大规模MIMO无线网络性能分析和干扰管理技术研究

发布时间:2021-07-21 00:06
  未来无线网络时代同时需要在任意时空上也即任意时刻任意区域,以及要求在极低时空相关性也即高速移动下实现超高速强可靠的数据传输。为满足此需求,大规模天线系统也即大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)技术被引入以提升无线网络的频谱效率以及能量效率。同时,无线网络布局日趋密集化、多层异构化以进一步增强区域频谱效率。由此,大规模MIMO的性能尤其是边缘用户的性能及增强问题也即干扰管理技术的研究尤为必要,但同时由于无线网络架构的低规则化以及多层复杂化致使其性能分析及干扰管理愈发棘手。针对此问题,本文致力于研究大规模MIMO无线网络边缘用户的性能,及其性能增强也即干扰管理技术,并将用户的干扰管理分析进一步拓至大规模MIMO多层异构无线网络场景。具体的主要工作总结如下:一、研究了大规模MIMO无线网络边缘用户的性能。首先借助中心极限定理、多项式近似等理论本文给出了3D(three dimensional)模型下分布式大规模MIMO单小区不同区域平均频谱效率的近似闭式。继而,得到了小区边缘用户平均频谱效率上限的闭式,并比较与小区中心区域用户性能的差异... 

【文章来源】:东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:174 页

【学位级别】:博士

【文章目录】:
摘要
abstract
英文缩略词
符号说明
第一章 绪论
    1.1 论文研究背景及动因
    1.2 国内外研究脉络及问题研析
        1.2.1 大规模天线系统性能分析相关
        1.2.2 典型干扰管理技术综述
        1.2.3 大规模MIMO干扰管理技术相关
        1.2.4 小结
    1.3 论文主要贡献及相应章节安排
        1.3.1 主要贡献及创新点
        1.3.2 章节安排
第二章 大规模MIMO无线网络边缘用户性能分析
    2.1 引言
    2.2 3D模型下DAS小区平均频谱效率研究
        2.2.1 DAS系统模型
        2.2.2 单小区下行小区平均频谱效率分析
    2.3 泊松Voronoi小区边缘区域性能分析
        2.3.1 系统模型
        2.3.2 单层多小区边缘用户性能分析
    2.4 数值结果分析
        2.4.1 单小区DAS数值结果分析
        2.4.2 多小区边缘用户数值结果分析
    2.5 本章小结
第三章 单层大规模MIMO无线网络边缘用户干扰管理技术研究
    3.1 引言
    3.2 单用户模型下边缘用户干扰管理分析
        3.2.1 系统模型
        3.2.2 邻基站干扰管理下的小区边缘用户和中心区域用户性能分析
    3.3 多用户模型下边缘用户干扰管理分析
        3.3.1 系统模型
        3.3.2 邻基站干扰管理下CCU及 TCEU覆盖概率分析
    3.4 数值结果分析
        3.4.1 单用户模型下数值结果分析
        3.4.2 多用户模型下数值结果分析
    3.5 本章小结
第四章 多层大规模MIMO异构无线网络干扰管理技术研究
    4.1 引言
    4.2 基站规整性大规模MIMO异构无线网络层间干扰管理分析
        4.2.1 系统模型
        4.2.2 基于层间干扰管理下的用户覆盖概率性能分析
    4.3 联合多域大规模MIMO异构无线网络干扰管理技术研究
        4.3.1 系统模型
        4.3.2 OSC微基站组簇及相应预编码设计
        4.3.3 联合多域混合制大规模MIMO异构无线网络干扰管理策略
    4.4 数值结果分析
        4.4.1 基站规整性异构无线网络层间单一域干扰管理数值结果分析
        4.4.2 联合多域大规模MIMO异构无线网络干扰管理数值结果分析
    4.5 本章小结
第五章 用户移动性大规模MIMO无线网络干扰管理技术研究
    5.1 引言
    5.2 移动场景下大规模MIMO无线网络干扰管理分析
        5.2.1 系统模型
        5.2.2 基于用户移动性的异构无线网络最优接入控制
    5.3 基于基站协作下的有限运动切换概率分析
        5.3.1 系统模型
        5.3.2 基于基站协作的二次位移切换概率分析
    5.4 数值结果分析
        5.4.1 用户移动性多层异构无线网络最优接入控制的数值结果分析
        5.4.2 基于基站协作下的用户切换概率数值结果分析
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 全文总结及主要贡献
    6.2 下一步的工作展望
参考文献
作者攻读博士学位期间的研究成果
致谢



本文编号:3293886

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