多用户MIMO波束赋形技术及其在802.11ax中的应用研究

摘要

多输入多输出(MIMO)技术，在不增加系统成本的情况下，充分利用空间维度来提升系统容量和数据传输速率。多用户MIMO技术是802.11ax标准中将会采用的一项技术，它能够带来多用户增益，然而多用户MIMO技术的引入也会带来共道干扰(CCI)，如果不消除CCI，将会严重影响系统性能。多用户MIMO波束赋形技术通过在发送端对发送信号进行预处理，能够减弱CCI带来的影响，从而提升系统性能。
　　本文结合802.11ax的性能要求，从三个方面对波束赋形算法进行选择:算法的运算复杂度，是否同时考虑CCI和噪声带来的影响，以及在有限反馈下能否具备鲁棒性。在完美CSI反馈和有限CSI反馈两种情况下对所选的波束赋形算法进行研究，同时结合802.11ax系统平台中进行实际的仿真验证。
　　在完美CSI反馈场景中，论文研究了块对角化(BD)波束赋形算法和基于信泄漏噪声比(SLNR)最大化的波束赋形算法。块对角化算法能够完全消除用户间的干扰，但其没有考虑噪声带来的影响，会在一定程度上影响系统性能。依据现有文献研究了一种GMI(Generalized MMSE-CI)算法，是BD算法的一种改进算法，它同时考虑干扰和噪声因素的影响，依靠QR分解来简化求解干扰矩阵的零空间，并利用修正矩阵来消除残留的用户干扰。通过仿真验证，可知相对于BD算法，GMI算法在误比特率和和速率上性能都更优。基于SLNR最大化波束赋形算法由于每个用户均可以独立的求解预编码矩阵，从而引起学术界的广泛研究。然而在传统的SLNR最大化算法中用户有效数据流的信道增益不平均，会严重影响系统性能。为克服该问题，本文分析了一种改进算法—PSLNR，该算法通过对SLNR最大值进行一定程度的放松，在多数据流传输情况下对比传统算法，能够获得更好的误比特率性能，同时能够获得相似的和速率。与此同时，考虑到PSLNR算法计算复杂度较高，引入一种低复杂度的基于SLNR最大化的波束赋形算法。
　　在实际通信场景中一般无法获得完美的信道状态信息，因此，论文接着研究了在有限反馈情况下的波束赋形算法。结合完美CSI反馈场景下的GMI算法和PSLNR算法，考虑信道估计误差的影响，对算法进行重新的推导验证，论文得到了适合有限反馈场景下的波束赋形算法。
　　论文最后结合实际的802.11ax系统，充分考虑不同的信道、子载波数等配置，对完美CSI反馈和有限CSI反馈场景下信道求逆波束赋形算法、BD算法、GMI算法和改进的SLNR算法波束赋形算法进行性能验证。论文的分析结果表明，GMI算法和PSLNR算法能够较好的适用于802.11ax系统。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 本课题研究目的及意义

1．2 国内外研究现状分析

1．2．1 非线性预编码

1．2．2 线性预编码

1．3 论文主要工作与结构安排

1．3．1 论文主要工作

1．3．2 论文结构安排

第2章 IEEE 802．11ax无线局域网

2．1 IEEES02．11系列概述

2．1．1 现有的IEEE802．11系列概述

2．1．2 802．11ax研究目标

2．2 802．11ax关键技术简介

2．2．1 OFDMA

2．2．2 DL／UL MU-MIMO

2．2．3 高阶调制

2．3 信道探测及CSI反馈

2．4 本章小节

第3章 完美CSI反馈的下行波束赋形算法的研究

3．1 引言

3．1．1 多用户波束赋形

3．1．2 系统模型及常用算法

3．2 块对角化算法及其改进

3．2．1 块对角化预编码

3．2．2 GMI算法

3．2．3 仿真结果与性能分析

3．3 基于SLNR最大化预编码

3．3．1 传统的基于SLNR最大化预编码

3．3．2 改进的SLNR最大化预编码

3．3．3 仿真结果与性能分析

3．4 本章小节

第4章 有限反馈的多用户下行波束赋形

4．1 引言

4．1．1 有限反馈预编码

4．1．2 信道估计误差模型

4．2 非完美CSI时鲁棒性预编码算法

4．2．1 基于SLNR最大化预编码算法

4．2．2 GMI预编码算法

4．3 仿真结果与性能分析

4．4 本章小结

第5章 基于802．11ax的波束赋形算法实现

5．1 channel-D信道建模

5．2 IEEE 802．11ax PHY平台搭建

5．3 IEEE 802．11ax波束赋形实现

5．4 仿真结果与性能分析

5．5 本章小结

第6章 总结和展望

6．1 本文工作总结

6．2 下一步工作和未来展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果