【摘 要】
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大规模多输入多输出(Massive Multiple-Input Multiple-Output,Massive MIMO)技术作为第五代蜂窝移动通信技术(the 5th-Generation,5G)的关键技术之一,它满足了5G通信系统对于高频谱效率以及高系统容量等要求,也对5G通信系统的高可靠性的传输提供了支持。但是在带来传统技术无法提供的高系统性能之外,也带来了能源消耗量以及碳排放量相继增加的
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大规模多输入多输出(Massive Multiple-Input Multiple-Output,Massive MIMO)技术作为第五代蜂窝移动通信技术(the 5th-Generation,5G)的关键技术之一,它满足了5G通信系统对于高频谱效率以及高系统容量等要求,也对5G通信系统的高可靠性的传输提供了支持。但是在带来传统技术无法提供的高系统性能之外,也带来了能源消耗量以及碳排放量相继增加的问题,资源短缺与可持续发展之间的矛盾日益突出,因此绿色通信技术应运而生并引起了广泛的关注。无线信息与功率同时传输(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)技术作为一种绿色通信的关键性技术,它可以将信号中的能量充分利用并进行合理分配,弥补了Massive MIMO技术关于能源消耗量过大的不足。本文主要围绕莱斯信道下Massive MIMO使能的SWIPT系统资源进行优化:(1)在莱斯信道下研究单小区多单天线用户的Massive MIMO系统,做了大量的理论分析和公式推导。在非理想信道状态信息(Channel State Information,CSI)下,首先利用采集到的能量传输上行导频进行信道估计,并计算莱斯信道在该场景下的统计特性。基于此计算上下行链路可达速率的闭式表达式,以及采集能量的渐近表达式。仿真结果验证了各个参数下渐近表达式的正确性。(2)在莱斯信道下建立Massive MIMO使能的SWIPT系统的资源优化问题,该优化问题以最小化基站总发射功率为目标,集中优化了功率分割(Power Splitting,PS)比以及单用户下行发射功率两个优化变量。由于该优化问题是一个非凸优化问题,因此本文采用连续凸近似(Successive Convex approximation,SCA)算法对其进行处理,然后求解,并提出了资源优化算法,在保证系统实现上下行信息传输的同时,还能实现绿色通信。仿真结果表明,本文所提出的算法相比其它算法有明显的性能优势。
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