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电子学报 2013年第1期41卷 138-143页

作者：杨小平顾亚平张俊中国科学院声学研究所东海研究站上海200032

复指数基扩展模型(CE-BEM)具有计算简单、不依赖于信道统计特征等优点,广泛地应用于时变信道估计中.但是CE-BEM由于Gibbs效应存在较大模型误差,本文分析了CE-BEM的模型误差以及基线倾斜法对模型误差的影响,提出了一种抑制模型误差的信... 详细信息

复指数基扩展模型(CE-BEM)具有计算简单、不依赖于信道统计特征等优点,广泛地应用于时变信道估计中.但是CE-BEM由于Gibbs效应存在较大模型误差,本文分析了CE-BEM的模型误差以及基线倾斜法对模型误差的影响,提出了一种抑制模型误差的信道估计方法,该方法利用时分复用导频的特征估计出区间上的斜率,再结合基线倾斜法推导了新的数据模型,并给出LS算法和LMMSE算法.最后通过计算机仿真研究表明:该方法在较高的多普勒频移扩展的情况下有效的降低了关键性采样CE-BEM和过采样CE-BEM信道估计的MSE值,特别是关键性采样CE-BEM改善明显.

关键词：信道估计复指数基扩展模型 Gibbs效应时分复用导频

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多小区大规模MIMO系统中基于导频分配的导频污染减轻方法研究

多小区大规模MIMO系统中基于导频分配的导频污染减轻方法研究

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作者：吴永安徽大学

学位级别：硕士

在Massive MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统中,由于基站天线数较多,信道趋于正交,能够抑制部分噪声干扰,便于基站检测发送信号,而这些都需要基站能够获得到准确的信道状态信息(Channel State Information,CSI)。CSI可由信道... 详细信息

在Massive MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统中,由于基站天线数较多,信道趋于正交,能够抑制部分噪声干扰,便于基站检测发送信号,而这些都需要基站能够获得到准确的信道状态信息(Channel State Information,CSI)。CSI可由信道估计获得。目前常用的信道估计方法主要是基于导频辅助完成的。在多小区系统中,由于小区之间复用同一套正交导频,由此产生了导频污染,增加了信道估计误差。在通信业务量多的地方,部署半径较小的Massive MIMO蜂窝小区往往才能满足通信需求。由此造成局部区域小区数目较多,中心小区附近有许多干扰小区。随着通信需求的提升,小区半径越来越小,原来由于大尺度衰落而忽略来自中心小区外第二圈小区的干扰实际上仍然存在。传统的导频功率控制减轻导频污染方法忽略来自中心小区外第二圈小区的干扰并不现实,实际上仍然存在较大的导频污染问题。为了解决包含19个小区的多小区系统中小区间存在的导频污染问题,同时尽可能的提高系统的时隙资源利用率,本论文采用两种解决方法,主要内容如下:1.为了方便基站接收端对接收信号的处理,减轻多小区之间的导频污染,采用基于时分复用导频功率控制及正交标识的联合方法。通过导频功率控制将导频时隙分段使各小区导频发射时隙错开以此将全部小区分成不同类型小区,同类小区再通过正交标识进行分组,并把相应的正交标识添加到时分复用导频序列头部,从而让基站能够区分来自不同组小区用户发送的时分复用导频。仿真结果表明,本文所采用的时分复用导频功率控制及正交标识的联合方法可以有效地消除多小区之间的导频污染,方便基站对接收到的导频信号进行处理,实现较为简单。2.针对上述系统中的时分复用导频需要牺牲宝贵的时隙资源,时隙资源利用率不高的问题。本文继续研究了利用叠加导频来减轻导频污染的方法,采用基于迭代信道估计的叠加导频时隙及功率的联合控制方法。主要从叠加导频角度对导频分时隙周期性地叠加在数据上和控制发送信号的功率大小进行研究。通过叠加导频的迭代信道估计方法,降低发送数据对导频的干扰,从而获得较为准确的信道估计信息。仿真结果表明,本文所采用的叠加导频联合控制方法相比传统基于一阶统计特性方法,提高了信道估计精度,并且接近本文所采用的时分复用导频联合方法,有效地降低了多小区之间的导频污染。本文采用的叠加导频联合控制方法与本文采用的时分复用导频联合方法相比,提高了时隙资源利用率,并且适用相干时间较短或者用户数较多即所需导频更长的情况。

