检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张敏琴电子科技大学

学位级别：硕士

随着无线通信业务和移动设备数量的迅速增长,频谱拥挤问题日益严重。传统的通信和感知系统独立设计需要大量频带资源,加剧了频谱拥挤现象。通信感知一体化系统设计应运而生。在通信感知一体化系统设计中,通信感知一体化波形设计又有着... 详细信息

随着无线通信业务和移动设备数量的迅速增长,频谱拥挤问题日益严重。传统的通信和感知系统独立设计需要大量频带资源,加剧了频谱拥挤现象。通信感知一体化系统设计应运而生。在通信感知一体化系统设计中,通信感知一体化波形设计又有着重要的地位。同时,为了降低硬件成本和系统功耗,考虑引入低分辨率的数模转换器。其中,∑Δ量化器能够减少低精度量化带来的噪声影响。因此,本文主要研究基于∑Δ量化器实现通信感知一体化波形设计。本文主要工作如下: 1.提出了基于一阶∑Δ量化器的通信感知一体化波形设计方案。在系统模型中引入传统的一阶∑Δ量化器。通过∑Δ量化器,将量化噪声转移到高频谱部分,可以在一定程度上减弱量化噪声的影响,提高符号检测的准确率。仿真试验表明,调制方式为QPSK,信噪比为20dB时,基于一阶∑Δ量化器设计的波形符号错误概率低至10-3,在雷达性能方面,设计的基于一阶∑Δ的算法结果很接近只考虑雷达的算法结果。 2.提出了基于L阶∑Δ量化器的通信感知一体化波形设计方案,考虑在发射端引入L阶∑Δ量化器,对一体化波形进行了设计。首先对L阶∑Δ量化器系数进行设计,接着对一体化波形进行设计。与传统的量化波形设计方案对比,本文设计的波形能够有更低的符号错误概率。仿真试验表明,调制方式为32PSK,信噪比为0dB时,基于L阶∑Δ量化器设计的一体化波形,相比基于传统一阶∑Δ量化器的波形,符号错误概率下降了28.57%。 3.提出了基于收发端L阶∑Δ量化器的通信感知一体化波形设计方案。考虑在发射端和接收端同时引入L阶∑Δ量化器,通过联合设计L阶∑Δ量化器,同时借助建设性干扰(Constructiveinterference,CI)优化发射波形向量。仿真试验表明,调制方式为16PSK,信噪比为-10dB时,设计的基于L阶∑Δ量化器的波形,不仅能够在雷达目标角度区间[-30°,30°]内,保持噪声整形响应低于0.1,提供优良且稳定的感知性能,同时,相比直接进行量化的波形,符号错误概率下降了80.64%。本文的研究表明,在通信感知一体化系统中引入低分辨率的∑Δ量化器,可以有效地降低量化噪声的影响,不仅能够提升系统的感知性能,还能够有效降低通信接收信号的符号错误概率。

关键词：频谱拥堵通信感知一体化波形设计低分辨率数模转换器 ∑Δ量化器

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基于网络辅助全双工技术的去蜂窝大规模MIMO系统性能分析

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物联网学报 2024年

作者：李琨迪倪艺洋赵海涛夏文超孙文雪南京邮电大学南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏第二师范学院

随着物联网朝着低功耗和高速率不断演进，全双工去蜂窝大规模多输入多输出(CF-mMIMO， cell-free massive multiple input multiple output)网络因其潜在的巨大信道容量而备受关注。为了有效降低全双工网络中自干扰消除和完美硬件配置... 详细信息

随着物联网朝着低功耗和高速率不断演进，全双工去蜂窝大规模多输入多输出(CF-mMIMO， cell-free massive multiple input multiple output)网络因其潜在的巨大信道容量而备受关注。为了有效降低全双工网络中自干扰消除和完美硬件配置造成的高昂基础设施成本和额外的功率消耗，研究了莱斯衰落信道下基于网络辅助全双工(NAFD， network-assisted full duplexing)技术的去蜂窝大规模MIMO系统性能。考虑不完美信道估计，推导了低分辨率数模转换器(DACs， digital-to-analog converters)下总可达速率和频谱效率(SE， spectral efficiency)的闭合表达式下界，并基于不同的传输功率和射频天线数目进行了验证。利用这一解析解，定量分析了DACs分辨率以及终端数量等参数对传输性能的影响。仿真结果表明，在接入单元处配备4-6位的DAC代替完美的DAC以微小的容量损失满足了能源物联网中对于低功耗传输的迫切需求。

关键词：低功耗物联网去蜂窝大规模MIMO 网络辅助全双工频谱效率低分辨率数模转换器

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低分辨率ADC/DAC条件下Massive MIMO技术研究

低分辨率ADC/DAC条件下Massive MIMO技术研究

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作者：袁星宇西安电子科技大学

学位级别：硕士

大规模多输入多输出(Massive MIMO)作为现代移动通信领域的一项核心技术,相较于传统的多天线技术,在系统容量和频谱效率等方面拥有明显的优势。然而,该技术所需的巨大数量射频单元将会导致极高的能量消耗和系统损耗。针对此问题,在基站... 详细信息

大规模多输入多输出(Massive MIMO)作为现代移动通信领域的一项核心技术,相较于传统的多天线技术,在系统容量和频谱效率等方面拥有明显的优势。然而,该技术所需的巨大数量射频单元将会导致极高的能量消耗和系统损耗。针对此问题,在基站侧射频单元使用低分辨率(1-3比特)的模数转换器(ADC)和数模转换器(DAC)可以有效降低系统能耗。本文主要针对低分辨率ADC/DAC条件下的Massive MIMO系统开展研究。首先研究了采用OFDM指数调制(OFDM-IM)的低分辨率ADC上行链路多用户检测,提出了一种新颖的激活模式约束-并行-近似消息传输(PA-P-AMP)频域信号检测算法。该算法将大尺寸的频域检测问题分解为多个并行的小尺寸AMP检测问题,同时将指数调制的激活模式约束应用到信号检测中。进一步将该频域检测算法应用于已有的G-Turbo信号检测框架中获得了优异的误比特(BER)性能。其次研究了使用1比特DAC的下行链路的非线性预编码技术。一方面,提出对量化发送信号引入零范数约束,从而减少射频链路的数量,以达到进一步降低系统能耗的目的。同时,给出了基于交替方向乘子法(ADMM)的零范数约束预编码设计方法。特别地,针对ADMM的非凸投影算子提出了一种有效的两阶段实现方法。仿真结果表明,所提出方法能够在降低射频链路数量的同时获得良好的BER性能。另一方面,提出慢衰落信道上基于最小化最大均方误差(min-max MSE)准则的预编码方案,以优化信道状态最差用户的性能。具体地,分别提出了两种不同的预编码方案:半定松弛(SDR)-高斯随机化(GR)和ADMM-符号翻转(SF)。在SDR-GR方法中,首先将min-max MSE问题建模为一个含非凸秩1约束的半定规划(SDP)问题,然后使用SDR对该非凸秩1约束进行松弛,最后,通过高斯随机化过程进一步处理SDR的输出。在低复杂度的两步式ADMM-SF方法中,首先通过ADMM算法获取基于min-sum MSE准则的初始解,然后应用符号翻转根据min-max MSE准则对初始解进行修正。仿真结果表明,提出的两种方法能够有效改善信道状态最差用户的性能。

关键词：大规模多输入多输出低分辨率模数转换器低分辨率数模转换器 OFDM指数调制多用户检测预编码

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