检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学技术大学学报 2009年第10期39卷 1097-1101页

作者：陈晓明张朝阳王超浙江大学信息与通信工程研究所浙江省综合信息网技术重点实验室浙江杭州310027

为了能够对多用户条件下分布式和集中式天线系统所支持的用户分布密度和服务质量进行定量地比较,提出了一种基于随机几何的性能分析方法.当用户在小区内服从泊松分布时,这种方法可以得到精确的分布式与集中式天线系统的传输容量表达式.... 详细信息

为了能够对多用户条件下分布式和集中式天线系统所支持的用户分布密度和服务质量进行定量地比较,提出了一种基于随机几何的性能分析方法.当用户在小区内服从泊松分布时,这种方法可以得到精确的分布式与集中式天线系统的传输容量表达式.从分布式天线系统的传输容量表达式可以发现,在给定用户分布密度时,为了满足一定的服务质量要求,用户的接入距离存在一个上限.分析和仿真结果表明,在相同条件下,与集中式天线系统相比,分布式天线系统能够容纳更多的用户和支持更高的服务质量要求.

关键词：分布式天线系统集中式天线系统传输容量服务质量要求最大可容忍接入距离

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基于给定传输体制的分布式MIMO系统基站侧多天线的最优覆盖

基于给定传输体制的分布式MIMO系统基站侧多天线的最优覆盖

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作者：任参军东南大学

学位级别：硕士

目前，稀缺的频谱资源与多样化的业务需求之间的矛盾是移动通信技术所面临的最主要挑战之一。多输入多输出(MIMO)技术在信息论上的容量优势引发了空时信号处理的大量研究，但是，基于传统蜂窝结构的MIMO技术所能达到的容量极限仍不能完... 详细信息

目前，稀缺的频谱资源与多样化的业务需求之间的矛盾是移动通信技术所面临的最主要挑战之一。多输入多输出(MIMO)技术在信息论上的容量优势引发了空时信号处理的大量研究，但是，基于传统蜂窝结构的MIMO技术所能达到的容量极限仍不能完全满足未来无线业务的需求。近年来，分布式MIMO系统以其突出的性能优势受到了越来越多的关注，已被认为是未来移动通信系统中较有竞争力的备选技术之一。通过对集中式蜂窝结构的变革，分布式MIMO系统在增大覆盖范围、提高频谱效率、节省发射功率、增加链路的稳定性等方面均取得了明显的优势，成为了热点研究领域。\n 在分布式MIMO系统中，系统容量的优越性与基站侧多天线的位置分布密切相关，本论文主要基于国家863计划项目“MIMO移动通信系统网络侧多天线的最优分布与覆盖问题研究”，重点研究了在给定系统传输体制约束下基站侧多天线的最优覆盖问题和分布式MIMO系统中的多用户资源调度问题。全文的主要工作如下：\n (1)总结了前人关于无线信道建模的经典成果，建立了后文研究所需的复合无线衰落信道模型，包括路径损耗、阴影衰落和小尺度快衰落，并给出了相关MIMO信道的仿真模型；\n (2)研究了复合信道模型下基于给定系统传输体制的基站侧多天线最优分布问题。在全天线使用策略下，针对系统基站端采用“等功率”分配的场景，从理论上推导了以最大化小区平均遍历容量为目标的基站天线端口最优分布准则，并分别使用基于遗传算法和基于粒子群算法的计算机搜索法求解了传输体制约束下的最优天线位置。仿真结果证明，本文所获得的天线位置是合理的。在此基础上，本论文又研究了选择性天线使用策略下的最优天线位置摆放问题，提出了摆放准则，并用搜索算法予以了求解；\n (3)对分布式MIMO-OFDM系统中的多用户资源调度问题进行了讨论，系统采用基于迫零预编码技术的SDMA技术来提高频谱利用率。首先，提出一种自适应排序用户分组算法，充分利用无线信道的频率选择性衰落，自适应地调整各个子载波上的用户分组大小。然后，采用三种高效算法完成功率分配和比特加载，第一种算法作为对比，对经典的Krongold算法稍加改进以获得更好的性能和更快的收敛速度，第二种算法是改进的蚁群算法，第三种算法为基于网格搜索的算法。仿真结果证明，本文所提算法均获得了良好的性能改善，且复杂度不高。

关键词：一般分布式天线系统集中式天线系统多天线分布小区平均遍历容量智能搜索算法多用户资源调度空分多址

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分布式OFDMA系统下行资源分配算法

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通信技术 2009年第3期42卷 45-47页

作者：钱文玲王新征陈明东南大学移动通信国家重点实验室江苏南京210096

针对正交频分复用(OFDM)分布式天线系统(DAS)的下行链路,在发送端采用最大比发送(MRT)并且单天线功率受限、所有发射天线的总功率受限,考虑用户最低速率要求时,文中提出一种最大化和速率容量的次优资源分配策略。仿真结果表明,动态天线... 详细信息

针对正交频分复用(OFDM)分布式天线系统(DAS)的下行链路,在发送端采用最大比发送(MRT)并且单天线功率受限、所有发射天线的总功率受限,考虑用户最低速率要求时,文中提出一种最大化和速率容量的次优资源分配策略。仿真结果表明,动态天线选择策略下DAS比集中式天线系统(CAS)获得更大的和速率容量,并且更容易达到最低速率的要求。

关键词：正交频分复用分布式天线系统集中式天线系统最大比发送资源分配

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分布式天线系统信道容量的分析

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北京邮电大学学报 2008年第6期31卷 125-128页

作者：张宁波康桂霞曹鹏张平刘泽民泛网无线通信教育部重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学无线新技术研究所北京100876

为了研究分布式多天线系统(MIMO-DAS)的信道容量,提出多小区MIMO-DAS信道模型,推导出MIMO-DAS下行传输的各态历经信道容量的表达式.利用该表达式,可以比较分布式天线系统和集中式天线系统的信道容量.仿真结果表明,分布式系统在小区80%... 详细信息

为了研究分布式多天线系统(MIMO-DAS)的信道容量,提出多小区MIMO-DAS信道模型,推导出MIMO-DAS下行传输的各态历经信道容量的表达式.利用该表达式,可以比较分布式天线系统和集中式天线系统的信道容量.仿真结果表明,分布式系统在小区80%的范围内要比集中式系统有较大的容量增益,而且,选择较少最优的天线会显著提高信道容量,当选择1根最佳天线时信道容量达到最大.

