同场景下的空时调制设计及检测技术。具体而言本论文的创新性工作主要集中在以下几个方面:1.多天线协作认知无线电网络(CCRN)利用波束赋形进行协作转发可以有效提高网络的频谱效率,但该方法需要知道所有用户的信道状态信息且不能有效区分具有相关信道的不同用户。针对上述不足,本文提出了一种基于唯一分解星座对(UFCP)和空时调制技术的UFCP-CCRN协作传输模型。在该UFCPCCRN中,主、次用户分别使用UFCP的两个子星座进行信息传输,且次用户利用空时调制的方式进行放大转发,在转发主用户信息的同时将自己的信息发送出去。该UFCP-CCRN只需要在接收端知道相应的信道状态信息即可以实现信号检测。同时,推导了主、次用户基于最大似然(ML)检测的成对错误概率,并从理论上证明了在中、高信噪比(SNR)通信环境中,利用ML检测可以达到全分集增益。此外,在主、次用户总发送功率受限的约束下研究了其发送功率分配优化问题。通过仿真分析得出,在高SNR的情况下,UFCP-CCRN要明显优于现有多天线CCRN中的迫零波束赋形方法。2.在大规模MIMO系统上行链路中,针对多用户同时频传输的干扰消除问题,本文从多用户信号设计及联合检测的角度出发,提出了一种已知大尺度衰落的多用户联合空时调制方案,实现了接收端多用户信号的非相干检测。利用大规模MIMO系统不同信道之间的渐近正交性,本文首先给出了基于唯一分解星座组的多用户联合空时调制的一般设计方法。同时,基于唯一分解星座设计了两用户的可逆空时调制信号矩阵,基于十字形8-QAM星座分解设计了三用户的可逆空时调制信号矩阵。通过可逆空时调制信号矩阵的设计,接收端可以在完成信号检测的同时进行信道状态信息估计。此外,还给出了一种基于拉格朗日四平方和定理的唯一分解星座组生成方法。研究了基于ML、最小黎曼距离、最小欧氏距离以及自相关的非相干检测器。四种检测器性能依次下降,但是需要的信息也逐渐减少,可以依据不同的信道环境、检测性能要求、计算复杂度选取不同的检测器。3.在快变信道下,针对大规模MIMO系统上行链路的多用户同时频传输的干扰消除问题,本文进一步研究了发送与接收两端均无任何信道状态信息的两用户联合空时调制及非相干检测。首先,基于4-QAM星座分解设计了两用户的可逆空时调制信号矩阵。其次,研究了基于ML的快速非相干检测算法。此外,为了分析大尺度衰落及基站接收天线数目对系统检测性能的影响,本文在已知大尺度衰落的情况下推导了系统平均误比特率的准确表达式,并以最小化系统平均误比特率的紧上界为准则,研究了两用户功率分配优化问题并给出了闭合表达式的功率分配算法。由于该空时调制信号矩阵具有可逆性,所以在正确检测之后可用于信道状态信息估计,同时还可以将其扩展成多时隙的空时调制。4.在发送与接收两端均无任何信道状态信息的快变信道下,针对大规模MIMO上行链路的两用户空时调制设计及非相干检测问题,本文进一步提出了一种基于高阶QAM星座分解的可逆空时调制信号矩阵设计方案。当基站天线数目趋向于无穷大时,推导证明了该空时调制设计的唯一分解性。在给定天线数目的情况下,研究了三种非相干检测器,包括闭式解非相干检测器、广义最小欧氏距离检测器和广义最小黎曼距离检测器。然后,在大尺度衰落服从对数正态分布的情况下,研究了两用户的功率分配优化问题,并给出了有效的分配方法。同样地,由于该空时调制信号矩阵为可逆矩阵,所以在正确检测之后可用于估计信道状态信息,同时还可以将其扩展成多时隙的空时调制以进行更长时间的传输。通过对大规模MIMO系统上行链路多用户联合空时调制及非相干检测的研究得出,本文的空时调制及非相干检测具有低时延的特性,尤其适用于快变信道,且只需要最小信道相干时隙数目为2个。
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TN761;TN919.3

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本文编号：1311120