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文檔簡介
1、大規(guī)模多輸入多輸出技術(shù)(Massive Multiple Input Multiple Output,Massive MIMO)通過在發(fā)射端或接收端配置大量天線,能夠提高系統(tǒng)容量并節(jié)省發(fā)送能量,已成為下一代通信技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)之一。云型無線接入網(wǎng)絡(luò)(Cloud Radio Access Network,C-RAN),可以降低能源消耗,減少資本開支和運營開支,提高頻譜效率和網(wǎng)絡(luò)容量,已成為一種非常有前景的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。然而,在C-RAN架構(gòu)中,
2、對連接BBU(Baseband Processing Unit)與RRU(Remote Radio Unit)的前向傳輸鏈路高帶寬、低時延的嚴格要求已成為C-RAN大規(guī)模實現(xiàn)的瓶頸。針對上述背景,本文主要研究了基于C-RAN架構(gòu)的Massive MIMO系統(tǒng)中的預(yù)編碼技術(shù),研究工作如下:
首先,本文介紹了MIMO系統(tǒng)模型及 MIMO信道容量。詳細分析了點對點Massive MIMO系統(tǒng)、多用戶Massive MIMO系統(tǒng)、多小
3、區(qū)Massive MIMO系統(tǒng)的系統(tǒng)模型和天線數(shù)趨于無窮時的信道特性和系統(tǒng)容量。
其次,本文研究了Massive MIMO系統(tǒng)中的線性預(yù)編碼技術(shù),主要包括MF(Matched Filter)、ZF(Zero Forcing)和MMSE(Minimum Mean Square Error)預(yù)編碼,對不同預(yù)編碼算法的系統(tǒng)頻譜效率和能量效率進行了分析和性能對比,并比較了不同預(yù)編碼算法在完美信道狀態(tài)信息和不完美信道狀態(tài)信息條件下的性能
4、。此外,介紹了本文所應(yīng)用到的壓縮感知技術(shù)的基本原理,分析了壓縮感知信號重建的幾種主要算法,并對算法的重建性能進行了仿真分析。
之后,本文對基于C-RAN架構(gòu)的Massive MIMO預(yù)編碼技術(shù)進行了深入研究。針對前向傳輸鏈路帶寬受限問題,分析了全集中式預(yù)編碼和部分集中式預(yù)編碼的系統(tǒng)容量。為了進一步減輕前向傳輸鏈路負載,本文利用Massive MIMO系統(tǒng)信道相關(guān)特性,結(jié)合壓縮感知技術(shù),對部分集中式預(yù)編碼進行了改進,并對信道稀疏
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