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随着人们对移动业务需求的快速增长,更高的频谱效率、能量效率、系统容量成为未来第五代移动通信(5G)的追求目标。而大规模多输入多输出(MIMO)系统凭借其超高的复用和分集增益,可以显著提升系统的传输效率,因而成为5G的研究热点之一。然而大规模MIMO众多优势得以彰显的前提是已知发送信道状态信息(CSI)。在信道状态信息获取方面,时分双工(TDD)系统相比于频分双工(FDD)系统存在着固有的信道互易性优势。利用TDD系统信道互易性不仅可以简化导频设计,而且能够避免信道状态信息反馈带给系统的资源开销及反馈量化误差等。基于信道互易性来获取大规模MIMO信道状态信息在实际应用时受到了一些因素的限制,如射频链路的不对称特性、上下行信道的时变特性等。所以探究大规模MIMO系统信道互易性补偿方案具有实际意义。本文详细探讨了制约大规模MIMO信道互易性应用的影响因素,并将信道时变及射频链路不对称这两个关键制约因素所导致的的信道互易性补偿问题作为研究重点。关于本文的主要研究工作和创新之处可以概括为下面几点:(1)在对TDD大规模MIMO信道互易性进行分析时,论文首先阐述了信道互易性的本质;在此基础之上系统概括了大规模MIMO信道互易性的影响因素;并分析推导出信道处于非理想互易状态下,大规模MIMO系统基于线性预编码传输时可以达到的系统频谱效率。(2)关于射频链路不对称导致的大规模MIMO信道互易性丧失问题的研究,论文首先建立了基于线性预编码传输时的信道校准模型;基于该模型文中提出了射频链路校准可以实现的系统容量界限;在详细研究现有大规模MIMO射频链路校准算法之后,论文对各算法的优缺点进行了详细分析,并基于此提出了快速分组校准算法,使得射频链路校准精度与校准复杂度达到一种更佳的折中效果,同时还明显降低了系统时频资源的消耗。(3)针对基于信道预测的信道互易性补偿研究方面,文章详细探讨了大规模MIMO信道的时间相关特性和空间相关特性;为充分利用信道空时相关特性实现信道精准预测,本文侧重研究了基于空时滤波类信道预测算法;之后针对此类算法的不足之处,文中提出了低复杂度的空时串行滤波优化预测算法。该算法利用了多项式近似和下降迭代原理,在保证较高的预测准确度的前提下,显著降低了预测滤波器的实现复杂度。