关键词：多小区大规模MIMO系统导频污染导频分配时分复用导频叠加导频

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采用叠加导频的低精度ADC大规模MIMO系统性能分析与检测方案设计

采用叠加导频的低精度ADC大规模MIMO系统性能分析与检测方案设计

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作者：陈晨江苏大学

学位级别：硕士

随着移动通信业务量的急剧增加,未来移动通信系统需支持更高的数据传输速率。在频谱资源日趋紧张的情况下,大规模多输入多输出（MIMO,Multiple Input Multiple Output）技术凭借其能充分挖掘空间自由度、显著提升频谱效率、能量效率以... 详细信息

随着移动通信业务量的急剧增加,未来移动通信系统需支持更高的数据传输速率。在频谱资源日趋紧张的情况下,大规模多输入多输出（MIMO,Multiple Input Multiple Output）技术凭借其能充分挖掘空间自由度、显著提升频谱效率、能量效率以及降低时延和提高传输可靠性等优势,成为第五代移动通信系统（5G,the 5th Generation of Mobile Communication Systems）的关键技术之一。但是,大规模天线阵列的使用会导致硬件成本昂贵、系统功耗过高、数据处理复杂等问题。采用低精度的模数转换器（ADC,Analog to Digital Converter）可有效解决上述问题。然而,低精度ADC引入了严重的量化噪声,准确的信道估计难度较大。叠加导频（SP,Superimposed Pilots）方法下,用户同时发送导频和数据信号,可有效克服传统时分复用导频（TP,Time-Multiplexed Pilots）面临的带宽利用率低、数据传输效率低等问题,且叠加导频长度显著增加,有利于改善信道估计的质量。本文将针对采用叠加导频的低精度量化大规模MIMO系统展开研究,重点考察叠加导频方法对低精度量化大规模MIMO系统性能和信道估计的影响。一方面,研究基于叠加导频的低精度量化大规模MIMO系统性能。考虑在数据检测阶段移除导频,推导出基站采用最小均方误差（MMSE,Minimum Mean Square Error）信道估计和最大比合并（MRC,Maximum Ratio Combining）检测时上行链路可达速率的近似表达式。以可达速率最大化为目标,优化导频功率因子。对系统功耗进行建模,推导出能量效率（EE,Energy Efficiency）的表达式。此外,分析多种渐近极限下系统的可达速率和最优功率分配策略。研究结果表明,具有更高精度ADC或更多基站（BS,Base Station）天线数目的系统需要将更多的功率分配给导频;而当信道缓慢变化时,需要为数据分配更多的功率。通过仿真比较不同量化精度下SP与TP的可达速率和能量效率。研究结果表明,低信噪比（SNR,Signal to Noise Ratio）场景中,对于配置1比特ADC的接收机而言,SP的性能在大多数情况下都优于TP,而对于具有更高精度ADC的系统而言,SP方法适用于基站天线数量相对较少和信道相干时间相对较长的场景。另一方面,研究叠加导频方法面临的数据与导频相互干扰的问题,以进一步提高SP方法下的信道估计与数据检测性能。通过理论推导分析,表明当传统的基于数据辅助的迭代信道估计方法采用LS算法进行信道估计时,该迭代算法将面临着不收敛的问题,从而导致信道与数据的估计性能无法随着迭代次数的增加而改善。基于此,本文对该算法进行优化设计,提出一种信道与数据的联合估计算法。仿真结果表明,特殊场景下,该算法存在最佳的迭代次数,比如1比特量化场景、高速移动场景以及低SNR场景等。通过分析SNR、量化精度、信道相干时间以及导频功率因子对优化算法性能改善程度的影响,可发现该算法可有效改善SP方法下的信道估计与数据检测性能。具体结论如下:高SNR场景中,该算法的性能优势更加显著,有利于改善此时SP相对于TP的性能;优化与未优化算法之间的性能差距随着量化精度的增加逐渐明显,最终将保持不变;信道相干时间的增大可逐渐提高优化算法在信道估计方面的优势;对于数据的估计性能而言,存在可最大程度发挥该算法优势的最优导频功率因子。

关键词：大规模MIMO 低精度ADC 导频功率分配叠加导频时分复用导频

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