物聯(lián)網(wǎng)場景下大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的調(diào)度機制研究論文

摘要由于多天線系統(tǒng)在空間資源利用方面的獨特優(yōu)勢，多天線系統(tǒng)已成為無線通信研究的熱門場所十多年。MIMO技術(shù)是新一代IMT-Advanced標準移動通信系統(tǒng)的基本物理層技術(shù)之一，因為許多天線可以在有限的時頻資源下實現(xiàn)更高的通信速度和可靠性現(xiàn)在是。MIMO系統(tǒng)中的預編碼和用戶規(guī)劃技術(shù)是近年來發(fā)展最快的領(lǐng)域。從理論研究到行業(yè)標準，重點是針對多個用戶的單細胞系統(tǒng)的單細胞系統(tǒng)，以及用戶系統(tǒng)中的尺寸預編碼和用戶規(guī)劃技術(shù)。在本文中，如何為許多用戶規(guī)劃基站在下游MIMO系統(tǒng)之間連接的使用，特別是如果發(fā)射機對每個用戶的信道條件有限的信息特別是你使用上校的父母分析，信息理論和信號處理理論嗎？合理設(shè)計每個用戶的預編碼和其他測試問題。本研究的目的是減少不同用戶之間的信道間干擾，減少不同小區(qū)之間的小區(qū)間干擾，并最大化每個用戶的等效信道增強。通過合理的通信機制和優(yōu)化的信號設(shè)計和復雜性來提高系統(tǒng)級別指標，如系統(tǒng)和容量，故障率，現(xiàn)有無線通信技術(shù)標準的幾個因素3GPPLTE同樣。關(guān)鍵詞：多輸入多輸出，預編碼，用戶調(diào)度，有限反饋，多點協(xié)同Abstract:Duetotheuniqueadvantagesofmulti-antennasystemsintheuseofspaceresources,multi-antennasystemshavebecomeahotspotforwirelesscommunicationresearchformorethanadecade.MIMOtechnologyisoneofthebasicphysicallayertechnologiesofthenewgenerationofIMT-Advancedstandardmobilecommunicationsystems,becausemanyantennascanachievehighercommunicationspeedandreliabilityunderlimitedtime-frequencyresources.PrecodinganduserplanningtechniquesinMIMOsystemsarethefastestgrowingareasinrecentyears.Fromtheoreticalresearchtoindustrystandards,thefocusisonsingle-cellsystemsforsingle-cellsystemsformultipleusers,aswellassizeprecodinganduserplanningtechniquesinusersystems.Inthispaper,howtoplantheuseofbasestationconnectionsbetweendownstreamMIMOsystemsformanyusers,especiallyifthetransmitterhaslimitedchannelconditionsforeachuser,especiallyifyouusethecolonel'sparentanalysis,informationtheoryandsignalprocessingtheory.?Reasonabledesignofeachuser'sprecodingandothertestingissues.Thepurposeofthisstudyistoreduceinter-channelinterferencebetweendifferentusers,reduceinter-cellinterferencebetweendifferentcells,andmaximizetheequivalentchannelenhancementforeachuser.Systemlevelmetricssuchassystemandcapacity,failurerate,andseveralfactorsofexistingwirelesscommunicationtechnologystandardsaresimilarto3GPPLTEthroughreasonablecommunicationmechanismsandoptimizedsignaldesignandcomplexity.Keywords:multipleinputandmultipleoutput,precoding,userscheduling,limitedfeedback,multipointcoordination目錄摘要 1第一章 緒論 21.1無線和移動通信的發(fā)展歷史、現(xiàn)狀和遠景 21.2MIMO預編碼的研究現(xiàn)狀 31.2.1MIMO預編碼的基本概念 41.2.2線性預編碼和非線性預編碼 51.3MIMO預編碼及用戶調(diào)度技術(shù)的需求 6第二章基于SLNR的用戶調(diào)度算法 72.1引言 72.2系統(tǒng)模型 82.3基于SLNR的用戶調(diào)度算法 102.3.1算法1：基于SLNR下界的用戶調(diào)度 102.3.2算法2：基于SLNR的逐個用戶調(diào)度 102.4仿真結(jié)果 12第三章有限反饋的MU-MIMO系統(tǒng)中預編碼和用戶調(diào)度的聯(lián)合設(shè)計 143.1引言 143.2系統(tǒng)模型 163.3用戶調(diào)度和預編碼的聯(lián)合設(shè)計 173.4仿真結(jié)果 183.5本章小結(jié) 21第四章多小區(qū)環(huán)境中多基站協(xié)同傳輸?shù)念A編碼設(shè)計 224.1引言 224.2系統(tǒng)模型 244.3仿真分析 254.4本章小結(jié) 27第五章總結(jié)與展望 275.1本文研究內(nèi)容 275.2未來展望 29致謝 30參考文獻 31緒論本章首先簡要地介紹無線和移動通信的發(fā)展概況，然后綜述MIMO技術(shù)，特別概述了MIMO預編碼和用戶調(diào)度技術(shù)的相關(guān)研究背景和工業(yè)應(yīng)用情況，最后給出本論文的創(chuàng)新點，及本文內(nèi)容的安排1.1無線和移動通信的發(fā)展歷史、現(xiàn)狀和遠景今天的人類社會進入信息化時代，人們的日常工作和生活與信息的傳播密切相關(guān)。