MIMO系统中快速天线选择算法研究

摘要

以空间复用和空间分集技术为核心的多输入多输出MIMO技术在提高无线移动通信系统的传输可靠性和容量方面相较SISO、MISO、SIMO系统有巨大的提升，MIMO系统中天线选择技术使有限的射频链路承载在部分性能最好的天线上，这样相较于使用全部天线的系统不仅没有明显性能上的减弱而且节省了硬件成本和降低了系统空时信号处理的难度。
　　 首先本文在MIMO系统的接收端从基于容量最大化的角度分析并仿真了几种经典天线选择算法的性能，结果表明递增和递减经典算法在系统容量方面接近于最优算法，但优于相关算法和范数最大算法，同时计算复杂度比最优算法大幅降低。本文以递增和递减算法为基础，分析了这两种算法的性能，认为算法的计算复杂度仍可以降低，因此根据算法的不同适用范围改进并提出了两类四种天线融合算法，在matlab中通过比较完成天线选择所需的时间表明了融合算法计算复杂度更低，同时系统容量没有大的缺失。
　　 其次针对现有的很多算法都是在给出应选择天线的数目的前提下进行算法研究，但是在实际的无线通信系统中，信道状态矩阵是时变的，所以固定待选择的天线数目失去了信道的普遍性，本文从相关信道矩阵分解的角度确定了使信道容量最大时所需的有效射频链路数，依据第一类和第二类融合算法能得到较大的系统容量和相对较低的计算复杂度提出了随机信道下的快速天线选择方案，最后给出了拥有数量庞大的天线系统对计算时延敏感方面提出了结合相关天线选择算法和融合算法的天线选择方案。文章通过matlab对算法进行验证，结果表明这种结合相关天线算法的改进算法在天线数目庞大的大型基站中较其它算法在计算复杂度方面有较大的改善。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 课题研究的意义

1．2 移动通信技术的发展史

1．3 MIM0技术的研究现状

1．4 MIMO技术当前存在的问题

1．5 论文的主要工作

1．6 论文的章节结构安排

第二章 MIMO系统的基本原理及其信道模型

2．1 引言

2．2 无线通信信道

2．2．1 多普勒效应

2．2．2 多径衰落

2．2．3 阴影衰落

2．3 无线信道模型的建立与分类

2．3．1 瑞利衰落信道模型

2．3．2 莱斯信道模型

2．3．3 相关信道模型

2．3．4 非相关信道模型

2．4 MIMO系统分集技术

2．4．1 分集技术的分类

2．4．2 空间分集技术

2．4．3 频率分集

2．4．4 时间分集

2．4．5 三种分集技术的优势和劣势分析

2．5 MIMO系统的空间复用技术

2．5．1 空间复用系统的BLAST结构

2．5．2 空间复用技术在MIMO系统中的应用

2．6 本章小结

第三章 MIMO系统模型及系统容量

3．1 SISO系统模型

3．2 MISO系统模型

3．3 SIMO系统模型

3．4 MIMO系统模型

3．4．1 确定信道下MIMO系统容量

3．4．2 随机信道下MIMO信道容量

3．5 本章小结

第四章 MIMO天线选择技术

4．1 影响MIMO信道容量的因素

4．1．1 接收天线数目和发射天线数目对MIMO系统容量的影响

4．1．2 信道相关性对MIMO系统容量影响

4．1．3 发射端功率分配策略对MIMO容量的影响

4．2 天线选择算法的分类

4．2．1 按天线选择的位置划分

4．2．2 按天线选择应用的系统分类

4．3 基于系统容量最大的天线选择算法

4．3．1 随机天线选择算法

4．3．2 最优天线选择算法

4．3．3 基于范数最大的天线选择算法

4．3．4 相关天线选择算法

4．3．5 快速天线选择算法

4．4 几种天线选择算法的性能比较

4．4．1 各种算法复杂度分析

4．4．2 各种算法容量比较

4．5 本章小结

第五章 相关信道下自适应快速天线选择算法研究

5．1 第一类融合算法

5．1．1 递减递增融合算法

5．1．2 递增递减融合算法

5．1．3 融合算法与经典快速选择算法容量比较

5．1．4 第一类融合算法与经典快速算法计算复杂度分析

5．2 第二类融合算法

5．2．1 改进的递增天线选择算法

5．2．2 改进的递减天线选择算法

5．2．3 第二类融合算法与经典快速选择算法比较

5．2．4 第二类融合算法与第一类融合算法容量比较

5．2．5 第二类融合算法与经典算法计算复杂度分析

5．3 相关信道下改进快速天线选择算法

5．3．1 接收端最优天线数目的确定

5．3．2 考虑相关性的改进快速天线选择算法

5．3．3 仿真分析

5．4 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 论文主要工作总结

6．2 下一步的工作

致谢

参考文献

附录 硕士期间从事的主要科研工作及成果