【摘 要】
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Massive MIMO (Multiple-Input Multiple-Output)作为超4G(Generation)/5G中的备选关键技术之一,已经取得了广泛的研究。Massive MIMO是指在基站安装几十根到几百跟天线,同时
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Massive MIMO (Multiple-Input Multiple-Output)作为超4G(Generation)/5G中的备选关键技术之一,已经取得了广泛的研究。Massive MIMO是指在基站安装几十根到几百跟天线,同时服务几十个用户且采用TDD (Time Division Duplexing)的系统。研究结果表明Massive MIMO具有极高的频率效率和能量效率,可以在很大程度上抑制小区内和小区间的干扰,极大地提高系统的总容量。考虑到移动通信系统中节能的要求,能量效率问题必然是Massive MIMO的研究重点之一。本文提出了一种高能量效率的天线选择方法,在小区的信道容量大于某一参考门限时,通过对发送天线个数、发送天线子集、可服务移动终端子集的联合优化来提高系统的能量效率。考虑到联合优化的复杂性问题,本文给出了与联合优化等价的分步优化,并给出了采用分步优化时的整体流程。仿真结果表明,采用该分步优化算法,可以获得与联合优化相当的性能。导频污染是研究Massive MIMO的一个首要问题,导频污染是限制Massive MIMO系统容量性能提升的一个重要因素。导频污染产生的根本原因是不同小区的不同用户采用了相同频率、相同导频且同时传输信息所致的。对于边缘用户而言,导频污染对其产生的影响更为严重,所以本论文提出了一种针对提高小区边缘用户性能的算法：一种基于频率及小区分割的导频污染算法。该算法使用了部分频率复用的思想,通过从频率上来区分不用的用户,从而达到缓解导频污染的目的。仿真结果表明,采用本文所提出的算法,边缘用户的性能有很大的提高。
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