论文部分内容阅读
分布式天线系统能够降低天线发射功率，并利用宏分集有效地对抗阴影衰落。MIMO技术可以充分利用空间维度，在不增加频谱资源的前提下，显著地提高系统容量。但是，在多小区的场景下，由于小区间干扰的存在，使得MIMO技术并不能达到理论上的性能。协同通信技术能够降低小区间干扰，进一步提升系统性能。协同分布式MIMO无线网络，将MIMO技术、分布式天线系统、协同通信技术的优点结合了起来。近年来，协同分布式MIMO系统应用的研究，引起了学术界与标准化组织的广泛关注，在3GPPLTE与LTE-Advanced标准之中，协同分布式MIMO系统也被称为CoMP，即协同多点传输。
本文研究协同分布式MIMO无线网络的关键技术，具体工作包括以下三个方面:
首先，分布式MIMO系统容量分析。为了清晰地从理论上进行容量分析，详细地介绍了分布式MIMO系统的信道特性，即复合信道。在此基础之上，分单小区与多小区两种场景进行容量分析。根据基站侧与用户端配置天线个数的不同，单小区具体分为SISO、SIMO与MIMO三种情况，对于前面两种情况，给出了用户SNR的概率密度函数和遍历容量的理论表达式，对于MIMO的场景，由于理论分析比较复杂，只给出了Monte-Carlo仿真图像。多小区容量分析根据基站侧RAU信号发送方式的不同，分为选择性单天线传输与覆盖式传输两种情况，给出了用户SINR的概率密度函数、累积分布函数、遍历容量的理论表达式，并且使用Monte-Carlo方法对系统性能进行仿真分析。
然后，研究协同分布式系统天线选择。在分布式天线系统中，为了利用宏分集，就必然需要多个远端天线同时发送用户信号。这里的协同天线选择是指同时选择哪些RAU向用户发送信号。本章在前人研究的基础之上，以遍历容量为性能衡量标准，提出了一种算法复杂度较低的自适应的天线选择算法。只考虑1个天线发送用户信号，两个天线发送用户信号，三个天线发送用户信号的情况。最后根据用户到远端天线单元的信道大尺度信息，计算相应发送方式的遍历容量，然后，选择遍历容量最大的信号传输方式。通过仿真分析说明，该算法以相对较低的复杂度，降低了系统干扰，提高了系统容量。
最后，研究多用户协同波束成型。具体指的是协同基站联合优化各自的波束成型向量，减少小区间相互干扰使，得用户的信息速率之和最大。研究场景中，基站侧配置多天线，用户配置单天线，并用假设每个小区中只有一个激活用户，这种信道称为多输入单输出高斯干扰信道(MISO-IC)。具体研究的算法有MRT算法、ZF算法、VSINR算法、Iterative算法和InterferencePricing算法，并仿真分析了每种算法的性能，比较各自的优缺点。