無線通信是當今該地區(qū)最活躍，發(fā)展最快的通信分支之一：由于無線通信系統(tǒng)的不斷改進，人們“隨時隨地”并且，您可以輕松地在“正朝著這個方向前進的地方進行交流。非常適合與兩個人交流。早在1897年，意大利科學家馬可尼就發(fā)明了無線通信技術(shù)。半個多世紀以后，美國的貝爾實驗室已經(jīng)提出并開發(fā)了無線蜂窩通信技術(shù)，并且數(shù)百萬用戶可以無線地傳送不同小區(qū)之間的頻率重用。自70年代80年代到80年代20年代，隨著集成系統(tǒng)，微型計算機，微處理器和交換技術(shù)的發(fā)展，移動蜂窩系統(tǒng)逐漸投入實際應(yīng)用，并且美國，歐洲和日本開發(fā)了陸地移動電話系統(tǒng)。該系統(tǒng)的主要技術(shù)是模擬調(diào)頻和模擬共頻模式。隨著數(shù)字處理技術(shù)自20世紀90年代以來的快速發(fā)展，通信和信息的諸多方面面對數(shù)字化，集成和向?qū)拵Оl(fā)展的問題。第二代移動通信系統(tǒng)（2G），數(shù)字傳輸，分時多步或代碼共享多步驟逐步成功作為主要技術(shù)：代表性的代表是分時多步驟GSM之間是共享-多步共享代碼。國際電信聯(lián)盟已提出對第三代移動通信系統(tǒng)IMT-2000（3G）的研究，包括WCDMA，CDMA2000，TD-SCDMA等，以滿足不斷增長的通信需求。1.2MIMO預編碼的研究現(xiàn)狀在過去的十年中，由于基于多輸入輸出（MIMO）的多ANTENNA技術(shù)的不斷發(fā)展，無線通信已經(jīng)進入了新的發(fā)展階段。在現(xiàn)有的商用移動通信系統(tǒng)中，越來越多的用戶和不斷增加的服務(wù)需求越來越多地限制了頻譜資源并充分利用了許多天線的空間資源，這意味著現(xiàn)有的性能一個已經(jīng)成為狹縫的重要突破的系統(tǒng)在這種情況下，理論和工業(yè)環(huán)境都在積極研究和先進的MIMO技術(shù)從新一代無線通信標準mimo信息理論的理論研究到工程信號處理算法的設(shè)計獲得了結(jié)果。其中，MIMO預編碼理論（預編碼）是近年來增長最快的方向之一。1.2.1MIMO預編碼的基本概念開放性和時變無線電信道引起干擾并消除無線通信的主要障礙。為了克服干擾，您可以從接收器末端的發(fā)送方末尾開始。在MIMO研究的早期階段，重點是使用多個接收天線來接收檢測算法以獲得數(shù)據(jù)流的正確解調(diào)。然而，科學家通過僅依賴于更復雜和最終處理的接收信號來快速實現(xiàn)工程性能要求，因為MIMO系統(tǒng)通常同時發(fā)送多個數(shù)據(jù)信道。這很難。特別是在多用戶MIMO系統(tǒng)中，應(yīng)用了不同用戶的數(shù)據(jù)流，因此單個用戶的終止不會受到其他用戶的數(shù)據(jù)流的干擾，并且可以單獨解碼所需的數(shù)據(jù)流這很難。MIMO測試的目的是將更多信號處理轉(zhuǎn)移到發(fā)射機并進行MIMO預編碼測試。在商業(yè)通信系統(tǒng)中，由于通常下行的流量遠大于連接的流量，因此更多研究表明連接的數(shù)據(jù)傳輸（即，從基站到用戶終端的傳輸）專注于從商業(yè)系統(tǒng)的經(jīng)濟觀點來看，希望在基站側(cè)進行更多的信號處理操作。預編碼的基本思想是使用已知廣播結(jié)束的信息（例如，信道信息的結(jié)束）預處理要發(fā)送的數(shù)據(jù)。因此，預處理信號更適應(yīng)于信道傳輸特性，并且在反饋結(jié)束時可以獲得更多尿液，例如良好性能。信噪比（SINR）或更低的錯誤率（BER）。對于不同研究人員的不同背景，預編碼也稱為預平衡，預過濾，預處理或預處理。其框架圖如圖所示：預編碼系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)在技??術(shù)研究的早期，許多天線選擇技術(shù)已經(jīng)產(chǎn)生了許多結(jié)果。天線選擇技術(shù)基于不同的優(yōu)化目標，選擇一個具有最佳信道條件的天線選擇技術(shù)作為發(fā)送天線之一并發(fā)送數(shù)據(jù)以增強多個天線的分集?，F(xiàn)在科學家們明白，選擇發(fā)射機天線的數(shù)學本質(zhì)可以看作簡單的線性預編碼。第一線編碼包括向不同天線發(fā)送不同信號然后相互添加。天線的選擇是為未選擇的天線分配零權(quán)重。目前，大多數(shù)研究人員根據(jù)MIMO預編碼概念對天線選擇進行了更多的研究和設(shè)計。預編碼可以分成不同角度的類別。從信號處理的數(shù)學性質(zhì)來看，它可以分為初始線性和非線性預編碼，可以分為用戶的最終預編碼和許多用戶的預編碼用戶測量可以被分成幾個編碼，在傳輸結(jié)束時沒有完整的CSI，部分CSI和已知的CSI。以下部分將在不同部分詳細介紹。預編碼的理論和算法可以說是過去10年MIMO研究的本質(zhì)之一。預編碼用于通過MIMO測試核心處理多目標工程信號。1.2.2線性預編碼和非線性預編碼預編碼使用數(shù)據(jù)流乘法運算，可以將其分解為初始線性編碼和非線性預編碼，具有信號處理的數(shù)學性質(zhì)，使用非線性信號處理進行預處理（例如傳輸結(jié)束時的模式）-編碼稱為非線性編碼。一個典型的例子是第一個Tomlinson-Rima編碼。線性預編碼結(jié)構(gòu)簡單透明，便于理論分析和設(shè)計，復雜度相對較低，這就是業(yè)界主要采用預線性編碼的原因。在信號的表示中，在數(shù)據(jù)流通過信道之前，初始編碼通常在初始編碼矩陣之前。如果使用具有N個發(fā)射天線和M個接收天線的單個用戶來執(zhí)行系統(tǒng)的初始編碼，則接收端的信號將是Y=HWX+N其中，X是要發(fā)射的K×1維數(shù)據(jù)矢量，K≤min(N,M)，Y是接收到的N×1數(shù)據(jù)矢量，H為M×N維信道矩陣，W為N×K維預編碼矩陣，N為接收端的M×1加性噪聲。