大规模MIMO系统中高效传输方法的研究.doc

大规模MIMO系统中高效传输方法的研究大规模多输入多输出(MIMO)是第五代(5G)蜂窝通信网络的主要技术,具有较高的能效和谱效。当基站天线数很大时,使用简单的线性处理就可以获得满意的性能。但是大规模天线阵列增加了线性处理的复杂度和基站的部署成本。为了降低复杂度和成本,本论文从线性处理和天线两个方面,深入研究了“大规模MIMO系统中高效传输方法的研究”这一课题,充分利用统计信道状态信息(CSI),提出了多种高效的传输方法,并进行了性能分析。研究内容涉及基于多项式拟合的大规模MIMO信道预测器、大规模MIMO系统中基于能效的天线数和发射功率联合优化方法、基于多项式展开的大规模MIMO接收机、三维(3D)大规模MIMO系统中低复杂度的双层波束成形和3D大规模MIMO系统利用基站天线下倾角进行无线携能通信(SWIPT)的传输方法。具体研究内容和主要贡献现述如下:1.针对考虑延迟CSI的大规模MIMO系统,提出了一种低复杂度的基于多项式拟合的信道预测器,减少运算时间和处理延迟。多项式拟合预测器只需要非常少的CSI观测样本,就可以估计现有的CSI。与传统的维纳预测器相比,多项式拟合预测器无需对信道统计信息进行估计,也避免了矩阵求逆运算。首先分析得到了仅与统计CSI有关的近似SINR,仿真验证了该近似值与实际值十分接近。然后比较了完美CSI、维纳预测器和多项式拟合预测器的单用户平均速率的近似差距,还分析了预测器的归一化均方误差(NMSE)。在一个更实际和更一般的离开角(AoD)谱模型下研究性能,该模型具有一个集中方向和一个扩展因子,当AoD谱模型的集中方向的角度和扩展因子较小,且多项式拟合预测器采用一个合适的预测阶数时,可以取得令人满意的性能。2.针对大规模MIMO系统中使用最小均方误差(MMSE)接收机的场景,以最大化能效为准则提出了联合优化基站天线数和用户发射功率的迭代算法。首先推导了使用MMSE接收机时的近似可达速率,仿真实验表明该近似值与实际值非常接近。接着以近似可达速率为基础,构建能效最大化的优化问题,约束条件为可达速率目标和发射功率限制。该优化问题是分式规划问题,将其转变为线性规划问题,并提出了联合优化基站天线数和发射功率的迭代算法。该算法只需统计CSI,而无需大维的瞬时信道信息,因此在若干个信道相干时间内都无需重新运行,复杂度较低。为了比较,还研究了迫零(ZF)接收机。仿真实验验证了针对MMSE接收机提出的优化算法在能效方面要优于ZF接收机,并且可以大大减少基站天线数,降低基站部署成本。3.针对上行大规模MIMO系统,采用截断多项式展开(TPE)接收机,并提出了相应的上行功控算法,交替优化了用户的发射功率和TPE接收机的多项式系数。TPE接收机避免了ZF和MMSE接收机中的矩阵求逆运算,具有较低的复杂度。首先得到了使用TPE接收机的近似SINR。据此构造以最小化所有用户的总发射功率为目标的优化问题,约束条件为单用户的SINR目标和单用户的发射功率限制。然后提出了优化用户的发射功率和TPE接收机的多项式系数的迭代算法,该算法只与统计信道信息有关。为了比较,还研究了ZF和MMSE接收机的上行功控算法。分析了三种接收机的复杂度,在天线数很多时,TPE接收机的复杂度最低。仿真结果表明,在SINR目标较低时,TPE接收机的性能十分接近ZF和MMSE接收机,当SINR目标较高时,通过使用足够多的TPE项数或足够多的基站天线,可以减小TPE接收机与ZF和MMSE接收机之间的性能差距。4.针对配置均匀矩形天线阵(URA)的3D大规模MIMO系统,提出了低复杂度的双层波束成形,其中第二层预波束成形是水平和垂直离散傅立叶变换(DFT)预波束成形的Kronecker乘积。首先使用DFT预波束成形将小区进行分割,然后提出了一个基于统计CSI的低复杂度用户分组算法。DFT预波束成形与瞬时信道信息构成了低维的等效信道。基于等效信道,分别对每组用户进行信漏噪比(SLNR)预编码。由于邻组间干扰是组间干扰的主要来源,SLNR预编码旨在抵抗组内和邻组间干扰。为了比较,还研究了考虑所有组间干扰和只考虑单个组内干扰的SLNR预编码。最后使用确定性等价方法分析了所提方案的近似SINR,仿真结果验证了近似SINR很接近实际SINR,同时也证明了本方案在性能和复杂度之间取得了一个较好的平衡。5.针对3D大规模MIMO系统,提出了利用基站天线下倾角进行无线携能通信的传输算法。基站采用匹配滤波(MF)预编码,用户采用功率划分(PS)技术进行信息解码(ID)和能量获取(EH)。为了提高SWIPT效率,开发垂直维度,联合优化基站天线下倾角、功率分配和PS比。以最小化发射功率为目标构建优化问题,约束条件为ID处的SINR目标和EH处的获取功率目标。提出了一个基于统计信道信息的迭