【摘 要】
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近年来,随着移动通信业务量快速增长,第五代（5G）移动通信推进如火如荼,大规模多输入多输出（MIMO）技术作为未来移动通信的关键技术之一,受到行业广泛关注。然而,随着基站天线数增加,硬件成本与系统功耗也随之快速增长,采用低精度模数转换器（ADC）的接收机是解决该问题的有效途径之一。对于此类低精度量化系统已有大量研究,而多数研究建立在基站服务少量用户（如1、2个用户）的前提下,这与大规模MIMO提高
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近年来,随着移动通信业务量快速增长,第五代（5G）移动通信推进如火如荼,大规模多输入多输出（MIMO）技术作为未来移动通信的关键技术之一,受到行业广泛关注。然而,随着基站天线数增加,硬件成本与系统功耗也随之快速增长,采用低精度模数转换器（ADC）的接收机是解决该问题的有效途径之一。对于此类低精度量化系统已有大量研究,而多数研究建立在基站服务少量用户（如1、2个用户）的前提下,这与大规模MIMO提高系统频谱效率（取决于小区的服务用户数）的初衷显然是不相符的。因此,本论文重点研究在大量用户场景下低精度量化大规模MIMO系统的性能,以刻画用户数与ADC精度之间的关系并进行相关的性能优化,从而为实际系统如何在性能与成本之间实现较好的平衡提供指导。针对基站端具有完美信道状态信息（CSI）的情况,本文研究了低精度量化大规模MIMO在多用户场景下的性能。首先,通过Bussgang分解,推导了MRC和ZF接收机系统和速率近似表达式;其次,分析了多用户情形下量化精度对单用户速率与系统总速率的影响,并研究了用户数优化的问题。研究发现,对单用户速率而言,提升量化精度对其的提升几乎不变;而对系统和速率而言,ZF接收机所对应的最优用户数（目标是使得系统和速率最大）取决于量化精度,量化精度为1比特时最优用户数约为基站天线数的42%,2比特时则约为55%,当量化精度进一步提高时,最优的服务用户数也随之进一步增加。针对上行链路基站端CSI基于信道估计的情况,建立信道估计和数据传输模型,给出了MMSE信道估计下的信道估计误差,在此基础上,推导了MRC和ZF接收机系统和速率的近似表达式,分析了该场景下用户数的优化问题,以及信道估计导频长度优化问题。研究发现,当导频长度与用户数相等时,信道估计误差与ADC本身量化噪声相当;提升量化精度对单用户速率的提升效果,随用户数量增长而减小;最优用户数随着量化精度提升而增加;最优导频长度随着用户数增加而趋于用户数。
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