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大规模MIMO多小区TDD系统中的预编码策略和导频调度 总被引:1,自引:0,他引:1
上行导频污染是大规模MIMO多小区多用户TDD系统的主要性能瓶颈。本文推导了下行链路中MF,ZF单小区预编码,基于MMSE的多小区预编码以及基于最大化SLNR准则的预编码策略在有导频污染的大规模MIMO下的系统可达和速率渐近性能,发现当基站天线数趋向无穷时,各个策略的等效信干比均收敛到仅与大尺度衰落因子相关的一个比值,由此可以得到一个系统可达和速率的渐近结果。基于此渐近结果,以最大化系统可达和速率为目标,获得了一个导频调度方案,即使得小区间相互干扰较小的用户采用相同的导频而相互干扰较大的用户采用正交的导频,从而在存在导频污染的情况下,可以提升系统的整体性能。理论分析和数值仿真结果都验证了以上结论。 相似文献
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因具有高的阵列增益和高的频谱效率,大规模MIMO已成为5G通信系统物理层关键技术,但在频分双工系统基站侧获取大规模MIMO信道准确状态信息的过程中,存在导频开销占用大量频谱资源问题。为此,针对时间相关信道和信道稀疏度未知的情况,提出一种基于时间相关和多测量矢量模型的块贝叶斯压缩感知(TMBB-CS)信道估计方法。因基站端天线发射信号时间相关,所以大规模MIMO系统的时域信道脉冲响应呈块稀疏结构,利用该特性对下行链路中的多用户信道矩阵进行测量估计,可较大幅度减少导频开销,提升性能。实验仿真结果表明,与其他块贝叶斯算法相比,所提出的TMBB-CS算法信道估计性能更好。 相似文献
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在5G通信技术快速发展的时代,用户对网络数据信息传输的速率要求逐渐提高,移动通信企业为满足用户需求,试图通过增加基站天线数目、应用Massive MIMO天线技术以提高传输速率。文章根据权值优化原理,将Massive MIMO关键技术应用于5G通信网络系统,以优化无线网,最大限度地提升用户覆盖范围,强化网络传输性能。实验验证发现,5G场景应用Massive MIMO技术能够减少人工干预,扩大用户覆盖范围,强化网络优化效率。 相似文献
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导频污染问题是限制大规模多输入多输出(MIMO)系统性能的主要影响因素.针对这个问题,提出了一种基于改进预编码和最优导频分配策略的大规模MIMO系统导频污染抑制算法.首先,在系统下通过基于改进遗传优化算法的最大化信干噪比(SINR)预编码算法,获得最优预编码矩阵;然后,通过基于用户信道条件优劣的最优导频分配策略对每个小区用户进行导频分配,从而实现大规模MIMO系统导频污染抑制.通过Matlab仿真结果可知,相对于传统的SINR预编码算法,所提算法的复杂度降低了65%左右,而导频污染抑制性能提升了30%左右.该算法能够有效抑制导频污染,提升大规模MIMO系统的性能. 相似文献
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大规模MIMO多小区TDD系统中的导频污染减轻方法 总被引:1,自引:0,他引:1
由L个小区组成的大规模MIMO TDD系统中的下行用户和速率随着基站天线数M的增加主要受限于小区间的上行导频污染。假设小区内导频正交,小区间导频完全复用,分别推导了基站估计所有信道和期望信道的MSE闭式表达式MMSE和MMSEl,并获得了MMSE的下界为M(L-1)和MMSEl的上界为M(L-1)/L。并且发现随着天线数M的增长且当导频序列长度t较大时,t的大小对MMSE和MMSEl性能的影响很小,由此提出一种上行导频功率控制方法,即把通常的导频发射时隙分为两段,使交叉增益相对较大的小区间的导频发射时隙错开,从而提高MMSE和MMSEl性能,由此基站可以设计出更加精确的预编码,进而极大地提升了每小区下行多用户可达和速率性能。理论分析和数值仿真结果都验证了这一结论。 相似文献