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随着通信技术的飞速发展,用户对数据率日益增长的要求和紧缺的频谱资源成为了无线通信的巨大挑战。下一代移动通信系统需要达到更高的频谱利用率,从而为大量用户提供高数据率的服务。近年来,分布式天线系统(Distributed Antenna System,DAS)引起了国内外的广泛关注。在分布式天线系统中,散布在小区各处的多个远端天线单元(Remote Antenna Unit,RAU)通过光纤连接到一个中央处理单元(Central Unit,CU)。这种系统结构能显著地提高天线到移动终端的信道质量,也有利于频率复用,提高频谱效率。
本文首先介绍了无线信道的特性,MIMO技术,以及分布式天线系统的原理、特点、系统结构以及研究现状。然后从多用户调度和RAU分簇协同两个角度,研究了分布式天线系统的多用户通信问题。
在多用户分布式天线系统中,可以通过使用合理的调度算法充分挖掘空分复用和多用户分集的增益。本文介绍了四种主要的多用户调度算法,并建立了一个简单的小区模型仿真比较了这四种调度算法的系统性能和公平性。
多用户分布式天线系统的性能主要受到互信道干扰的影响。通过RAU的协同通信,可以消除或降低这种干扰,显著地提高系统性能。然而,在实际系统中,由于信令开销和联合处理复杂度的限制,协作RAU的数目受到限制。RAU分簇协同是一个合理的折中方法。本文先介绍了两种已有的RAU分簇算法,然后提出了一种新的动态分簇算法,并仿真比较了这三种算法的上下行性能。另外,还针对我们提出的动态分簇算法,研究了不同参数对算法性能的影响。
本文首先介绍了无线信道的特性,MIMO技术,以及分布式天线系统的原理、特点、系统结构以及研究现状。然后从多用户调度和RAU分簇协同两个角度,研究了分布式天线系统的多用户通信问题。
在多用户分布式天线系统中,可以通过使用合理的调度算法充分挖掘空分复用和多用户分集的增益。本文介绍了四种主要的多用户调度算法,并建立了一个简单的小区模型仿真比较了这四种调度算法的系统性能和公平性。
多用户分布式天线系统的性能主要受到互信道干扰的影响。通过RAU的协同通信,可以消除或降低这种干扰,显著地提高系统性能。然而,在实际系统中,由于信令开销和联合处理复杂度的限制,协作RAU的数目受到限制。RAU分簇协同是一个合理的折中方法。本文先介绍了两种已有的RAU分簇算法,然后提出了一种新的动态分簇算法,并仿真比较了这三种算法的上下行性能。另外,还针对我们提出的动态分簇算法,研究了不同参数对算法性能的影响。