關(guān)于MIMO發(fā)射機接收機優(yōu)化文獻聯(lián)合設(shè)計的大量研究提出了一種在下行鏈路型分布式信道中設(shè)計發(fā)射機接收機多次迭代的方法，初始編碼矩陣和接收機集成矩陣變化雖然換個房間要偷懶。相應(yīng)的更新可以大致穩(wěn)定，并在多次迭代后提供更好的結(jié)果，初步最小化文獻并補償每個用戶數(shù)據(jù)的中期錯誤（MSE）目標是給出編碼，接收和組合項目，并結(jié)合多級MIMO系統(tǒng)，該文檔使用有限的反饋最大化系統(tǒng)中每個用戶的SINR估計考慮基于的傳輸和接收主要研究的非線性預編碼包括Tomlinson-Harashim預編碼（THP）及其各種變體。這種方法的有益特征源于M.Costa的臟紙編碼理論。在THP系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中，B是圖中的三角矩陣，B=GWH，模塊操作使傳輸集適應(yīng)閉合集并控制功率。THP預編碼的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)從理論上講，一般而言非線性預編碼的性能優(yōu)于線性預編碼。但由于非線性處理復雜度高，不便于工程應(yīng)用，所以研究的熱點還是在線性預編碼的范圍，本論文也完全是研究線性預編碼。1.3MIMO預編碼及用戶調(diào)度技術(shù)的需求雖然MIMO用戶的預編碼和規(guī)劃技術(shù)已經(jīng)出現(xiàn)在現(xiàn)有的行業(yè)標準中，但是現(xiàn)有的技術(shù)解決方案并不能完全滿足系統(tǒng)性能要求。理論上，現(xiàn)有解決方案的性能遠不是多目標系統(tǒng)的理論容量潛力。因此，諸如3GPPLTE-Advanced的新無線通信標準需要預先修改的預編碼和用戶調(diào)度。MIMO預編碼和用戶規(guī)劃技術(shù)目前面臨的挑戰(zhàn)主要在于：（1）如果發(fā)射機不能獲得關(guān)于所有用戶的信道的完整信息，則使用有限反饋信息（CSI）來規(guī)劃用戶并確定初始編碼矩陣。用戶規(guī)劃和初始項目編碼所需的CSI是否一致？（2）媒體訪問控制層的用戶規(guī)劃與物理層（物理層）的初始編碼密切相關(guān)。是否有必要或足以設(shè)計互連？（3）在多小區(qū)環(huán)境中，小區(qū)邊緣用戶受到相鄰小區(qū)基站的干擾。如何實現(xiàn)基于多小區(qū)基站協(xié)作的預編碼項目是在小區(qū)效率和下一小區(qū)的干擾之間找到合理折衷的方法。（4）雖然用戶規(guī)劃和預編碼要求發(fā)射機獲得部分CSI，但反饋能力使用有限數(shù)量的比特有效地發(fā)送用戶CSI，并且反饋性能是一種改進的方法第二章基于SLNR的用戶調(diào)度算法本章研究MU-MIMO系統(tǒng)下行廣播信道中的用戶調(diào)度，提出基于各用戶的信號泄漏噪聲比SLNR的用戶調(diào)度算法。本章還從從理論上分析了系統(tǒng)和容量與幾個重要系統(tǒng)參數(shù)的關(guān)系，該分析結(jié)果可以作為系統(tǒng)設(shè)計的參考準則。2.1引言在MU-MIMO系統(tǒng)中，流之間的信道與來自不同用戶的數(shù)據(jù)之間的干擾是影響系統(tǒng)性能的瓶頸之一。為了消除或減少CCI，傳輸?shù)慕Y(jié)束必須首先編碼每個用戶的數(shù)據(jù)流。在數(shù)學上，初始編碼包括將每個用戶的數(shù)據(jù)流安排在其他用戶的信道矩陣的零空間中。根據(jù)有限的反饋CSI，系統(tǒng)的效率根據(jù)反饋比特的數(shù)量和預編碼算法而降低。分析了系統(tǒng)與容量和csi反饋比特數(shù)之間的關(guān)系。此外，我們檢查了用戶數(shù)量和用戶數(shù)量之間的關(guān)系。通常，系統(tǒng)中的天線數(shù)量不小于同時操作的所有用戶的數(shù)據(jù)流總數(shù)。如果系統(tǒng)中活動用戶的數(shù)量很大并且要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流總數(shù)超過發(fā)射天線的數(shù)量，則需要用戶計劃，這意味著始終選擇部分用戶服務(wù)。在規(guī)劃物理層中的用戶時，用于規(guī)劃目的的常規(guī)功能是最大化所選用戶的能力。貪婪算法是一種自然規(guī)劃的想法，可以比較和組合所有用戶的所有組合，選擇最大的音量并對其進行分組。在本文中，我們主要使用臟文章的編碼來選擇用戶。因此，準正交初步篩選降低了排序算法的復雜性。文獻使用機會編程并且僅同時選擇一個用戶服務(wù)。根據(jù)該方法，由于每個用戶不存在CCI，因此不需要高度準確的CSI。在高信噪比和大量用戶的情況下，該方法必須為每個用戶僅提供一個比特，使得源具有優(yōu)異的CSI并且所有用戶剩余的能力SINR用戶評估階段，SINR用戶的最高選擇。其他用戶規(guī)劃算法也有許多研究，它們有自己的系統(tǒng)約束和規(guī)劃目標。在本研究中，我們分析了異構(gòu)用戶模型中不同質(zhì)量用戶的排名策略。由于用戶的選擇性意見，可以選擇只有那些SINR估計值高于既定閾值的用戶才能了解他們的CSI。規(guī)劃和預編碼：文獻使用SINR用戶的估計上限來選擇適當?shù)腗IMO信道中的用戶。在本章中，我們提出了一種基于用戶輸出噪聲率的用戶規(guī)劃算法。在所提出的算法中，用戶的功率（即）泄漏到其他用戶的信道。這是決定用戶是否被選中的重要因素之一。在之前的工作中提出了早期基于SLNR的編碼，本章的貢獻計劃用戶使用SLNR指標。2.2系統(tǒng)模型考慮一個單基站(BaseStation,BS)多用戶MIMO系統(tǒng)的下行通信?；居蠳根發(fā)射天線。小區(qū)內(nèi)有K個活躍的用戶，每個用戶有1根接收天線。系統(tǒng)模型如圖所示。當K>N時，基站需要進行用戶調(diào)度，在每個時刻，最多選擇N個用戶服務(wù)。用戶i的接收信號可以表示為：MU-MIMO的下行廣播鏈路需要指出的是，泄漏和干擾這兩個概念的區(qū)別，主要是由于針對的主體不同，一個用戶泄漏到另一個用戶的功率，從另一個用戶的角度看，就是干擾。在用戶已經(jīng)選定，并且預編碼已經(jīng)確定的情況下，系統(tǒng)所有用戶泄漏到其它用戶的泄漏功率也就是所有用戶受到的干擾之和，即在用戶的設(shè)計和基于SINR索引的初始編碼的設(shè)計之間存在邏輯鏈接：雖然初始編碼項目需要關(guān)于所選用戶的信道的信息，而另一方面，在SINR的估計期間基于SINR的用戶計劃需要使用初始向量，因此在用戶計劃結(jié)束之前，基站不知道最終將選擇哪個用戶，因此初始用戶編碼的向量很難估計沒有SINR用戶。