3D大规模MIMO系统建模及预编码算法研究

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作为5G研究的核心内容之一,大规模MIMO(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术以其较高的数据传输速率和链路可靠性受到国内外的广泛关注。在大规模MIMO技术中,增加垂直域信息的3D MIMO技术可增加信道自由度,更好地满足5G传输中快速增长的通信量需求,已成为无线通信中的重要课题。然而,目前MIMO的信道模型更多是在二维空间内展开,这在一定程度上限制了3D MIMO技术的发展,使得对3D信道模型的构建和研究至关重要。另外,现有的3D MIMO预编码技术并不成熟,大多集中在水平维度,且存在复杂度高、系统性能差等缺点,亟需新的预编码方案以充分挖掘3D MIMO的潜能。本文首先介绍了MIMO信道建模的研究背景及现状,接下来基于3GPP提出的传统2D空间信道模型(Spatial Channel Model,SCM),完成对3D SCM的构建,从信道响应、天线增益、参数设定等方面给出研究方案,并对构建的3D模型性能增益进行了系统级仿真。接着,基于上述讨论的SCM,本文对3D MIMO预编码方案展开研究,提出了基于信道Kronecker积结构的3D预编码优化算法。利用推导的信道特性,合理构建目标函数,仅以简单的选取模值最大的方法便可求解预编码矩阵。无论在降低计算复杂度还是在提升系统性能层面,优势都很明显。仿真结果验证了该算法的优越性。最后,将张量分析的概念引入3D MIMO预编码方案中,从新的角度出发,完成对预编码矩阵的求解。本文充分利用张量的分解特性以及多维平移不变阵列的性质,将全局阵列线性预编码问题转化为多线性子阵列编码问题,从张量的角度进行计算,极大降低了复杂度。仿真结果验证了该方案的可行性。另外,提出了高维预编码的设想,并利用张量的相关推论完成其求解过程。
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