Massive MIMO系統(tǒng)中減小導(dǎo)頻污染影響問題研究.pdf

1、Massive MIMO（Massive Multi-Input Multi-Output，Massive MIMO）是近幾年通信行業(yè)的熱點(diǎn)話題，是在傳統(tǒng)MIMO（Multi-Input Multi-Output，MIMO）技術(shù)基礎(chǔ)上擴(kuò)展而來(lái)的一種新穎的無(wú)線通信技術(shù)。Massive MIMO通信系統(tǒng)可以獲得傳統(tǒng)MIMO通信系統(tǒng)的所有優(yōu)勢(shì)，并且將這些優(yōu)勢(shì)擴(kuò)大十幾倍甚至幾十倍。
　　值得注意的是，Massive MIMO系統(tǒng)發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)

2、的前提是系統(tǒng)能夠獲取準(zhǔn)確的信道狀態(tài)信息（channel statement information，CSI）。但是由于系統(tǒng)中導(dǎo)頻污染的存在，使得現(xiàn)實(shí)通信系統(tǒng)中精確信道狀態(tài)信息的獲取變的非常困難，不準(zhǔn)確的信道狀態(tài)信息直接導(dǎo)致系統(tǒng)不能正常通信。如何減小導(dǎo)頻污染對(duì)Massive MIMO系統(tǒng)性能的影響成為通信系統(tǒng)亟待解決的問題。本文這是在這種背景下針對(duì)如何減小導(dǎo)頻污染對(duì)Massive MIMO系統(tǒng)影響的問題進(jìn)行研究。下面詳細(xì)介紹一下本論文的主

3、要研究：
　　本文首先分析了Massive MIMO系統(tǒng)和Massive MIMO系統(tǒng)中導(dǎo)頻污染問題，為后文研究如何減小導(dǎo)頻污染對(duì)系統(tǒng)的影響問題奠定背景知識(shí)。
　　其次，分別從三個(gè)方面重點(diǎn)研究了減小導(dǎo)頻污染對(duì)系統(tǒng)性能影響的方法：信道估計(jì)方法，矩陣預(yù)編碼方案，導(dǎo)頻分配策略。信道估計(jì)方面：針對(duì)傳統(tǒng)信道估計(jì)方法復(fù)雜度高以及抵抗導(dǎo)頻污染能力差的問題，分別提出了快速M(fèi)MSE（FastMinimum Mean Square Error，

4、F-MMSE）估計(jì)算法和角域有限維的貝葉斯信道（Angle of Arrival Limited Bayesian，ALB）估計(jì)算法，并詳細(xì)分析了這兩種改進(jìn)的估計(jì)算法的性能，兩種算法分別大幅度較少了計(jì)算復(fù)雜度和提高了估計(jì)效果；矩陣預(yù)編碼方面：針對(duì)傳統(tǒng)的基于單小區(qū)矩陣預(yù)編碼方案在設(shè)計(jì)預(yù)編碼矩陣時(shí)不能充分考慮導(dǎo)頻污染這一因素且方案的性能受導(dǎo)頻污染嚴(yán)重的問題，本文提出了一種考慮導(dǎo)頻污染影響的多小區(qū)的矩陣預(yù)編碼方案：基于MMSE的多小區(qū)矩陣預(yù)編