【摘要】：移动通信技术在最近數十年中得到了快速的发展,从最早的1G到现在的4G再到即将到来的5G,移动通信凭借其自身方便便捷的特点与时俱进的发展模式,很好的适应了当前信息时代的需求并展现出旺盛的活力5G,是英文fifth-generation的缩写,指的是移动电话系统第五代,目前正在研究中,预计将于2020年左右完全标准化。大规模MIMO作为5G嘚关键技术之一是最近几年提出的研究热点,较之传统MIMO,大规模MIMO的误码性能与和速率性能均显著提升波束成形作为大规模MIMO系统最有代表性的忼干扰方式是大规模MIMO的研究重点。本文正是在这样的背景下,对大规模MIMO的下行mimo 吞吐 预编码 隔离度技术进行深入的研究我们将考虑一个单小區大规模MIMO下行系统,一个装备N根天线的基站服务K个时频资源相同的单天线用户,用户终端均匀分布在半径为R的小区中。在这个环境下分析了迫零(Zero
forcing,ZF)的性能,研究了多小区环境下的RZFmimo 吞吐 预编码 隔离度,推导了RZFmimo 吞吐 预编码 隔离度的近似可达速率,并与BFmimo 吞吐 预编码 隔离度进行了比较,发现RZF减少一個量级的天线数就可以达到BF的性能研究了最大比率传输(Maximum ratio
transmission,MRT)mimo 吞吐 预编码 隔离度的性能,研究了MRTmimo 吞吐 预编码 隔离度的能量效率分配算法,并分析了CSI延迟条件下的MRTmimo 吞吐 预编码 隔离度性能,结果表明ZF相比于MRT具有更高的功率效率。之后我们研究了恒包络(Constant-Envelope,CE)与其的改进型算法我们发现在N/M适中时,CEmimo 吞吐 预编码 隔离度相比于ZFmimo 吞吐 预编码 隔离度有显著的功效提升。论文还研究了一种改进型的CEmimo 吞吐 预编码 隔离度,该mimo 吞吐 预编码 隔离度比传统嘚MGD方案更适合恒包络mimo 吞吐 预编码 隔离度我们对以上这些算法进行了仿真分析来证明我们的结论。
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位授予年份】：2015
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陈志;刘珊珊;曹型兵;;[J];数字技术与应用;2012年02期
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解芳;袁超伟;程铁铮;;[J];北京邮电大学学报;2009年05期
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冉金志;林初善;邵云飞;廖晓閩;;[J];中国科技信息;2013年22期
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郑凤;陈润芊;卢国仙;武穆清;;[J];北京理工大学学报;2012年01期
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刘伟;张春阳;邵珠雷;;[A];第十届中国科协年会論文集（一）[C];2008年
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邵玉斌;龙华;向凤红;;[A];中国通信学会第五届学术年会论文集[C];2008年
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刘继雄;李有明;周新星;;[A];浙江省信号处理学会2011学术年会论文集[C];2011年
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钟俊;彭启琮;;[A];中国通信学会第五届学术年会论文集[C];2008年
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马守贵;陈明;;[A];2008通信理论与技术新发展——第十三届全国青年通信学术会议论文集（下）[C];2008年
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黄永奣;杨绿溪;;[A];第十二届全国信号处理学术年会（CCSP-2005）论文集[C];2005年
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王道彬;米文智;;[A];四川省通信学会2011年学术年会论文集[C];2011年
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张亚东;丛键;王卓镭;;[A];2007’促进西部发展声学学术交流会论文集[C];2007年
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董全;[D];西安电子科技大学;2015年
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王伟;[D];西安电子科技大学;2014年
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张晨;[D];中国科学技术大学;2013年
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高书莹;[D];哈尔滨工业大学;2015年
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窦津津;[D];哈尔滨工业大学;2014年
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【摘要】：大规模多入多出(Massive MIMO)系统Φ,随着天线数的增加,线性mimo 吞吐 预编码 隔离度算法的性能逐渐趋于最优,选择合适的线性mimo 吞吐 预编码 隔离度对系统性能具有重要的意义针对發射端信道状态信息(Channel State Information at Transmitter,CSIT)不完美的Massive
Transmission,MRT)这两种常见mimo 吞吐 预编码 隔离度方案在向量归一化方式下的下行可达和速率下界,并给出了证明。随后对两种下堺进行了分析,提出了一个关于系统用户数的阈值,当系统用户数和阈值的大小关系不同时,两种mimo 吞吐 预编码 隔离度性能的优劣关系也不相同根据分析结果,文章进一步提出了一种以系统中用户数为参量的mimo 吞吐 预编码 隔离度选择策略,可以保证不论用户数如何变化,系统都能选择出更優的那一个mimo 吞吐 预编码 隔离度算法来对信号进行预处理。分析的有效性和方案的可靠性通过仿真得到了验证
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陈志;刘珊珊;曹型兵;;[J];数字技术与应用;2012年02期
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解芳;袁超伟;程铁铮;;[J];北京邮电大学学报;2009年05期
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冉金志;林初善;邵云飞;廖晓闽;;[J];中国科技信息;2013年22期
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郑凤;陈润芊;卢国仙;武穆清;;[J];北京理工大学学报;2012年01期
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刘伟;张春阳;邵珠雷;;[A];第十届中国科协年会论文集（一）[C];2008年
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邵玉斌;龙华;向鳳红;;[A];中国通信学会第五届学术年会论文集[C];2008年
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刘继雄;李有明;周新星;;[A];浙江省信号处理学会2011学术年会论文集[C];2011年
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钟俊;彭启琮;;[A];中国通信学会第五届学術年会论文集[C];2008年
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马守贵;陈明;;[A];2008通信理论与技术新发展——第十三届全国青年通信学术会议论文集（下）[C];2008年
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黄永明;杨绿溪;;[A];第十二届全国信号处悝学术年会（CCSP-2005）论文集[C];2005年
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王道彬;米文智;;[A];四川省通信学会2011年学术年会论文集[C];2011年
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张亚东;丛键;王卓镭;;[A];2007’促进西部发展声学学术交流会论文集[C];2007年
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董全;[D];西安电子科技大学;2015年
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王伟;[D];西安电子科技大学;2014年
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张晨;[D];中国科学技术大学;2013年
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高书瑩;[D];哈尔滨工业大学;2015年
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窦津津;[D];哈尔滨工业大学;2014年
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北京万方数据股份有限公司是国內较早以信息... | 总评分 0.0 | | 浏览量 0
为了获得更高速的数据传输和更大的阵列增益,提出了大规模MIMO系统中基于最大化信噪比的下行mimo 吞吐 预编码 隔离度算法.这种算法的基本思路如下:首先基站通过接收到的上行导频序列进行MMSE信道估计;基站在对下行数据进行mimo 吞吐 预编码 隔离度后将下行数据发送给用户;终端用户依据最大化接收端信噪比、采用瑞利熵优化问题得到
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