Massive MIMO系統(tǒng)中減小導頻污染影響問題研究.pdf

1、Massive MIMO（Massive Multi-Input Multi-Output，Massive MIMO）是近幾年通信行業(yè)的熱點話題，是在傳統(tǒng)MIMO（Multi-Input Multi-Output，MIMO）技術基礎上擴展而來的一種新穎的無線通信技術。Massive MIMO通信系統(tǒng)可以獲得傳統(tǒng)MIMO通信系統(tǒng)的所有優(yōu)勢，并且將這些優(yōu)勢擴大十幾倍甚至幾十倍。
　　值得注意的是，Massive MIMO系統(tǒng)發(fā)揮其優(yōu)勢

2、的前提是系統(tǒng)能夠獲取準確的信道狀態(tài)信息（channel statement information，CSI）。但是由于系統(tǒng)中導頻污染的存在，使得現(xiàn)實通信系統(tǒng)中精確信道狀態(tài)信息的獲取變的非常困難，不準確的信道狀態(tài)信息直接導致系統(tǒng)不能正常通信。如何減小導頻污染對Massive MIMO系統(tǒng)性能的影響成為通信系統(tǒng)亟待解決的問題。本文這是在這種背景下針對如何減小導頻污染對Massive MIMO系統(tǒng)影響的問題進行研究。下面詳細介紹一下本論文的主

3、要研究：
　　本文首先分析了Massive MIMO系統(tǒng)和Massive MIMO系統(tǒng)中導頻污染問題，為后文研究如何減小導頻污染對系統(tǒng)的影響問題奠定背景知識。
　　其次，分別從三個方面重點研究了減小導頻污染對系統(tǒng)性能影響的方法：信道估計方法，矩陣預編碼方案，導頻分配策略。信道估計方面：針對傳統(tǒng)信道估計方法復雜度高以及抵抗導頻污染能力差的問題，分別提出了快速MMSE（FastMinimum Mean Square Error，

4、F-MMSE）估計算法和角域有限維的貝葉斯信道（Angle of Arrival Limited Bayesian，ALB）估計算法，并詳細分析了這兩種改進的估計算法的性能，兩種算法分別大幅度較少了計算復雜度和提高了估計效果；矩陣預編碼方面：針對傳統(tǒng)的基于單小區(qū)矩陣預編碼方案在設計預編碼矩陣時不能充分考慮導頻污染這一因素且方案的性能受導頻污染嚴重的問題，本文提出了一種考慮導頻污染影響的多小區(qū)的矩陣預編碼方案：基于MMSE的多小區(qū)矩陣預編