多用户MIMO广播信道用户调度的研究

摘要

多输入多输出(MIMO)技术利用了空间复用和空间分集，在一定程度上大幅度提高了通信系统的吞吐量和频谱利用率，并且能更好地适应现代通信系统高传输速率和高可靠性通信的需求。然而，在多用户MIMO系统中，用户间的相互干扰对通信系统整体性能的影响不容忽视。预编码可以有效地消除用户间的干扰，但对通信系统的服务能力有了更高的要求。当一个通信系统中待服务的用户数超过该通信系统的服务能力与服务质量时，对应一个过载的多用户MIMO通信系统，就需要根据一定的准则优先选择其中的部分用户进行服务。本文的研究重点就是多用户MIMO通信系统中的用户调度方案。
　　本文首先对目前移动通信的发展和面临的挑战进行了综述，主要阐述了一些移动通信关键技术的研究现状，并对各项技术的研究意义进行了分析。其次，分别对单用户MIMO系统和多用户MIMO系统进行了系统建模，根据对应的建模方法，进一步分析了单用户MIMO系统和多用户MIMO系统的容量。由于研究内容的需要，又介绍了几种多用户MIMO通信系统的预编码方案和功率分配算法，重点介绍了基于完善信道状态信息的最优功率分配算法，即灌水功率分配算法，以及分块对角化预编码方案。基于所述的预编码方案，本文重点研究了多用户MIMO系统中的用户选择算法，从两个不同的角度对用户调度问题进行了阐述与分析，包括基于用户信道矩阵处理的用户选择算法和基于用户信道矩阵子空间处理的用户选择算法。
　　在基于信道矩阵处理用户选择算法的讨论中，首先讲述了最优的用户选择算法，也就是基于完备集合的用户选择算法，最终选择出一个系统吞吐量（系统容量）最大的用户集合，但是其计算复杂度很高。接着，我们介绍了基于容量准则的用户选择算法，并在此基础上进一步简化了算法复杂度，引出了基于范数的选择算法，并提出了基于条件数的用户选择算法。最后，对所述的几种用户选择算法的性能进行了仿真分析。
　　在基于信道子空间处理的用户选择算法讨论中，首先讲述了经典的半正交的用户选择算法，它是基于子空间的正交性来衡量各用户信道之间的干扰程度。接着，介绍了我们提出的两种基于L2-Hausdorff空间距离的用户选择算法:基L2-Hausdorff空间距离和容量的贪婪型用户选择算法以及基于L2-Hausdorff空间距离和缩小用户集合的用户选择算法。此外，我们还提出了基于空间夹角的用户选择算法，包括贪婪型和基于缩小用户集合型的。最后，我们对所述的几种基于信道子空间处理的用户选择算法做了仿真分析。仿真结果表明，我们提出的用户选择算法在保证一定的计算复杂度的前提下，很大程度地提高了系统的吞吐量性能，具有较好的实用性。

目录

声明

摘要

符号说明

第一章 绪论

1．1 移动通信的发展与演进

1．2 移动通信的研究现状

1．3 本文的主要研究内容和贡献

1．4 本文结构

第二章 MIMO系统

2．1 单用户MIMO系统

2．1．1 单用户MIMO系统模型

2．1．2 容量分析

2．2 多用户MIMO系统

2．2．1 多用户MIMO系统模型

2．2．2 MAC信道容量

2．2．3 BC信道的容量

2．2．4 MAC信道和BC信道的对偶性

2．3 本章小结

第三章 MIMO系统的功率分配和预编码方案

3．1 功率分配算法

3．1．1 平均功率分配算法

3．1．2 灌水功率分配算法

3．2 线性预编码方案

3．2．1 匹配波束成型(MBF)

3．2．2 迫零波束成型(ZFBF)

3．2．3 最小均方误差波束成型(MMSE)

3．2．4 分块对角化预编码(BD)

3．3 本章小结

第四章 基于信道矩阵处理的用户选择算法

4．1 最优的用户选择方案

4．2 次优的用户选择方案

4．2．1 基于容量比较的贪婪用户选择

4．2．2 基于范数的用户选择方案

4．2．3 基于矩阵条件数的用户选择

4．3 仿真分析

4．4 本章小结

第五章 基于信道子空间处理的用户选择算法

5．1 半正交的用户选择方案(SUS)

5．2 基于L2-Hausdorff距离的用户选择方案

5．2．1 数学基础

5．2．2 用户选择方案描述

5．3 基于空间角的用户选择算法

5．3．1 数学基础

5．3．2 用户选择算法描述

5．4 仿真分析

5．4．1 基于L2-Hausdorff距离的贪婪选择算法(GUS-DL2)

5．4．2 基于L2-Hausdorff距离的缩小集合选择算法(USBS-DL2)

5．4．3 基于空间角的缩小集合选择算法(USBS-A)

5．4．4 各用户选择算法性能对比

5．5 本章小结

第六章 总结和展望

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的学术论文和专利