為了解決這個問題，傳統(tǒng)方法主要是選擇使用上下SINR邊界的用戶或近似用戶規(guī)劃方法。使用SLNR為用戶規(guī)劃SLNR的優(yōu)點是SLNR計算不需要為其他用戶使用預編碼向量，而只需要有關(guān)其他用戶的信道的信息。及時或來自用戶的反饋。2.3基于SLNR的用戶調(diào)度算法本小節(jié)提出兩種基于SLNR的用戶調(diào)度算法，這兩種算法分別適用于待選用戶數(shù)稍大于和遠遠大于基站發(fā)射天線數(shù)的情況。2.3.1算法1：基于SLNR下界的用戶調(diào)度在用戶調(diào)度完成之前，基站并不知道哪些用戶最終入選，因此難以精確地計算每個用戶比較精確的SLNR指標。一種自然的思路是，在計算某用戶泄漏到其它的功率是，假設(shè)其它所有活躍的用戶都被選擇了(因為不知道哪些最終會被選擇)。由于多計算了一些實際不存在的泄漏功率，這樣計算出的SLNR小于實際值，可以作為實際值的一個下界(lowerbound)。具體地，在計算用戶i的SLNR時，令G表示最終選擇的N個用戶組成的集合，有基于SLNR下界的用戶調(diào)度中，基站只需要計算所有待選用戶的,SLNRilb，i=1,...,K，選擇,SLNRilb最大的N個用戶即可。算法1的調(diào)度流程見表，其中G為選出用戶的集合。2.3.2算法2：基于SLNR的逐個用戶調(diào)度當小區(qū)中活躍的用戶數(shù)很大時，算法1中的SLNR下界就變得比較松，以此下界為指標的用戶調(diào)度性能就會惡化。為解決這個問題，本小節(jié)提出一個利用SLNR指標的逐個選擇用戶的調(diào)度算法。算法2的調(diào)度流程，見表。在算法2中，基站首先選擇CQIi（即信道增益）最大的那個用戶，然后逐個地添加用戶到已選用戶集合G。在每一步中，基站都計算當前的待選用戶集合T中所有用戶的SLNR。注意，這里只計算泄漏到已選用戶集G中的用戶的泄漏功率，而不是像算法1中計算泄漏到所有用戶的功率。每一輪基站都選擇一個當前待選用戶集T中SLNR最大的用戶進入已選用戶集G，這樣一共N步之后，基站就選滿了N個用戶2.4仿真結(jié)果在本章的模擬中，相應(yīng)的SLNR初始序列編碼使用SLNR初始代碼，SINR系列對應(yīng)的初始代碼使用ZFBF初始代碼。對于CSI用戶的有限反饋，我們使用隨機向量量化字典（RVQ），每個用戶將實際的比特數(shù)B和碼本號返回給基站ER碼本B比特是最接近碼本用戶頻道的代碼字號。具有每個用戶的比特B的碼本（即）。2b碼字是離線生成的，并且獨立地與基站共享。圖2-2將本章提出的算法1和算法2的速度之和與所選用戶數(shù)進行了比較。在2-2仿真中，假設(shè)基站知道每個用戶的完整信道信息。該系統(tǒng)的另一個參數(shù)是基站的天線數(shù)量是n=4，要選擇的用戶數(shù)量是k=20，最后選擇了四個用戶服務(wù)。如果所選用戶的數(shù)量略高于發(fā)射天線的數(shù)量，則算法1的總和基本上與算法2相同，但算法1并不復雜。隨著用戶數(shù)量的增加，算法2的效率比算法1好得多。當選擇的用戶數(shù)量較少時，算法1中SLNR的下限相對準確，整體性能良好。無論用戶數(shù)量多少，基本算法2都是準確有效的，因為它僅在計算SLNR時計算所選用戶的泄漏。算法1和算法2的和速率隨用戶數(shù)的變化下圖將提出的方法與傳統(tǒng)的基于SINR的方法進行了比較。為了等效，基于SINR的規(guī)劃算法使用基于SINR的低規(guī)模和連續(xù)規(guī)劃。其中，SINR的下限是所使用的文檔的下限，并且基于SINR的用戶的連續(xù)選擇是來自上表的算法。在模擬中，天線的數(shù)量是n=4，要選擇的用戶的數(shù)量是k=20，并且最終選擇了四個用戶服務(wù)。以下圖3中的用戶CSI是有限反饋。為了比較，下圖顯示了循環(huán)算法的性能，其中基站依次查詢每個用戶并將數(shù)據(jù)流發(fā)送給候選者。由于查詢算法一次只提供一個用戶，因此多個用戶之間不存在信道間干擾問題。從下圖中可以看出，基于SLNR的用戶規(guī)劃算法比傳統(tǒng)的基于SINR的用戶規(guī)劃具有更好的容量。雖然SLNR系列的效率允許SINR指標直接對應(yīng)于音量，但在用戶的規(guī)劃階段，指標無法準確估計，并且近似估計會導致效率損失，SLNR指標有自己的渠道增強功能。對他人的小泄漏并不像SINR那樣直接，但更容易理解它對系統(tǒng)和功能有益，并且SLNR在用戶的規(guī)劃階段更準確你可以做一個估計。SLNR調(diào)度與SINR調(diào)度的比較.N=4,K=20,B=12.下圖將提出的方法與傳統(tǒng)的SINR方法進行了比較。在等效的情況下，基于SINR的規(guī)劃算法必須使用基于SINR的小規(guī)模連續(xù)規(guī)劃。SINR的下限是要使用的文檔的下限，并且基于SINR的用戶的連續(xù)選擇是來自上表的算法。在模擬中，天線的數(shù)量是n=4，要選擇的用戶的數(shù)量是“=20”，并且最終選擇了四個用戶服務(wù)。下面圖3中的用戶CSI是有限的反饋。為了比較，我們展示了循環(huán)算法的操作，其中基站依次查詢每個用戶，發(fā)送數(shù)據(jù)流作為候選。該算法一次可以使用一個用戶，因此多個用戶之間不存在信道間干擾問題。從下面的圖中可以看出，基于SLNR的用戶規(guī)劃算法具有比傳統(tǒng)的基于SINR的用戶規(guī)劃更好的容量。SLNR系列的性能允許SINR指標直接對應(yīng)于音量，但是在用戶的計劃階段無法準確估計指標，并且近似估計導致SLNR指標的性能損失然而，SINR很容易理解它對系統(tǒng)和功能有好處，SLNR在用戶規(guī)劃階段更準確。SLNR調(diào)度與SINR調(diào)度的比較.N=4,K=20,B=SNRdB第三章有限反饋的MU-MIMO系統(tǒng)中預編碼和用戶調(diào)度的聯(lián)合設(shè)計本章研究有限反饋的MU-MIMO系統(tǒng)中的預編碼和用戶調(diào)度問題，提出了一種將預編碼和用戶調(diào)度兩個問題聯(lián)合設(shè)計的跨層優(yōu)化算法。