论文部分内容阅读
移动通信业务的迅猛发展推动了对第五代移动通信系统(The 5th Generation Mobile Communication Systems,5G)的研究,大规模分布式天线系统(Distributed Antenna System,DAS)作为5G系统中很有前景的天线部署架构,具有更高的宏分集增益和更小的传输距离,可以提高频谱效率、系统覆盖率、能源效率。上行链路导频训练是估计信道状态信息(Channel State Information,CSI)的常用方法,然而,由于大规模DAS中导频资源有限,用户数巨大,用户间不得不复用导频,这使得导频训练阶段会产生导频污染(Pilot Contamination,PC),严重影响系统性能。本文在考虑导频污染的情况下,推导了DAS中下行链路可达速率的闭合表达式,为了降低导频污染对系统性能的影响,提出了基于博弈论和基于互污染指标的两种导频调度算法。首先,介绍了无线信道的统计模型,主要包含路径损耗模型、阴影衰落模型以及小尺度衰落模型。为了便于后文的研究,阐述了两种经典的信道估计算法,分别是最小二乘(Least Square,LS)算法和最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)算法,并简单描述了一些常见的导频调度算法。此外,介绍了最大比传输(Maximum Ratio Transmission,MRT)预编码和迫零(Zero Forcing,ZF)预编码,为本文下行链路可达速率的研究做准备。接着,研究并推导了分布式天线系统中下行链路可达速率的闭合表达式。在考虑导频污染的情况下,分别利用两种不同的方法对MRT及ZF预编码方案下的下行链路可达速率进行了理论推导。利用Jensen不等式和Gamma分布的性质,推导出了MRT预编码下速率表达式。此外,根据各向异性信道向量的Gamma近似以及Gamma分布的性质,对ZF预编码下可达速率进行了推导。通过蒙特卡罗仿真,验证了闭合表达式的准确性,另外,仿真结果表明导频污染对系统性能的损耗极大。然后,为了减少导频污染,基于博弈论相关知识,提出了通过用户分簇来进行导频调度的算法。本文在系统模型中明确了导频污染对系统性能的影响,并将减少导频污染的问题转化成了最小化信道估计均方误差的优化问题。根据博弈论的相关知识,确定了用户分簇场景中的偏好函数、用户离簇原则以及簇结构稳定的有效条件,并提出了基于博弈论的启发式导频调度算法。仿真结果表明,基于博弈论的导频调度算法性能接近穷举算法。最后,对导频调度算法进行了深入的研究,提出了基于互污染指标的启发式导频调度算法。在信道模型是否考虑信号到达角(Arriving of Angle,AoA)的两种情景下,分别定义并介绍了互污染指标的概念及设计过程。将减小信道估计均方误差的问题转化成了和互污染指标相关的优化问题,并提出了一种基于互污染指标的导频分配算法,该算法在两种信道模型下均适用。此外,将提出的算法和现有算法进行了仿真分析和比较,并对不同算法进行了复杂度分析。经过不同角度的比较分析,证明基于互污染指标的算法具有高性能低复杂度的特性。