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近几十年来,随着科学技术的快速发展,人们对移动通信过程中频谱效率和能耗速率的要求也逐步提高,而大规模MIMO技术通过在上行链路的基站端发送导频序列给终端用户,下行链路的终端用户通过信道估计和获取基站的信道状态信息(CSI)来恢复原信号,通过增加基站端和用户端天线阵列,能够增大信道容量,通过减小导频污染、减小信道干扰能够有效增大用户信道传输速率,从而提高通信频谱效率和能耗效率,这无疑给移动通信技术的进一步研究和发展提供了方向。波束成形技术是目前大规模MIMO系统重要研究方向之一,利用波束成形能够有效抑制信道干扰和噪声干扰,通过在信道中将数据流分发成多个子数据流,并行传播多种子数据流,实现信道分集增益和复用增益。本文首先针对大规模MIMO系统的上行链路(Uplink,UL)中的最大化信泄噪比(Maximum signal-to-leakage-and-noise,MaxSLNR)、迫零(Zero forcing,ZF)、最小化均方误差(Minimum mean-squared error,MMSE)等预编码算法的和速率和误码率进行了分析和比较,结果表明Max-SLNR算法在和速率性能优于MMSE、ZF算法。其次,针对多小区大规模系统中导频污染和噪声干扰问题,提出一种基于贪婪信道分配的最大化信泄噪比预编码算法,通过选择通信链路中信道干扰最小的信道作为传输信道,以此减少目标用户在其他用户上的泄露功率,相比较传统的ZF、MMSE等预编码算法,所提出的的改进算法在提高系统和速率和减少误比特率方面有很好的的性能优势,对减小于导频污染性能有显著提升。最后,在多小区的大规模MIMO系统中,为了使获取的信道特征的精确度较高,需要获取大量导频信号,从而导致频谱利用率低、导频污染严重,本文结合传统信道估计算法,针对因导频序列复用而产生的导频污染问题提出一种改进的信道估计算法,该算法联合最强用户冲突解决(SUCR)算法和循环前缀的最大似然信道估计算法对导频序列进行处理,以获取完整的信道状态信息。