随着移动互联网和物联网的不断发展,新的通信场景层出不穷,视距多天线无线通信场景就是重要的一种。在固定无线接入和回程链路中,视距多天线无线通信系统可作为光纤和数字用户线路之外的选择,用在一些地形复杂的山脉、河流以及不易铺设光纤或者是施工成本比较大的地方;同时,视距多天线还适用于高速铁路通信系统,由于高铁多数时间行驶于旷野中,散射体极为稀疏,收发天线之间存在着强直射路径;除此之外,高频段信道通常呈现出稀疏散射特性,高频通信被视为一种典型的视距传输方式。与瑞利衰落信道下的非视距传输方式不同,视距场景下的信道矩阵通常表现为奇异性,从而会大大影响系统容量;除此之外,由于信道环境的不同,传输方案也会不同,视距场景下的信道状态更加受制于传播信道的角度信息,因此在视距场景下应着重关注角度估计。因此本文主要关注视距多天线无线通信中的关键技术,重点研究了天线阵列形态的设计以及分离型数模混合天线系统下的波达角估计问题。本文的主要工作如下:1、首先介绍了多输入多输出技术,包括分集和复用、信道容量以及空间自由度等;其次,研究了无线信道特性和建模,重点分析了瑞利衰落信道、莱斯信道以及纯视距信道的特性和建模方法;然后,讨论了纯视距信道下线阵形态的优化问题,并通过相应的数值分析深入了解该领域国内外的研究现状;接着,详细阐述了视距场景下分离型数模混合天线系统的传输方案;最后,介绍了传统的波达角估计算法包括延迟—相加法、经典MUSIC算法等,进一步分析了各种算法的局限性以及应用于分离型数模混合天线架构中的缺陷,从而确定了本文的主要研究内容。2、研究了视距多天线无线通信系统中多面阵形态的设计。首先,在视距无线信道建模中采用球形波传播模型,为实现高的系统有效自由度和信道容量,研究了收发端多面阵形态的设计,并给出了天线间距,阵列间距,传输距离,天线数量和阵列数量之间的关系;然后,进一步分析了当阵列大小和传输距离不匹配时视距多天线无线通信系统的性能,并提出了一种优化天线位置的算法;最后,数值结果表明所提出的天线形态优化算法与穷举算法相比性能十分接近,但计算量大大减小,同时经优化后的面板天线阵列对阵列位置的偏移和旋转以及信噪比具有很强的鲁棒性。3、针对视距场景下的分离型数模混合天线系统架构,提出了两种新型的波达角估计算法—基于曲线拟合的波达角估计方法以及基于波束扫描和最佳波束偏移的波达角估计方法;进而与传统波达角估计算法进行对比,分析了各种算法的复杂度,并进行了相应的数值仿真。结果表明曲线拟合算法简单直观,在采样点数目较少时性能比较好;基于波束扫描和最佳波束偏移的角度检测算法计算复杂度低,精确度较高。4、将传统的无线通信算法与人工智能相结合,针对视距场景下的分离型数模混合天线系统架构提出了一种模型与数据协同驱动的智能波达角估计方法。该方法分为离线训练过程以及角度预测过程,在离线训练过程中,采用三种学习算法包括支持向量机、梯度提升回归以及一种新型神经网络架构—MicroFishNet分别进行模型训练。仿真结果表明模型与数据协同驱动的智能波达角估计方法与传统MUSIC算法相比在降低复杂度的同时可实现更高的精确度。