大规模mimo相关技术研究

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1、中图分类号：TN911.72论文编号：102870416-S058学科分类号：085208硕士学位论文大规模MIMO相关技术研究研究生姓名李小宇学科、专业通信与信息系统研究方向移动通信指导教师张小飞教授南京航空航天大学研究生院电子信息工程学院二О一五年十二月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofElectronicandInformationEngineeringResearchonKeyTechnologiesinMassi

2、veMIMOSystemAThesisinCommunicationandInformationSystembyXiaoyuLiAdvisedbyProf.XiaofeiZhangSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringDecember,2015承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不

3、包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：摘要大规模MIMO（MultipleInputMultipleOutput）可以利用数目较多的天线和较简单的信号处理方法获得比传统MIMO系统高出若干数量级的能量效率、频谱效率以及更高的安全性和系统健壮性，因此有望成为未来互联网，如物联网、云网络等的关键技术。阵列优化设计、波达方

4、向（DirectionOfArrival，DOA）估计和天线阵元选择，是大规模MIMO技术中的关键问题，本文对这些问题进行了深入理解。本文的主要工作总结如下：（1）研究了大规模MIMO阵列优化。研究了衡量空域相关性的相关系数及其影响因素，构建了存在空域相关性的MIMO的空间衰落信道模型，使用该模型分析了两用户和多用户相关系数对信道容量的影响，并利用用户间的相关系数合理安排用户所在方位角，来获得较大的信道容量。研究了不同天线阵列布局对大规模MIMO信道容量的影响。（2）研究了大规模MIMO系统二维DOA估计算法。首先介绍了经典的传

5、播算子类PM，然后针对PM需要二维谱峰搜索的缺点，研究了旋转不变性PM，该算法不需要谱峰搜索，具有较低的计算复杂度，且能够自动配对波达角。继而介绍了低复杂度的降维PM和级联PM，利用旋转不变性的PM进行初始估计，避免了对协方差矩阵的特征分解，进一步降低了算法的计算复杂度。降维PM能够自动配对波达角，只需要一维谱峰搜索，具有很低的计算复杂度。级联PM能够自动配对波达角，只需要局部二维谱峰搜索，降低了复杂度。（3）研究了大规模MIMO阵元选择算法。研究了较具代表性的天线选择算法，包括递减法、改进的递减法、递增法、Doolittle-

6、QR分解法和范数法。采用了ISTSATURN信道模型，以提高系统信道容量为最终优化目标，仿真了天线数目增大后，使用上述天线选择算法的大规模MIMO系统的信道容量变化，对比了各个算法在不同条件下的优劣，以及它们对大规模MIMO性能影响，包括复杂度分析，信道容量与信噪比的关系，信道容量与相关系数的关系，信道容量与发射（接收）天线个数的关系，信道容量的累计概率密度分布曲线。关键词：大规模MIMO，空域相关性，信道容量，天线布局，波达方向估计，传播算子，天线选择IABSTRACTMassiveMultipleInputMultipleO

7、utput(MIMO)canacquiremoreenergyefficiency,spectralefficiency,higherreliabilityandsystemrobustnesscomparedwithtraditionalMIMObyusinglargenumbersofantennaelementsandsimplesignalprocessingapproach.Duetotheseadvantages,massiveMIMOhasgreatpotentialtobethekeytechniqueoffut

8、ure’sInternetsuchasInternetofThings,cloudnetworkandsoon.Theoptimizationofarraydeploymentdesign,directionofarrival(DOA)estimation,an