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大规模MIMO(massive multiple-input multiple-output,massive MIMO)技术作为第五代(the fifth generation,5G)蜂窝移动通信的核心关键技术之一,通过在基站侧配置大规模天线阵列获得丰富的空间自由度,利用相同时频资源为多用户提供接入服务,既能增大用户连接数密度,又能提升系统容量。在多小区多用户大规模MIMO系统中,由于信道维度高,基站需要借助导频辅助执行信道估计,进而利用信道状态信息(channel state information,CSI)执行上行链路接收检测和下行链路预编码。但是在移动通信应用中,信道相干时间短,导频序列长度和导频集合规模有限,小区导频复用产生的导频污染(pilot contamination,PC)会造成信道估计偏差,进而影响通信性能。本文针对多小区多用户大规模MIMO系统,通过分析导频污染的成因,研究导频污染抑制算法,具体研究内容如下:(1)从导频分配角度研究抑制多小区多用户大规模MIMO系统中导频污染的方法。以最大化上行链路可达和速率为目标,基于匹配博弈将导频分配过程等效为用户与导频之间的匹配博弈,提出一种基于匹配博弈的导频污染抑制算法。该算法执行导频分配分两步:第一步,用户侧根据用户效用函数对可用导频生成偏好列表,并申请分配最偏好导频;第二步,基站侧根据导频效用函数对请求用户生成偏好列表,匹配最偏好用户分配导频,直到完成所有用户的导频分配。以上行链路SINR、可达和速率、算法收敛时间作为性能评价指标,与RPA算法、PG-PA算法和WGCPD算法进行对比仿真分析,验证算法的性能。(2)通过分析文献[23]提出的基于加权图着色导频分配算法存在的不足:依次选择潜在导频污染大的用户分配对其干扰最小的导频,牺牲了本来潜在导频污染小的用户的性能,提出一种改进的图着色导频分配算法。该算法的核心思想是以文献[23]提出的图着色导频分配算法为基础,在分配过程中设置阈值,用于检测潜在导频污染小的用户性能,判决是否为其分配干扰小的导频;完成导频分配后,联合导频功率控制建立优化模型,进一步降低用户间导频污染,提高信道估计性能、最大化上行链路可达和速率。以信道估计归一化MSE、上行链路SINR和可达和速率为性能评价指标,与RPA算法、WGC-PD算法和IWGCPA算法对比仿真分析,验证算法的性能。