MIMO-OFDM系统的子载波智能分配及小区间干扰抑制

论文摘要

MIMO技术利用其空间子信道使高速数据传输成为可能,而OFDM技术能更加有效地利用频率资源。MIMO-OFDM的无线资源管理成为下一代移动通信的关键技术,且小区间干扰成为限制容量提升的重要因素。本文以优化系统容量为目标,围绕多用户MIMO-OFDM系统中的子载波分配和蜂窝MIMO系统中的小区间干扰抑制两方面内容,进行了理论研究、仿真验证和分析比较。主要工作有:在分析了常用的基于Frobenius范数最大化的分配准则和基于信道矩阵行列式最大化分配准则对多用户MIMO-OFDM系统的独占式子载波分配效果后,针对独占式子载波只在频域进行分配的不足,提出了一种空频二维的自适应子载波分配算法,通过在发射天线和子载波之间寻找最优用户组合来使系统容量最大化。仿真表明该方法较传统分配方法有较大的容量提升,且提升程度随着天线数的增多而加大,可获得更多的多用户分集增益。为进一步降低分配算法的复杂度,提出将遗传算法应用空频子载波分配。其一直接采用标准遗传算法;其二利用最大化Frobenius范数准则进行遗传算法寻优,它需要接收端进行最优发射天线的预选择并将选择的结果反馈给发射端。仿真表明:虽然以上两种方法都能以较小的容量性能损失换来复杂度的较大降低,但是第二种方法在性能和复杂度上都优于第一种方法。针对影响容量的蜂窝MIMO系统小区间干扰的问题,提出了一种块对角化方法。该方法不需要用户与相邻基站间的信道状态信息（CSI）,只需接收机端估计干扰和噪声的协方差矩阵并将其反馈给本小区发射基站,基站就可获得预编码矩阵来抑制干扰。仿真表明:该方法比无小区间干扰抑制的块对角化方案有较大的和容量提升。但该方法不能完全消除干扰,与单小区块对角化方案的性能还有一定差异。综上所述,本文在MIMO-OFDM系统的子载波分配和MIMO抗小区间干扰两方面提出的改进方法和结论可为下一代通信系统提供一些参考。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 SISO-OFDM 系统的无线资源管理
• 1.2.2 MIMO-OFDM 系统的无线资源管理
• 1.2.3 蜂窝MIMO 系统的干扰抑制
• 1.3 本文的研究内容与工作
• 1.4 本文的篇章结构
• 第二章 MIMO 系统容量性能、功率分配与仿真分析
• 2.1 引言
• 2.2 无线信道的基本特征
• 2.3 MIMO 系统信道模型及容量
• 2.3.1 MIMO 信道模型
• 2.3.2 单用户MIMO 系统的容量
• 2.3.3 多用户MIMO 系统的容量
• 2.3.4 MIMO 系统的容量仿真
• 2.4 MIMO-OFDM 系统模型
• 2.5 本章小结
• 第三章 多用户MIMO-OFDM 系统的子载波分配
• 3.1 引言
• 3.2 多用户MIMO-OFDM 系统子载波分配
• 3.2.1 系统模型
• 3.2.2 非空频的子载波分配方法
• 3.2.3 空频二维的子载波分配方法
• 3.3 仿真结果
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于遗传算法的天线和子载波智能分配
• 4.1 引言
• 4.2 空频资源分配的遗传算法
• 4.2.1 基于遗传算法的空频子载波分配方法
• 4.2.2 仿真结果
• 4.3 基于Frobenius 范数预选择的遗传算法
• 4.3.1 遗传算法可行域的预选择
• 4.3.2 结合Frobenius 范数预选择的遗传算法
• 4.3.3 仿真结果
• 4.5 本章小结
• 第五章 多小区MIMO 系统中的干扰抑制
• 5.1 引言
• 5.2 蜂窝MIMO 网络干扰抑制技术
• 5.3 蜂窝MIMO 系统中小区干扰抑制的块对角化方法
• 5.3.1 蜂窝MIMO 系统模型
• 5.3.2 无干扰抑制MIMO 系统的块对角化方法
• 5.3.3 基于小区干扰抑制的块对角化方法
• 5.4 仿真结果
• 5.5 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 本文总结
• 6.2 研究展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文