时分双工多小区多用户MIMO上行系统性能研究

摘要

MIMO(Multiple-input Multiple-output,多入多出)技术利用多天线信道所提供的复用增益、分集增益和阵列增益可以大大地提高系统的频谱效率和链路可靠性。MIMO技术对系统性能的提升取决于发射接收机的性能、信道状态及信道状态信息的获取程度。将MIMO技术直接应用于传统同频组网的蜂窝系统中，会存在小区间干扰，导致系统性能大大降低。当基站端天线数目趋于无穷时（大规模MIMO），多用户信道趋于正交，加性高斯白噪声以及互不相关的小区间干扰等负面影响全都可以忽略不计。在多小区蜂窝系统中，受限于信道相干时间，正交导频序列的数目是有限的，不可避免要在多个小区中重复使用这些正交的导频序列，导致基站端只能通过被邻小区干扰的导频信号进行信道估计，造成导频污染现象。目前，大规模MIMO系统的最大性能瓶颈在于导频污染。本研究主要内容包括：
　　⑴推导了类似于维纳系统模型的情况下，多小区多用户系统采用MMSE(Minimum MeanSquare Error，最小均方误差)检测时相关（接收天线端，即基站侧相关）瑞利衰落信道下系统的误符号率(SER, Symbol Error Rate)的闭合表达式。提出了估计信道的等效模型，根据该等效模型，计算出基站采用MMSE检测技术时目标小区用户SINR（Signal to Interference and Noise Ratio，信干噪比）的估值;利用SINR估值的特性，推导了发射信号采用未编码M-PSK(M-ary Phase ShiftKeying)信号时，用户SER的闭合表达式。根据该表达式分析了小区间干扰强度、同时调度的用户数、导频污染对SER的影响。当信道相关矩阵的特征值完全相同或完全不同时，SER的表达式可以得到进一步简化。且当上行训练及上行传输阶段的SNR趋于无穷时，基站端天线的相关性对SER没有影响，与独立同分布瑞利衰落信道的SER相同。对于一般系统模型，当基站端天线间没有相关性时，且目标基站用户MMSE信道估计的等效信道模型的大尺度衰落系数完全不等时，可以得到SER的简化表达式。其次，研究独立同分布瑞利衰落信道模型中导频污染条件下的分集-速率折中性能。基站采用LMMSE估计信道和MMSE接收机，系统模型与第二章相同。分别讨论了高信噪比和有限信噪比时分集-速率的性能。在高信噪比时，因为导频污染和邻小区干扰的影响，不管目标速率为多少，用户均无法获得分集增益。在有限信噪比时，用户可以获得一定的分集增益，这取决于用户的目标速率、用户和基站天线数、导频及用户数据功率比。仿真表明给定用户速率的条件下，分集增益随着信噪比先上升，然后下降，最后趋于0。分集增益最大点对应信噪比随着天线数的增加而降低。导频信号功率的提升对用户最大分集增益的影响很小，只是使用户分集增益最大值对应的信噪比随着导频信号功率的提升而降低。
　　⑵分析了导频污染及信道信息延迟条件下大规模MIMO系统采用MMSE接收机时的上行和速率。推导了基站已知完全CSI（Channel State Information，信道状态信息）时系统和速率的表达式，给出当基站天线数与用户数间比值趋于无穷大时，上行和速率的表达式。从而验证了对于理想CSI，当天线个数趋于无穷时，和速率等于没有干扰的单小区的和容量。在此基础上继续推导了信道时间相关为Jakes模型，采用LMMSE信道估计时，信道估计和预测后的等效模型，根据该等效模型，推导了存在信道信息延迟及导频污染时，系统和速率的表达式，给出当基站天线数与用户数间比值趋于无穷大时，上行和速率的表达式，并展开了分析。大规模天线阵列不仅可以补偿用户发送功率，也可以用于补偿用户高速移动所带来的性能损失。而且当基站天线数与用户数间比值趋于无穷大时，如果调度各小区使用同一导频序列的用户具有完全相同的时间相关系数，系统和速率与零延迟系统和速率相同。仿真结果验证了所推公式的准确性。
　　⑶分析了相关莱斯衰落信道下系统的频谱有效性。推导了基于导频辅助的LMMSE信道估计和直接以LOS(Line-of-Sight，直达径)分量为信道估计这两种信道估计方案下，MRC(MaximumRatio Combining，最大比合并)接收时系统可达速率的闭合表达式，仿真结果表明该闭合表达式即使在基站天线数较小时都是非常精确的。因导频污染的影响，当基站天线数趋于无穷大时，基于导频辅助LMMSE信道估计的可达速率将趋于有限值，该极限速率的闭合表达式表明，极限速率将随着莱斯因子的增加而增加。以LOS分量为信道估计的极限速率随着天线数呈线性增长趋势。这就意味着随着天线数的增加，以LOS分量为信道估计的上行速率与基于导频辅助的LMMSE信道估计的上行速率的差距逐渐缩小，在一定天线数值后，以LOS分量为信道估计的上行速率将逐渐高出基于导频辅助的LMMSE信道估计的上行速率。莱斯因子越大，转折点处的天线数越小。以LOS分量为信道估计的极限速率的闭合表达式还表明:对于莱斯信道，天线相关性会造成用户LOS部分可达速率的增加或降低（取决于用户所处位置的不同）。所以当给定的用户位置造成了LOS部分可达速率增加，那么随着莱斯因子的增加，LOS分量的作用越来越强，基于导频辅助LMMSE信道估计的上行速率便会呈现出随着天线相关性而增加的现象。此外，还讨论了两种方案下的功率缩放问题，当基站天线数趋于无穷大时，两种方案功率缩放后的渐进表达式一致，与基站端相关性无关，且缩放因子最大不超过1。对于莱斯信道，随着天线数的增加，以LOS分量为信道估计的速率会超过基于导频辅助LMMSE信道估计的速率，且两种方案下功率缩放性能相同，基于以上两点，在大规模MIMO条件下，基于导频辅助的LMMSE估计的意义不大。