3.1引言在諸如3GPP-LTE的標準無線通信標準中，MIMO技術(shù)已成為不可或缺的部分。隨著未來無線通信對用戶密度和速度的需求的增加，mimo研究技術(shù)已成為一個擁有眾多用戶的mimo系統(tǒng)。理論研究已經(jīng)展示了mu-MIMO在性能方面的優(yōu)勢，業(yè)界目前正在提出具體的標準化技術(shù)解決方案，這些解決方案利用MU-MIMO在工程中的優(yōu)勢。預編碼和用戶規(guī)劃技術(shù)是mu-MIMO系統(tǒng)中的主要技術(shù)。mu-MIMO預編碼的主要目的是消除或抑制不同用戶數(shù)據(jù)流之間的信道間干擾，同時增強每個用戶數(shù)據(jù)流的信道均衡。使用強制零級的其他預編碼經(jīng)典預編碼和基于噪聲的預編碼的信號輸出速率噪聲，還預編碼或信號以平衡每個用戶的均方誤差噪聲比和g空間。這些編碼通常要求發(fā)射機知道有關(guān)信道條件的更準確信息。具有有限反饋的前MU-MIMO編碼必須使用基于碼本的預編碼模式。另一方面，如果系統(tǒng)中活動用戶數(shù)據(jù)的活動流的總數(shù)大于基站的發(fā)送天線，則必須僅選擇特定用戶在給定時間操作。用戶在mu-mimo中的計劃是圍繞系統(tǒng)和容量進行規(guī)劃的。已經(jīng)引入了幾種特定的規(guī)劃算法。大多數(shù)用戶規(guī)劃算法（如第2章中提出的基于SLNR的用戶選擇和規(guī)劃）與初始編碼設(shè)計是分開的，并且是獨立實現(xiàn)的。同時，物理層的初始編碼與用戶發(fā)起的媒體訪問控制層的用戶計劃密切相關(guān)，用戶必須基于sinr等指標，以及這些指標進度評估需要使用矩陣/預編碼向量。因此，在優(yōu)化預編碼和用戶規(guī)劃之間的連接方面存在平臺優(yōu)勢。分層和跨學科項目是復雜系統(tǒng)設(shè)計中的熱門話題，通常有其優(yōu)點和缺點。在本章中，我們提出了一種用于具有有限反饋的MU-MIMO中的預編碼和用戶規(guī)劃的通用設(shè)計方案。在該方法中，基站和EU首先存儲一系列碼本。然后，每個用戶根據(jù)代碼簿選擇代碼字作為其編碼的預定中介。和碼本序列號和量化誤差以及通道父級的最大特異性。兩個比例信息值被返回到基站?；靖鶕?jù)反饋選擇合適的用戶，并使用最初由用戶恢復的碼字生成單個矩陣。并且單個矩陣的每個列向量用作預編碼中介。此外，基站根據(jù)音量標準找到適合于單個矩陣列向量的向量預編碼的用戶。完成上述步驟后，完成用戶規(guī)劃和預編碼的共同優(yōu)化沒有碼本的預編碼本章中生成碼本的方法可以被視為使用現(xiàn)有字典實時生成初始編碼矩陣的新思想。該方法的優(yōu)點是基于碼本和更多向量的預編碼的便利性，以實現(xiàn)部分非編碼的有效優(yōu)勢。3.2系統(tǒng)模型考慮單小區(qū)的多用戶MIMO系統(tǒng)的下行通信，小區(qū)中有一個基站和K個用戶，如圖3-1所示。基站有N根發(fā)射天線，每個用戶有M根接收天線。本章僅考慮每個用戶一個數(shù)據(jù)流的情況，因此基站最多可以同時傳輸N個用戶的數(shù)據(jù)。當K>N時，需要基站進行用戶調(diào)度，在某個時刻，選出N個用戶服務(wù)。用戶k的接收信道可以表示為有限反饋的MU-MIMO的系統(tǒng)框圖出于一個原因，我們應(yīng)該注意到修復了接收器連接向量，WE設(shè)計了第一個發(fā)送器編碼，在一個用戶的MMSE模式下，并連接連接仍然獲得更好的性能：選擇算法發(fā)送器的初始編碼作為等效信道的一部分與單個用戶MMSE的接收集成，第二個是用于許多用戶的接收器完成用戶調(diào)度，即向量MMSE的計算，需要對實際系統(tǒng)造成很大負擔。用戶k的SINR可以表示為3.3用戶調(diào)度和預編碼的聯(lián)合設(shè)計本章提出的用戶調(diào)度和預編碼的設(shè)計準則，主要還是通過優(yōu)化各個用戶的SINR來優(yōu)化系統(tǒng)的和容量。每個待選用戶向基站反饋了碼本序號和兩個標量后，基站就開始進行用戶調(diào)度和預編碼的設(shè)計?；臼紫雀鶕?jù)式(3-10)計算出各個用戶的SINR估計值，并且找出SINR估計值最大的用戶作為首選用戶。在確定了首選用戶后，基站利用首選用戶反饋的序號，在碼本中找到其希望的預編碼向量w1，用這個w1生成一個酉矩陣T=【t1,t2,t3,……，tN】。w1是矩陣T的第1列t1，而向量t2……tN將被用作后續(xù)選出用戶的預編碼向量。酉矩陣T的生成可以有不同的具體方法，比較簡單的一種是直接對w1進行奇異值分解w1=UΣVH，分解后的右酉陣V即可以作為酉矩陣T。基站將T中剩余的列向量tm,m=2……，N逐個作為預編碼向量，從未被選擇的用戶中，找出最適合以其為預編碼的用戶。在為向量tm=2……N,匹配用戶時，選擇用戶的準則就是看哪個用戶被選的SINR最大，即第m個被選用戶為其中S為選第m個用戶時的未選用戶集合。最后系統(tǒng)的和容量為其中G為選出用戶的集合。3.4仿真結(jié)果在本文中，我們通過蒙特卡羅模擬驗證了所提出的預編碼和用戶規(guī)劃項目的有效性。在本節(jié)的模擬中，通過適當?shù)臉颖?收益率曲線，采樣點的模擬數(shù)量為104，這對應(yīng)于誤差率曲線。將所提出的方法和傳統(tǒng)的一次性mimo系統(tǒng)的總和的累積概率分布函數(shù)與下圖進行比較。在任一種方法中，設(shè)置基站N=2的發(fā)射材料天線NA，用戶數(shù)量K=10，每個用戶的接收天線數(shù)量是M=2，以及信號和噪聲SNR=5dB的比率和碼本的大小是B=6比特同時，僅同時操作一個用戶以同時發(fā)送兩個用戶數(shù)據(jù)流。在提出的mu-mimo方法中，兩個用戶總是同時工作，每個用戶只有一個數(shù)據(jù)流。如圖3-2所示，所提出的方法在系統(tǒng)和容量方面超越了su-MIMO。在所提出的方法中，grmanmanniana碼本的效率是好的，因為前面的碼字在整個矢量空間中更均勻地分布。應(yīng)當注意，su-MIMO由用戶選擇，并且其容量和mu-MIMO是等效的。MU-MIMO性能的優(yōu)勢主要在于許多用戶的多樣性：如果在SU-MIMO中有很多用戶可供選擇，這兩種容量主要是由于特定的預編碼和用戶選擇算法取決于此外，su-MIMO還有其自身的用戶優(yōu)勢。然后在用戶的一端解碼兩個數(shù)據(jù)。