关键词：分布式多入多出系统集中式天线系统信道容量天线选择

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移动通信系统中多天线关键技术的研究

移动通信系统中多天线关键技术的研究

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作者：潘文东南大学

学位级别：博士

多天线技术是未来宽带无线通信系统中的关键技术之一,而集中式天线系统(CAS,Central Antenna System)和分布式天线系统(DAS,Distributed Antenna System)是移动通信系统中多天线技术的两种重要应用形式。本论文研究了移动通信系统中CAS... 详细信息

多天线技术是未来宽带无线通信系统中的关键技术之一,而集中式天线系统(CAS,Central Antenna System)和分布式天线系统(DAS,Distributed Antenna System)是移动通信系统中多天线技术的两种重要应用形式。本论文研究了移动通信系统中CAS和DAS多天线相关技术。\n 论文共分八章。第一章介绍了论文研究背景、研究内容及相关贡献。\n 第二章介绍了信道模型、多输入多输出(MIMO,Multi-Input Multi-Output)系统、DAS、多天线中的定位技术等。\n 第三章提出了适用于CAS MIMO空间复用技术的调制与检测的优化算法。首先,作者在研究了针对BLAST(Bell Lab\'s Layered Space Time,贝尔实验室分层空时码)系统接收端作串行干扰抵消(SIC,Successive Interference Cancellation)检测时所存在的错误传播现象,提出了一种新型的BLAST系统调制方案,即对先检测的信号选用抗噪声性能高的调制方式,而对后续检测的信号逐步选用频带利用率较高的调制方式,在不降低系统传输有效性的条件下,提高了系统传输可靠性。其次,本章中给出了一种天线能量优化分配方式,解决了采用SIC检测时检测顺序不同使得各天线上接收信号的分集度不同,能量平均分配不能保证系统容量最大的问题。最后,本文提出了一种ML与迫零(ZF,Zeros-Forcing)联合的检测算法,在保证BLAST系统中最大似然(ML,Maximum Likelihood)检测可以获得较其它检测方式更好的性能的条件下,显著降低了计算复杂度。\n 第四章对准正交空时分组编码(QOSTBC,Quasi-Orthogonal Space Block Time Codes)技术进行了研究。首先,在发送端进行QOSTBC操作之前对发送符号向量进行酉变换,该变换与信道状态信息(CSI,Channel State Information)无关,即使发送端不知道CSI,亦可实现信号的等效并行传输,从而简化了接收端检测算法；其次,本章提出了QOSTBC的最小均方误差(MMSE,Minimum Mean-Squared Error)检测算法,该算法避免了BLASTMMSE检测算法中的矩阵求逆运算,实现更加简洁；最后,受空间复用ML检测简化算法的启发,在不降低接收机性能的条件下,得到了QOSTBC的ML检测的简化算法。\n 第五章提出了用于高阶调制的格雷(Gray)码递归映射方法及比特软信息的递归提取算法。该算法可将任意的高阶正交幅度调制(QAM,Quadrature Amplitude Modulation)或脉冲幅度调制(PAM,Pulse Amplitude Modulation)算法转化成简单的二进制调制比特软信息的递归计算。最后,作者将上述方法应用到Turbo和LDPC(Low Density Parity Check,低密度奇偶校验)编码MIMO系统中,通过仿真验证了性能。\n 第六章主要对DAS的容量及DAS中网络编码技术作了研究。首先,作者利用Patnaik和Pearson两种近似分布得出了在给定路径损耗和阴影衰落下分布式天线系统容量的解析表达式,并以仿真说明了该分析结果比Jenson不等式更准确。如果选取合适的参数,具有闭式分布函数的K分布与没有闭式分布函数的Rayleigh-Lognormal分布的差异很小。本章还以K分布为基础分析了DAS的上行链路容量,将容量分析推广至广义DAS(GDAS,Generalized DAS)。本章最后研究了网络编码在DAS系统中的应用,通过引入网络编码和一种符号级网络编码及解调方法,DAS中的远程接入单元(RAU, Remote Access Unit)只需进行少量的数据处理,便可提高系统中多用户分集增益。\n 第七章提出了分布式天线系统中利用多普勒信息对移动台进行定位的基本原理和算法,由静态定位和动态定位两部分组成。其中,静态定位是由栅格搜索得到的,而动态定位则是通过RAU天线检测移动终端(MT,Mobile Terminal)的初始位置,以及瞬时移动速度和方向计算而完成。通过多普勒与到达时延差(TDOA,Time Difference of Arrival)的联合估计,可得到更准确的移动台定位。而采用扩展卡尔曼滤波法(EKF,Extended Kalman Filter)动态定位算法则有效地降低当前估计误差对后续时刻估计值的影响,从而较为精确地估计出终端的运动轨迹。\n 第八章对全论文进行内容总结,并展望了可以进一步研究的方向。

关键词：多天线技术集中式天线系统信道模型优化算法分组编码分布式天线

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