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基于ZF处理的Massive MIMO系统功率模型与能量效率研究

基于ZF处理的Massive MIMO系统功率模型与能量效率研究

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作者：彭斌江西理工大学

学位级别：硕士

Massive MIMO作为5G关键技术,已经取得了广泛的研究。Massive MIMO系统的主要特征是在基站端配备成百上千根的天线来服务小区中几十个终端用户。该技术在不增加带宽的前提下,充分利用空间自由度,不仅能够显著提高信道容量,而且还可以有... 详细信息

Massive MIMO作为5G关键技术,已经取得了广泛的研究。Massive MIMO系统的主要特征是在基站端配备成百上千根的天线来服务小区中几十个终端用户。该技术在不增加带宽的前提下,充分利用空间自由度,不仅能够显著提高信道容量,而且还可以有效提高能量效率。由于在Massive MIMO系统中基站配置的天线数目较多,并且每根天线上都需要配备与之对应的射频链路,从而导致总的射频链路消耗的功率急剧上升。此外大规模的天线阵列同时也会增加系统硬件和计算的复杂度。因此在基站端配置合适的天线数目并维持较高的能量效率是一个十分值得研究的课题。本文的研究工作主要有以下几点:首先分析了Massive MIMO系统中主要的功耗来源。基于分析,选择一种更适合Massive MIMO的功率消耗模型。该模型不仅反映了射频链路的功耗随天线数目增加的变化趋势,此外还考虑了诸如信号编解码、收发两端的线性处理、信道估计所消耗的功率。其次考虑到未来无线通信对节能的要求,本文使用一种高能效方案来最大化系统能量效率。基于上述功率消耗模型,推导出使用ZF算法处理时用户数目、基站天线数、发射功率三个参数的最佳闭式表达。通过联合这三个系数来充分挖掘系统的最佳能量效率。针对单小区中通过穷举计算方式复杂度较大的问题,本文使用一种迭代算法来加快收敛系统最佳值的速率。本文使用的迭代算法在仿真中以更低的复杂度获得了与穷举算法相同的性能。最后,为研究不同程度的导频污染与能量效率的关系,本文研究了Massive MIMO多小区系统中不同导频复用因子下最大能量效率的比较。在仿真结果中得到了与单小区类似的结论:当基站天线数目增加时,可以通过增加发射功率来提升系统能量效率;根据闭式表达式所获得的参数值能够使系统达到最佳能量效率。

关键词： Massive MIMO 最大化能量效率迭代算法功率模型

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