mu-MIMO的優(yōu)點在于，由于同時傳輸?shù)膬蓚€數(shù)據(jù)信道來自不同的用戶，因此可能的組合更大，并且多樣性的好處更大。提出方法和SU-MIMO的和容量比較.N=2,M=2,K=10,B=6,SNR=5dB.下圖比較了提出方法和SU-MIMO的誤碼率(BitErrorRate,BER)。可以看出，雖然設(shè)計的目標函數(shù)不是最小化BER，但提出的聯(lián)合優(yōu)化方法的BER性能還是優(yōu)于SU-MIMO方案。下圖對應(yīng)的仿真參數(shù)和上圖中相同。提出方法和SU-MIMO的BER比較.N=2,M=2,K=10,B=6,SNR=5dB.下圖比較了所提方法與兩種非組合優(yōu)化方法的總和。其中，SINR方法使用不同的SINR估計來規(guī)劃用戶并接受波束預編碼的0功率，Synr方法第2章預編碼預編碼-根據(jù)SLNR中的建議編寫基于SLNR的用戶計劃。模擬參數(shù)是發(fā)射天線n=2，每個用戶的接收天線數(shù)量是m=2，用戶數(shù)量是k=10，每個用戶在選擇結(jié)束時有一個數(shù)據(jù)流，碼本取b=6位。通過接受互連優(yōu)化，該方法優(yōu)于用戶規(guī)劃和預編碼兩種方法。需要強調(diào)的是，與SINR和SLNR方法相比，所提出的方法中每個用戶的反饋比率是另一個比例。增加的反饋量可以顯著提高性能，因此值得付出努力。在模擬中，發(fā)送天線nan=4并且每個用戶的接收天線的數(shù)量等于M=1。并且要選擇的用戶的數(shù)量等于K=20.這稱為B=8位。提出方法和傳統(tǒng)分層設(shè)計方法的和容量比較.N=2,M=2,K=10,B=6.提出方法和傳統(tǒng)分層設(shè)計方法的和容量比較.N=4,M=1,K=20,B=8.本章提出的通用設(shè)計優(yōu)化和預編碼方案可以確保更好的性能和效率?！百|(zhì)量分析有兩個原因。一個不僅是用戶規(guī)劃過程的集成和預編碼的定義，還有多層設(shè)計效果。二，最終實際傳輸中使用的預編碼基于最初在發(fā)射機的末端寫入的碼本碼字生成編碼矢量，并且與相同大小的碼本（即反饋）相比，碼本碼字用作預編碼模式。比特數(shù)可以是比最終編碼更多的矢量數(shù)，例如，如果以常規(guī)方式使用6比特字典，則可以預編碼僅26=64個中間人。理論上，26x4=256矢量可用作預編碼。3.5本章小結(jié)本章提出了一個聯(lián)合項目，以優(yōu)化具有大量用戶的MIMO接收網(wǎng)絡(luò)中的用戶規(guī)劃和預編碼。在該方案中，基站根據(jù)優(yōu)選用戶的預編碼中介生成單個矩陣。并且單個矩陣的每個列向量用作預編碼中介。接下來，基站根據(jù)最大容量和最大容量的標準將適合于預編碼向量的用戶識別為單父列向量。一般優(yōu)化計劃對媒體訪問控制層（MAC）的初始物理層編碼和用戶規(guī)劃的兩個問題以及分離的用戶規(guī)劃和編碼的傳統(tǒng)方法執(zhí)行跨層優(yōu)化。比較。更大的系統(tǒng)和功能。第四章多小區(qū)環(huán)境中多基站協(xié)同傳輸?shù)念A編碼設(shè)計本章研究多小區(qū)環(huán)境下的多基站協(xié)同傳輸中的預編碼問題。在文獻的系統(tǒng)架構(gòu)下，提出了一種基站端的預編碼和用戶端的接收合并交替更新的迭代算法。將三種單小區(qū)的預編碼算法擴展到了多小區(qū)環(huán)境，并用于提出的收發(fā)端交替迭代更新的算法中4.1引言單個用戶和許多用戶的MIMO技術(shù)理論上具有較高的容量，但在真實的多小區(qū)通信環(huán)境中，小區(qū)之間存在大量的基站干擾，MIMO技術(shù)在空間資源的使用中嚴格限制好處。特別是對于小區(qū)邊緣的用戶，相鄰基站的干擾相對較高，連接性能相對較弱，導致整個系統(tǒng)的喉部狹窄。為了解決小區(qū)間干擾的問題，可以認為不同小區(qū)的基站是S的聯(lián)合，因此每個基站發(fā)送自己的數(shù)據(jù)，其他小區(qū)考慮到用戶自己的干擾代理CE，上校干擾小區(qū)用戶和相鄰基站的CE。以這種方式協(xié)調(diào)的多點傳輸技術(shù)被認為是MIMO多小區(qū)多用戶系統(tǒng)中多天線空間資源的進一步發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。MP3LPP-目前正在未來無線通信的主要標準中討論的技術(shù)，如Advanced。許多基站的協(xié)調(diào)傳輸預編碼項目可分為兩種：集中式和分散式。在集中式設(shè)計模式中，通常需要在基站之間完全共享所有用戶數(shù)據(jù)和信道狀態(tài)信息。在某些系統(tǒng)模型中，甚至存在高于基站的中央處理節(jié)點。然后，它收集每個基站的信息，唯一地設(shè)計每個基站的初始編碼，然后將其分配給每個基站。如果所有基站完全共享所有數(shù)據(jù)和用戶信息，那么許多基站可以被認為是虛擬增強基站，并且MU-MIMO系統(tǒng)的一些單小區(qū)算法是您可以順利地移動到文學模型。提出了一種用于多站MIMO系統(tǒng)的擴展塊對角化算法。在[126]中提出了一種集成的零力力梁設(shè)計算法，并結(jié)合公平規(guī)劃中的比例排序。并且，它可以在多站系統(tǒng)的性能改進和反向傳輸復雜性之間構(gòu)成合理的折衷。文獻特別提出了線性和非線性低復雜度波束形成算法，這些算法改善了移動邊緣用戶的性能。先進的預編碼設(shè)計在實際系統(tǒng)中具有廣泛的應(yīng)用。由于基站之間的信息交換需要大量的系統(tǒng)工作，因此存在設(shè)計基站之間協(xié)調(diào)有限的預編碼的問題。每個基站必須獨立地設(shè)計初始編碼，其中包括用于其自己的小區(qū)的用戶信息和關(guān)于處于分散設(shè)計模式的一些其他基站的信息。在本文中，我們提出了一種使用Tomlinson-Harashim-Pre-coding對用戶進行規(guī)劃和預編碼的聯(lián)合設(shè)計。以這種方式，基站可以共享關(guān)于用戶信道的信息，但是可以不提供關(guān)于用戶數(shù)據(jù)的信息。在文獻中，我們提出了一種執(zhí)行多小區(qū)預編碼的系統(tǒng)的分布式架構(gòu)。在該模型中基站之間沒有直接交互，但是用戶可以將該信道上的信息傳送到所有相鄰小區(qū)的基站。