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在数字互联网迅速发展的今天,现有的频谱资源日益紧缺,无法满足人们对通信的需求,尤其是2020年初发生疫情,各种救助工作依托数字互联网技术,而数字互联网技术依托于先进的通信而得以发展。因此,第五代移动通信(Fifth Generation,5G)技术的发展及推广运用势在必行。大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术作为5G的关键技术之一,是一种在基站处安装庞大数量的天线阵列的技术,可以使通信系统的信道容量和频谱效率得到极大的提升。相对现有通信占用的频带资源,毫米波频带极宽,有着丰富的频谱资源,能进行各种宽带信号处理,易于在毫米波频段集成大规模天线阵列。毫米波大规模MIMO能通过更宽的信号带宽实现更高的数据速率以及更高的频谱效率,成为5G的无线关键技术之一。传统数字型毫米波大规模MIMO系统要求每个天线对应一个独立的射频(radio frequency,RF)链路,这对用户数比较小时性能优异,但是随着小区用户数不断增加,基站端天线数增加也意味着RF链路数增加,一个小区达到数百根RF链路数会增加硬件成本,也会造成维护困难。因此,如何尽可能不造成明显的性能损失的基础上减少传统数字型毫米波大规模MIMO系统所需的RF链路数,是目前广大学者的一个研究热点。因此,本文针对毫米波大规模MIMO系统及其波束选择展开研究,主要研究工作包括以下四个方面:(1)分析MIMO系统的四种模型:单用户MIMO系统模型、多用户MIMO系统模型、大规模MIMO系统模型以及毫米波大规模MIMO系统模型,研究MIMO的几种关键技术,结合框图分析了几种关键技术的特点。(2)在MIMO的基础上引入非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)技术,详细分析了下行多用户MIMO-NOMA系统模型,并在此系统基础上研究用户分组与功率分配的算法,针对现有用户分组和功率分配算法的不足,提出一种新的联合用户分组与功率分配的方案。仿真结果表明,与现有经典用户分组方案相比,所提方案能有效提高下行链路可达和速率。(3)针对传统数字型毫米波大规模MIMO系统要求每个天线对应一个独立的RF链路,造成硬件成本过高、损耗过大的问题,本文研究了基于布谷鸟搜索算法的波束选择方案。该方案将波束选择问题看作为求解{0-1}背包问题,将选择的波束看作为选中物品装入背包,将系统的最大和速率看作求解背包所装的最大容量问题,采用改进离散布谷鸟搜索算法来获得近优解。针对布谷鸟算法Levy飞行离散化结果中产生的非正常编码,采用启发式贪婪算法进行修复。仿真结果表明,与现有干扰感知方案相比,所提方案能有效提高下行链路可达和速率。(4)由于波束空间MIMO系统RF链路数不能小于用户数的约束,系统性能提升有限,因此引入NOMA技术,不仅增大接入用户数,而且打破RF链路数等于用户数的约定,进一步提升性能。本文在波束空间MIMO-NOMA系统上研究波束选择,为减少用户间的干扰和提升用户和速率性能,联合用户分组进行波束选择。仿真结果表明,所提方案所实现的频谱效率与能量效率与已有毫米波MIMO-NOMA方案接近,但是能减少用户端解码延时。