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随着无线通信新的应用场景不断出现,移动通信系统对高数据传输速率、高频谱效率的需求日益增加。大规模MIMO技术可以通过在蜂窝网络基站侧配置大量天线,利用空间自由度提高移动通信系统的传输速率、频谱效率和能量效率等。在大规模MIMO系统中,由于导频资源有限,相邻小区用户之间复用同一导频引起的导频污染问题,成为限制大规模MIMO系统性能的瓶颈之一。本论文选题来源于企业科研合作项目——《新一代网络关键技术与业务分析技术研究》。论文重点研究大规模MIMO系统中的导频分配算法,分别研究了同构蜂窝网络的导频分配问题和异构蜂窝网络的导频分配问题,提出了基于聚类的导频分配(Clustering based Pliot Allocation,CPA)算法和基于贪婪匹配的导频分配(Greedy Matching based Pilot allocation,GMPA)算法。论文主要工作如下:1)本文综述了大规模MIMO系统技术导频污染抑制研究现状。首先给出了大规模MIMO技术优势与关键问题;着重分析了影响大规模MIMO技术优势的导频污染问题并梳理了导频污染抑制技术方向与挑战;围绕本文研究的导频分配技术进行了研究现状综述和问题分析。2)针对已有导频分配方案中导频开销过大的问题,本文提出了基于聚类的导频分配算法。所提算法通过定义与大尺度衰落信息有关的用户干扰强度把用户分为低ICI(Inter-Cell Interference,小区间干扰)组和高ICI组。低ICI组相邻小区中的用户随机复用一组正交导频序列。高ICI组中用户依据相互位置使用聚类算法进行分簇,依据分簇的结果将高ICI组中用户分为两类:同源小区用户簇中的用户,为其分配彼此正交的导频序列;不同源小区用户簇中的用户,保证相互干扰较高的用户之间不复用相同导频序列。仿真结果表明,本文提出的CPA算法在较少的导频开销的前提下可以提高系统最小可达速率等性能,具有较高的导频使用效率。3)针对异构蜂窝网络大规模MIMO系统中干扰复杂且难以衡量的情况,本文提出了基于贪婪匹配的导频分配算法。所提算法通过匹配理论将导频分配问题转化为匹配优化问题,结合贪婪思想寻找次优的导频分配解。对导频问题进行匹配建模时,算法定义多对一匹配概念、匹配交换条件和成对稳定匹配概念;之后利用二分网络映射理论定义用户侧效用函数,通过用户侧和导频侧的效用函数判断匹配交换是否被允许;最后算法结合贪婪思想通过匹配交换寻找成对稳定匹配,获得次优的导频分配解。仿真结果表明,GMPA算法能够有效提升系统频谱效率和导频使用效率等性能。