在本文中，一種分散迭代算法，用于分析多小區(qū)環(huán)境中上行鏈路和下行鏈路用戶之間的二元性，用于最小化用戶的sinr索引得到保證的基站的發(fā)射功率建議。在本文中，我們提出了一種使用時間上較大的空間相關(guān)性來控制小區(qū)間干擾的自適應(yīng)機制。在本章中，我們?yōu)槎鄠€小區(qū)邊緣用戶提出了預編碼擴展方法。在所提出的方法中，每個用戶將關(guān)于其自己的信道的信息傳送給所有相鄰基站。然后，每個基站使用該信息來綜合考慮用戶信號和相鄰小區(qū)用戶干擾，并獨立地設(shè)計其自己的加密。4.2系統(tǒng)模型考慮一個有K個小區(qū)相鄰的多小區(qū)邊緣地帶，如圖所示。每個小區(qū)有一個基站，服務(wù)該小區(qū)的一個用戶。每個基站有N根發(fā)射天線，每個用戶終端(UserEquipment,UE)有M根接收天線。本章只考慮每個用戶只有一個數(shù)據(jù)流的情況。第i個用戶接收到的信號為多小區(qū)多用戶MIMO的系統(tǒng)模型本章使用文獻中提出的散射結(jié)構(gòu)。用戶和數(shù)據(jù)庫結(jié)合本章提出的算法基站和基站之間的信息交換分為以下四個階段。（1）基于導頻信號，每個用戶應(yīng)估計與本站有關(guān)的基站信息和與用戶合作所涉及的相鄰基站的信息。（2）每個用戶將每個信道信息發(fā)送到每個基站。如果反饋帶寬有限，則必須首先量化信道信息然后發(fā)送;（3）每個基站獨立地使用來自所有用戶的反饋信道信息來設(shè)計本地小區(qū)用戶的傳輸和連接移動電話用戶接收器的矢量的初始編碼。（4）每個基站應(yīng)通過前饋鏈路通知當前小區(qū)用戶本地小區(qū)用戶。以上步驟后，各個基站就使用上面設(shè)計好的預編碼，傳輸本小區(qū)用戶的數(shù)據(jù)。需要注意，本章并不考慮用戶調(diào)度的問題，提出的方法是在用戶調(diào)度完成后的單純的預編碼和接收合并向量的設(shè)計問題，有的文獻中也稱為收發(fā)信機設(shè)計4.3仿真分析圖中比較了3種交替迭代更新算法的和容量性能。系統(tǒng)的參數(shù)為小區(qū)數(shù)(亦即基站數(shù)或用戶數(shù))K=4，每個基站的發(fā)射天線數(shù)N=4，每用戶的接收天線數(shù)M=2。算法的迭代次數(shù)都設(shè)為U=5。從圖中看出，基于迫零預編碼的交替迭代更新算法具有最優(yōu)的和容量，基于SLNR預編碼的交替迭代更新次之。而基于特征模傳輸?shù)慕惶娴掠捎谕耆豢紤]多小區(qū)的干擾，其和容量明顯小于前兩者。三種交替迭代更新算法的和容量比較.N=4,M=2,K=4,U=5.下兩圖分別給出了基于特征模傳輸?shù)慕惶娴滤惴ê突赟LNR預編碼的交替迭代更新算法的系統(tǒng)和容量在不同的迭代次數(shù)U下的變化。仿真參數(shù)為K=4，N=4，M=2。圖4-3和圖4-4中都表現(xiàn)出相同的規(guī)律，即隨著迭代次數(shù)U的增加，系統(tǒng)的和容量逐漸提高，但增加得越來越緩慢。從圖中可見，只需要幾次的迭代，就可以實現(xiàn)和容量顯著地提高，而并不需要太多次的迭代，也就是說基站的復雜度，也并不大?；贓MT的交替迭代更新算法和容量隨U的變化.N=4,M=2,K=4.基于SLNR的交替迭代更新算法和容量隨U的變化.N=4,M=2,K=4.需要說明，對于基于迫零預編碼的交替迭代更新算法，由于多小區(qū)的干擾被完全消除，所有進行多次迭代，和容量也并沒有顯著地提高，即在U不同的情況下，幾條和容量的曲線基本是重合的。從數(shù)學上也容易解釋這個現(xiàn)象，由于不存在多小區(qū)干擾，實際影響和容量的就是每個用戶的等效信噪比，不管迭代多少次，經(jīng)過多次線性變換后，其統(tǒng)計規(guī)律依然變化不大，所以主要還是本身的統(tǒng)計規(guī)律決定。4.4本章小結(jié)在本章中，我們提出了分布式基站的初始編碼以及用戶在多蜂窩基站環(huán)境中對矢量設(shè)計的集成。雖然本章中的系統(tǒng)模型不允許在基站之間直接共享用戶數(shù)據(jù)或信道信息，但基站可以從所有相鄰小區(qū)用戶接收反饋。每個基站設(shè)計其自己使用的編碼和集成調(diào)解器，由小區(qū)用戶接收，并在發(fā)射機-接收機終端采用替代的迭代更新算法。由于每個基站具有關(guān)于所有用戶的信道的信息，因此所有迭代都在基站處執(zhí)行，并且基站和基站之間的信息不需要交互?；究梢圆捎貌煌奶囟ú呗許來平衡小區(qū)用戶的性能和相鄰小區(qū)的破壞。在本章中，將三個單個小區(qū)中的預編碼思想擴展到多蜂窩模型，并提出了一種特定的備選迭代發(fā)射機-接收機更新算法。這三種方法是基于分解的基于預加密的備用復制算法，基于功能模式傳輸?shù)拿滤惴?，以及基于SLNR預編碼的備用迭代更新算法。仿真結(jié)果需要多次迭代才能獲得良好的系統(tǒng)和容量。后續(xù)主要考慮如何改進所提出的替代更新算法，以便每個用戶可以提供有限信道的信息。特別地，由于每個基站在沒有充分了解基站預編碼策略的情況下設(shè)計其自己的預編碼，因此涉及利用游戲的有限反饋和多用途問題來設(shè)計信息。第五章總結(jié)與展望5.1本文研究內(nèi)容在本文中，矩陣分析，信息理論和信號處理理論被視為主要工具，并且對于許多用戶來說，在MIMO系統(tǒng)的下游通信中規(guī)劃用戶的方法，尤其是傳輸?shù)慕Y(jié)束僅限于信道狀態(tài)。任何只提供信息的用戶對初始項目編碼等問題的研究本研究的目的是減少不同用戶之間的信道間干擾，減少不同小區(qū)之間的小區(qū)間干擾，并最大化每個用戶的等效信道增強。通過合理的通信機制和優(yōu)化的信號設(shè)計，提高了系統(tǒng)級容??量指標，如系統(tǒng)容量和故障率。以及可以輕松與現(xiàn)有主要無線通信標準集成的因素。特別是，本文的主要貢獻是：1）我們提出了一種基于信號泄漏噪聲率（slnr）的用戶規(guī)劃算法。在該算法中，基于SLNR指示符確定用戶是否正在操作。并且，它考慮了可以改善其帳戶和系統(tǒng)的其他用戶的渠道和次要干擾自我執(zhí)行的好處。根據(jù)系統(tǒng)中選擇的用戶數(shù)量，提出了兩種特定的排序算法，可以與全信道信息和有限的反饋信息一起使用。（2）理論上，對于大量用戶，分析了發(fā)射天線和接收天線的數(shù)量，用戶的數(shù)量，系統(tǒng)的用戶反饋比特的數(shù)量以及MIMO系統(tǒng)的容量的影響。