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为应对移动通信业务量的持续迅猛增长,第五代(5G)移动通信系统要求能够提供千倍数量级的容量增长以及支持每秒高达数千兆比特的高速数据传输。在无线资源日趋紧张的情况下,大规模多输入多输出(MIMO)技术能够充分挖掘空间资源,大幅提升频谱效率和能量效率,成为5G的关键技术之一。在带来巨大性能增益的同时,大规模MIMO系统面临着海量数据处理、硬件成本昂贵、系统总功率消耗庞大等问题。有效解决上述问题的技术手段之一是降低接收机中模数转换器(ADC)的精度,从而达到以低成本、低功耗、低复杂度部署大规模MIMO系统的目的。本文将针对采用低精度ADC接收机的大规模MIMO系统展开研究,重点考察低精度量化对系统性能与信道估计带来的影响。首先,研究低精度量化大规模MIMO系统基于理想信道状态信息(CSI)的可达速率与能量效率。通过对量化相关文献进行调研,选择加性噪声模型对ADC量化过程进行建模,得到用于分析有限精度量化的系统模型,在此基础上假设接收端已知CSI,推导出基站采用最大比合并接收(MRC)时的上行可达速率近似表达式。随后基于该近似式研究量化比特数、发送功率等参数对可达和速率的影响,重点对比有限精度量化与理想量化的性能差异。接下来对发射机功耗进行简单建模,研究能量效率与量化比特数的关系。仿真结果表明,在基站端配置低精度ADC接收机在保证和速率损失较小的条件下,能够显著提升能量效率。接着,研究低精度量化大规模MIMO系统中的信道估计,并对导频发送功率及长度进行优化。考虑基于导频训练获取CSI的时分双工制式的大规模MIMO系统模型,给出利用最小均方误差(MMSE)信道估计对数据进行MRC接收时的用户遍历速率定义式,通过对遍历速率定义式进行合理有效近似,得到基于MMSE信道估计的近似可达速率显示表达式,在此基础上对特殊场景进行分析,同时利用该式对导频长度、导频与数据的发送功率提出三种不同的优化方式。仿真结果表明,考虑ADC量化将会给信道估计与导频优化带来较大影响,在量化精度较低的情况下,增加导频序列长度能比增加导频发送功率更有效提升信道估计质量,获得更高的和速率性能。最后,研究混合精度ADC架构的大规模MIMO系统基于理想CSI的可达速率与能量效率。首先建立基站配置混合精度ADC接收机的系统模型,然后给出混合ADC架构下大规模MIMO系统利用理想CSI进行MRC接收时的可达速率近似表达。紧接着分析接收机各部分功耗,考虑ADC结构差异对配置不同量化精度ADC的接收机功耗进行建模,并将其用于能量效率分析。仿真结果表明,与统一配置高精度ADC接收机相比,在大规模MIMO系统中采用混合ADC架构在保证系统可达速率损失较小的情况下显著提升能量效率,是以低成本部署高性能大规模MIMO系统的有效途径。