【摘 要】
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近年来,大规模多输入多输出（Massive Multiple-Input Multiple-Output,Massive MIMO）天线传输技术在现代通信业务网络体系中发挥着巨大的作用,具备海量信息转存和高速率数据传输这两大特点,可以充分满足高频谱效率及高系统容量的通信业务需求。然而在高度紧密排布的天线阵列中,天线上的电流或电压信号会直接或间接受到相邻天线的影响,即每个天线阵元上接收到的电压信号会
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近年来,大规模多输入多输出（Massive Multiple-Input Multiple-Output,Massive MIMO）天线传输技术在现代通信业务网络体系中发挥着巨大的作用,具备海量信息转存和高速率数据传输这两大特点,可以充分满足高频谱效率及高系统容量的通信业务需求。然而在高度紧密排布的天线阵列中,天线上的电流或电压信号会直接或间接受到相邻天线的影响,即每个天线阵元上接收到的电压信号会在自身天线阵元上产生感应电流并激励出相应电磁场,影响相邻天线阵元,是造成MIMO系统性能退化的潜在来源。因此,在考虑阵元之间存在电磁互耦情况下,设计更好的传输方案改善大规模多用户多输入多输出（Multi-User MIMO,MU-MIMO）系统的传输性能是必要的研究课题。该课题主要从Massive MIMO系统的优势开始叙述,在全维度MIMO技术的基础上简述了几种3D信道模型,例如纯LOS信道模型、Ricean信道模型、SalehValenzuela信道模型以及Kronecker信道模型。接下来描述了系统中发射和接收天线阵列上阵元间互耦的产生机制并举例详解了波束赋形的优势。本文分别从考虑电磁互耦系统中的预编码和功率分配这两个角度对大规模MIMO系统进行研究,选择合适的预编码算法并设计相应的功率分配算法以优化考虑耦合的传输系统的性能:（1）基于Saleh-Valenzuela的毫米波信道模型,研究了大规模MU-MIMO多发多收通信系统的线性预编码算法。首先在信道状态信息（Channel State Information,CSI）已知的情况下,利用预编码算法验证系统的性能,并详细比较了三种预编码算法的优缺点;其次,利用感应电动势（Induced Electromotive Force,EMF）方法推导出考虑阵元间电磁互耦的信道容量表达式,仿真并论述阵元间电磁互耦效应带来的性能损失;最后,将不同线性预编码应用在考虑电磁互耦的信道上,通过仿真验证得到三种线性预编码算法中的块对角化（Block Diagonalization,BD）预编码能完全消除用户间干扰,实现最优的系统性能。（2）在BD预编码算法的基础上研究功率分配算法。以系统总信道容量最大化为目标且优化功率为变量建立优化问题并提出两级功率分配算法。该算法分为两个阶段,在第一阶段从用户层面上考虑,因此需要先计算出分配至每位用户数据流上的功率;第二阶段从天线层面上考虑,在用户级功率基础上分配发送给每位用户每个数据流上的功率,成功将第一阶段建立的优化问题分解为多个次一级问题并在每个次一级问题上计算出每个用户每个数据流上应该分配的功率。最后,在MATLAB平台进行仿真,并验证了两级功率分配的优越性。
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