作为第五代移动通信系统(the 5th generation mobile communication,5G)物理层关键技术之一,大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)技术通过在基站侧配置大规模天线阵列,可以实现同一时频资源上多个用户同时与基站...
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作为第五代移动通信系统(the 5th generation mobile communication,5G)物理层关键技术之一,大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)技术通过在基站侧配置大规模天线阵列,可以实现同一时频资源上多个用户同时与基站进行通信,显著地提升了系统的频谱效率和能量效率。此外,在不增加基站密度和带宽的条件下,大规模MIMO技术可通过增加基站天线数目来提高系统容量。理论证明,当基站天线数量趋于无穷时,系统的快衰落和非相关噪声可忽略不计,最简单的线性预编码算法性能趋于最优。与此同时,为应对未来5G网络数据流量的爆炸式增长,异构网络通过在宏基站(macro base station,MBS)覆盖范围内密集部署不同类型的低功率节点(small access point,SAP),可以有效地增强网络容量和用户体验。大规模MIMO技术与异构网络架构相结合,为进一步提升5G网络性能提供了一种可靠的解决方案。获取准确的信道状态信息(channel state information,CSI)对于充分发挥大规模MIMO系统性能至关重要。利用时分双工(time division duplex,TDD)的信道互易性进行上行信道估计可以得到大规模MIMO系统的CSI。然而,信道估计结果的准确性严重依赖于上行导频信号的正交性。受限于单位相干间隔,不可能给系统中所有用户分配相互正交的导频序列。非正交导频或正交导频复用使得目标小区信道估计结果受其他小区用户导频污染影响,从而降低了信道估计的准确性。此外,基于大规模MIMO的异构网络在设计部署时存在诸多挑战:一方面,随着异构网络中SAP的密集部署,严重的干扰问题和回程链路受限问题将会成为制约5G异构网络性能提升的瓶颈问题;另一方面,随着基站侧天线数目不断增加,全数字预编码方式存在成本开销大、实现复杂度高等问题。针对上述问题,本文围绕大规模MIMO导频污染消除以及大规模MIMO在异构网络中的数据传输进行研究。本文主要工作如下:1)分析了TDD模式下多小区导频污染对大规模MIMO系统性能的影响,并给出不同导频复用因子下系统下行频谱效率计算表达式。此外,还给出导频复用与正交导频两种情况下最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)信道估计算法的系统归一化均方误差(normalized mean square error,NMSE)的解析表达式。基于得到的系统NMSE,提出一种最优导频分配策略,以减少导频污染对系统性能的影响。2)为解决大规模MIMO系统中上行训练导频开销较大问题,提出了基于Chu序列的导频设计方案。Chu序列具有完美的自相关和互相关特性。该方案以Chu序列为基导频信号,通过序列旋转以及参数设计来得到整个系统的导频矩阵。所设计的导频序列不仅能够有效地降低上行训练导频开销,还能最小化导频污染对系统性能的影响。3)针对异构网络中SAP密集布置带来的干扰问题以及网络负载不均衡问题,引入大规模MIMO技术来减少异构网络微小区边界扩展引起的下行链路干扰。首先,给出不同的小区边界扩展界限与小区边界扩展基值,然后提出一种回程容量受限情况下的大规模MIMO下行预编码方案。根据MBS与SAP配置天线数目的不同,该预编码方案在MBS与SAP间分别采用不同的预编码算法来实现系统和速率最大化。利用大规模天线阵列所带来的丰富空间自由度,MBS采用小区边缘已知的迫零(cell edge aware zero forcing,CEA-ZF)预编码算法来抑制小区间干扰,SAP侧则引入块对角化(block diagonalization,BD)预编码算法来消除用户间干扰。4)提出一种基于毫米波大规模MIMO的异构网络无线回程混合预编码方案来实现MBS与多个SAP间的多数据流无线回程。与传统的预编码方案相比,所提出的混合预编码方案不需要给每一根天线配置一个射频(radio frequency,RF)链路,有效地降低了设备成本以及实现难度。同时,所提出的预编码方案的系统和速率与全数字预编码方案的系统和速率性能相近,但是复杂度降低。综上所述,本文围绕大规模MIMO导频污染以及大规模MIMO在5G异构网络中的数据传输展开研究,深刻地分析了导频污染对大规模MIMO系统性能的影响,并给出了切实可行的解决方案。此外,还探究了大规模MIMO技术在5G异构网络小区边缘扩展以及下行数据传输中的应用,为5G网络容量提升提供了具有参考价值的理论方法。
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