多小区协作系统下预编码及收发联合处理技术研究

发布时间：2017-04-25 05:10

  本文关键词：多小区协作系统下预编码及收发联合处理技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：多小区协作技术是无线通信系统的关键技术之一,在抑制小区间干扰、提高小区边缘用户吞吐量及系统平均吞吐量等方面发挥着重要作用。预编码及收发联合处理技术通过对收发信号进行处理,可以增加复用增益和分集增益,从而提高系统吞吐量。但多小区协作技术的引入对通信系统带来的变化,例如接收端需要反馈的信息、基站间交互的信息以及发送端发送功率的限制等,使得单小区系统中预编码及收发联合处理技术无法直接应用到多小区协作系统中,需要对预编码及收发联合处理技术进行改进和重新设计论文选题来源于无线移动通信国家重点实验室(无线移动创新技术中心)开放课题“分布式联合处理系统的信号处理及资源调度算法研究”和"LTE-A系统非线性预编码及干扰对齐技术”。论文围绕多小区协作系统下预编码及收发联合处理技术进行了深入研究。主要研究工作及成果如下：(1)对多小区协作系统下预编码及收发联合处理技术的研究进行了综述和分析。首先概述了多小区协作系统及MIMO信号处理技术的研究,然后重点分析了多小区协作系统下预编码及收发联合处理技术面临的挑战及包含的研究内容,最后分类梳理了多小区协作系统下预编码及收发联合处理技术的研究现状,在此基础上,分析了尚未解决的问题。(2)不同信道量化方式对多小区协作系统性能有不同的影响,现有研究对不同信道量化方式带来的量化误差进行了分析,然而独立考虑每个用户的信道量化误差不能反映信道量化方式对预编码性能的影响。论文分析并比较了两种信道量化方式,联合码字选择(JCS, Joint Codeword Selection)和独立码字选择(ICS, Independent Codeword Selection)下线性预编码的性能。首先理论分析了JCS和ICS下线性预编码的系统吞吐量；然后从计算复杂度和反馈链路开销方面对JCS和ICS进行了比较。在此基础上,针对JCS的高复杂度和ICS的低性能,分别提出了对应的优化机制,码本压缩机制和比特分配机制。最后通过仿真验证了理论分析的正确性。(3)针对非线性预编码THP带来的流间不公平性问题,现有研究主要采用排序方法,首先对数据流的处理顺序进行排序,然后使用已有收发联合处理算法消除流间干扰,该方法带来了额外的系统复杂度。论文从最大化最小流的信干噪比目标出发,提出了一种保证流间公平性的非线性收发联合处理算法,并考虑到不同系统回程链路容量的不同,分别针对集中式协作系统和分布式协作系统进行研究。理论证明了算法的可行性,且对算法的复杂度和交互量进行了分析和比较。分析及仿真结果表明,所提算法保证了流间性能的公平性,不需要额外的排序方法,降低了算法复杂度。(4)对于基站端具有能量收集功能的系统,现有非线性收发联合处理算法没有考虑基站端在空间和时间上收集能量的差异性,无法实现对能量的充分利用。针对这一问题,论文提出了考虑基站间能量协作的非线性收发联合处理算法,以提高系统的能量利用率。首先,以最大化最小流的信干噪比为目标保证流间公平性,以基站间能量协作和单基站功率约束作为约束条件建立数学模型；然后,通过对该问题的求解,得到了满足条件的收发处理矩阵以及基站间需要交换的能量,实现了系统能量的充分利用。仿真结果表明,与未考虑基站间能量协作算法相比,该算法具有更优的系统总速率和误比特率的性能。(5)终端电池电量限制了接收端的数据速率,现有非线性收发联合处理算法未考虑该限制,会造成发送功率的浪费且不利于通信的可持续性。针对这一问题,论文提出了受终端电池电量约束的非线性收发联合处理算法。首先,以最大化最小流的信干噪比为目标来保证流间公平性,以终端电池电量约束和单基站功率约束作为约束条件建立数学模型；然后,通过对该问题的求解,得到了满足条件的收发处理矩阵。仿真结果表明,与不考虑终端接收能力的算法相比,终端电池电量对接收端数据速率的限制,保证了通信的可持续性,但导致该算法在系统总速率和误比特率的性能上有一定的损失。
【关键词】：多小区协作系统 预编码 收发联合处理 非理想信道状态信息
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN92
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 符号说明11-12
• 第一章 绪论12-18
• 1.1 研究背景及意义12-13
• 1.2 主要研究工作13-14
• 1.3 主要研究成果14-16
• 1.4 论文结构安排16
• 本章参考文献16-18
• 第二章 多小区协作系统下预编码及收发联合处理技术研究18-50
• 2.1 引言18
• 2.2 多小区协作系统18-24
• 2.2.1 基本概念及分类19-20
• 2.2.2 传输方案20-22
• 2.2.3 研究内容22-24
• 2.3 MIMO信号处理技术24-32
• 2.3.1 发送端预编码技术26-28
• 2.3.2 接收端信号检测技术28-30
• 2.3.3 收发联合处理技术30-32
• 2.4 多小区协作系统下预编码及收发联合处理技术32-37
• 2.4.1 面临挑战与研究内容32-34
• 2.4.2 多小区协作系统下预编码技术研究现状34-35
• 2.4.3 多小区协作系统下收发联合处理技术研究现状35-36
• 2.4.4 未解决问题36-37
• 2.5 本章小结37
• 本章参考文献37-50
• 第三章 非理想CSI下线性预编码技术研究50-70
• 3.1 引言50-51
• 3.2 系统模型51-54
• 3.2.1 信号模型51-53
• 3.2.2 有限反馈模型53-54
• 3.3 线性预编码的系统容量分析及其优化54-62
• 3.3.1 JCS方式下系统容量分析及优化55-58
• 3.3.2 ICS方式下系统容量分析及优化58-62
• 3.4 性能及仿真分析62-68
• 3.4.1 反馈开销及计算复杂度分析62-63
• 3.4.2 仿真分析63-68
• 3.5 本章小结68
• 本章参考文献68-70
• 第四章 理想CSI下非线性收发联合处理算法研究70-93
• 4.1 引言70-71
• 4.2 系统模型71-72
• 4.3 集中式非线性收发联合处理算法72-89
• 4.3.1 问题建模73-75
• 4.3.2 算法描述75-78
• 4.3.3 性能及仿真分析78-82
• 4.3.4 算法描述82-86
• 4.3.5 性能及仿真分析86-89
• 4.5 本章小结89
• 本章参考文献89-93
• 第五章 非理想CSI下非线性收发联合处理算法研究93-115
• 5.1 引言93-94
• 5.2 系统模型94-99
• 5.2.1 信号模型94-95
• 5.2.2 能量管理模型95-98
• 5.2.3 有限反馈模型98-99
• 5.3 基站间能量协作的非线性收发联合处理算法99-107
• 5.3.1 问题建模99-101
• 5.3.2 算法描述101-105
• 5.3.3 仿真分析105-107
• 5.4 终端电池电量约束的非线性收发联合处理算法107-112
• 5.4.1 问题建模107-108
• 5.4.2 算法描述108-109
• 5.4.3 仿真分析109-112
• 5.5 本章小结112
• 本章参考文献112-115
• 第六章 总结与展望115-117
• 6.1 研究工作总结115-116
• 6.2 研究工作展望116-117
• 缩略语117-121
• 致谢121-123
• 攻读博士学位期间取得的学术成果123-124

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本文编号：325677