系統(tǒng)參數(shù)。（3）已提出聯(lián)合項目，以優(yōu)化用戶規(guī)劃和預編碼，并提供最佳反饋。所提出的方法用于基站計算新的預編碼矩陣并使用由用戶和他的R鏈接的代碼序列的數(shù)量實時選擇用戶是兩個：用戶規(guī)劃和預編碼優(yōu)化該流程以在層之間實現(xiàn)一些利潤優(yōu)化。（4）研究了多蜂窩基站環(huán)境中的預編碼問題，提出了基站和用戶側(cè)編碼矢量的迭代算法。一個單小區(qū)預編碼算法被擴展到多小區(qū)環(huán)境，并且在上面提出的算法中用于迭代更新。該算法能夠有效地平衡小區(qū)信號功率與相鄰小區(qū)干擾之間的矛盾，實現(xiàn)良好的系統(tǒng)和容量。5）如果mimo信道具有強時間相關(guān)性，則提出了一種基于信道預測值的反饋機制。在該方法中，發(fā)射機接收機使用相同的方法來預測信道，并且用戶僅量化和發(fā)送信道的預測值和實際值之間的差值到基站。此外，高樣本信道值用于設(shè)計可以反映信道的統(tǒng)計特性的碼本。5.2未來展望本文的研究內(nèi)容主要集中在許多用戶的mimo系統(tǒng)中用戶預編碼和規(guī)劃的主要技術(shù)。以下是一些研究方向和未來研究方向的以下幾個方面。（1）基于SLNR的用戶規(guī)劃算法可以擴展到多小區(qū)環(huán)境，其中“泄漏”可以自然地擴展到相鄰小區(qū)用戶的泄漏噪聲。SLNR指示符的一個重要癥狀是初始編碼和用戶規(guī)劃可能會因個別用戶數(shù)據(jù)和集成而在不同系統(tǒng)目的之間進行折衷。SLNR是眾多妥協(xié)之一：即使沒有完全封閉的解決方案，也很容易找到可以通過系統(tǒng)的其他特定要求和限制來關(guān)閉的解決方案。他擁有技術(shù)專長很強大。（2）對如何有效使用多位反饋的反饋有限的mimo系統(tǒng)始終是研究的主題。當前的行業(yè)標準主要討論不使用碼本的預編碼。在本文檔的第3章中生成碼本的方法可以被認為是使用現(xiàn)有字典實時生成預編碼矩陣的新思想。該方法的優(yōu)點是基于碼本和更多向量的預編碼的便利性，以實現(xiàn)部分非編碼的有效優(yōu)勢。（3）許多小區(qū)的聯(lián)合預編碼，也稱為同時多點傳輸（CO-MP），是當前LTE-A標準中討論的熱門話題，并且是非常不同的。在實際系統(tǒng)中，難以完全共享基站之間關(guān)于信道和數(shù)據(jù)的所有信息，因此僅需要在另一側(cè)之前知道其他基站的受限信道。它集中在每個基站以推斷編碼策略。根據(jù)您自己的第一個編碼計算。這需要結(jié)合幾種理論算法來進行博弈論設(shè)計。并且，每個基站可以做出獨立的決定，最后，每個基站的決定也可以與系統(tǒng)級評估指標相匹配。（4）在使用信道預測值的反饋機制中，除了考慮信道的時間相關(guān)性外，還可以考慮頻率相關(guān)性，因此相鄰頻率資源的相鄰不同塊的反饋帶是反饋帶。我會記錄。另外，根據(jù)信道的大樣本值分析二階統(tǒng)計量，建立二階信道估計模型以提高預測的準確性。致謝時光荏苒，歲月如梭，我馬上就畢業(yè)了，就要離開我親愛的學校以及我敬愛的老師們和情愛的同學們。當我停止這篇論文的時候，我知道我的校園生活在此刻就要畫上句號，這是我不得不承認的?；仡欉@三年的時間，我認識了很多人，也得到了很多人的關(guān)心與幫助。首先誠摯的感謝我的論文指導老師。感謝老師在忙碌的教學工作中擠出時間來審查、修改我的論文。還有教過我的所有老師們，你們嚴謹細致、一絲不茍的作風一直是我工作、學習中的榜樣；他們循循善誘的教導和不拘一格的思路給予我無盡的啟迪。在我的學習中，導師一直是嚴格的要求，所以我才能在學術(shù)上進步。從日常學習到論文寫作，我在老師的身上看到了淵博的知識以及他無私奉獻的精神。在論文寫作的每一環(huán)節(jié)，導師都嚴格控制并且付出了很多的精力和時間。多虧了老師的指導，才讓我能夠完成這一論文。在本次論文設(shè)計過程中，我的指導老師對該論文從選題，構(gòu)思到最后定稿的各個環(huán)節(jié)給予細心指引與教導,使我得以最終完成畢業(yè)論文設(shè)計。在學習中,老師嚴謹?shù)闹螌W態(tài)度、豐富淵博的知識、敏銳的學術(shù)思維、精益求精的工作態(tài)度以及侮人不倦的師者風范是我終生學習的楷模，導師們的高深精湛的造詣與嚴謹求實的治學精神，將永遠激勵著我。這三年中還得到眾多老師的關(guān)心支持和幫助。在此，謹向老師們致以衷心的感謝和崇高的敬意！最后，感謝所有的老師給予我的幫助和關(guān)心，我相信在未來的日子里我一定更加勤奮，做一個對社會有貢獻的人。再一次感謝我的導師，感謝您的無私奉獻，讓我可以在學業(yè)上取得這么大的進步。大學生活一晃而過，回首走過的歲月，心中倍感充實，當我寫完這篇畢業(yè)論文的時候，有一種如釋重負的感覺，感慨良多。我要向百忙之中抽時間對本文進行審閱，評議和參與本人論文答辯的各位老師表示感謝。感謝三年中陪伴在我身邊的同學、朋友，感謝他們?yōu)槲姨岢龅挠幸娴慕ㄗh和意見，有了他們的支持、鼓勵和幫助，我才能充實的度過了三年的學習生活。參考文獻[1]T.S.Rappaport.WirelessCommunications:PrinciplesandPractice,2nded.NewYork:AddisonWesley/Pearson,2004.[2]M.Rahnema.OverviewoftheGSMsystemandprotocolarchitecture.IEEECommun.Magazine,1993,31(4):92-100.[3]D.N.Knisely,S.Kumar,S.Laha,etal.Evolutionofwirelessdataservices:IS-95tocdma2000.IEEECommun.Magazine,1998,36(10):140-149.[4]P.Chaudhury,W.Mohr,andS.Onoe.The3GPPproposalforIMT-2000.IEEECommun.Magazine,1999,37(12):72-81.[5]InternationalTelecommunicationsUnion,/net/home/index.aspx.[6]李世鶴.TD-SCDMA第三代移動通信系統(tǒng)標準.北京:人民郵電出版社,2003.[7]尤肖虎.未來移動通信技術(shù)發(fā)展趨勢與展望.電信技術(shù),2003,(6):