目录

声明

摘要

符号说明

缩略词表

插图目录

表格目录

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．2 MIMO技术的形成和发展

1．2．1 单用户MIMO

1．2．2 多用户MIMO

1．2．3 基站协作MIMO传输技术

1．2．4 大规模MIMO

1．3 大规模研究现状及发展动态分析

1．3．1 大规模MIMO信道模型

1．3．2 大规模MIMO中的传输理论方法研究

1．3．3 大规模MIMO的系统性能分析

1．3．4 导频污染的抑制方法

1．4 论文的研究内容

第二章 导频污染下多小区多用户MIMO系统误符号率分析

2．1 科言

2．2 系统模型

2．3 LMMSE信道估计

2．4 SINR特性分析

2．5 SER解析表达式

2．5．1 SER的简化解析表达式

2．5．2 SER性能分析

2．5．3 扩展

2．6 数值仿真

2．7 本章小结

2．8 附录

2．8．1 有用的引理

2．8．2 命题2．1 的证明

2．8．3 定理2．1 的证明

2．8．4 定理2．3 的证明

第三章 导频污染下多小区多用户MIMO系统分集-速率性能分析

3．1 引言

3．2 系统模型

3．3 LMMSE信道估计

3．4 用户速率分析

3．5 高信噪比情况下分集-速率性能

3．5．1 中断概率上界

3．5．2 中断概率下界

3．5．3 分集-速率性能

3．6 有限信噪比下分集-速率性能

3．7 数值仿真

3．8 本章小结

第四章 导频污染及信道信息延迟下大规模MIMO系统和速率分析

4．1 引言

4．2 系统模型

4．3 理想信道时和速率分析

4．4 信道信息延迟及导频污染时系统和速率分析

4．4．1 考虑导频污染和信道延迟的信道估计

4．4．2 独立同分布信道模型下和速率分析

4．4．3 一般信道模型和速率下界

4．5 数值仿真

4．6 本章小结

4．7 附录

4．7．1 定理4．1 的证明

4．7．2 定理4．2 的证明

4．7．3 定理4．4 的证明

4．7．4 定理4．5 的证明

第五章 相关莱斯信道大规模MIMO系统频谱有效性分析

5．1 引言

5．2 系统模型

5．3 LMMSE信道估计时上行频谱有效性分析

5．3．1 LMMSE信道估计

5．3．2 上行可达速率

5．4 以LOS分量为信道估计时上行频谱有效性分析

5．5 数值仿真

5．6 本章小结

5．7 附录

5．7．1 有用的引理

5．7．2 定理5．1 的证明

5．7．3 定理5．2 的证明

5．7．4 定理5．3 的证明

5．7．5 推论5．1 的证明

第六章 总结与展望

6．1 本论文已取得的研究成果

6．2 进一步研究的方向

参考文献

攻读博士学位期间的研究成果

致谢