论文摘要
中继技术能有效地扩大蜂窝小区的覆盖范围,克服阴影效应,有效地提高系统的吞吐量。多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)技术通过增加发射端和接收端的天线数量,可以实现空分复用和提高分集增益,在不需要额外带宽和发射功率的情况下,提高频谱利用率,改善通信可靠性。MIMO中继系统将MIMO技术与中继技术结合起来,同时具备了两种技术的优势。在MIMO中继系统中,根据信道状态信息(Channel State Information, CSI),发射机可以优化预编码等信号处理技术,进一步提高系统的性能。然而在实际系统中,系统只能获得非理想的信道状态信息。在频分复用(Frequency-Division Duplex, FDD)系统中,通常是由接收端把量化后的信道状态信息或相应的预编码向量反馈给发射端,由于量化比特数是有限的,势必会引入量化误差;另一方面,即便在时分复用(Time-Division Duplex, TDD)系统中,虽然发射端可以通过上下行信道的对偶性获得信道状态信息,但是需要进行信道估计,由于噪声的存在以及无线信道的时变性,信道估计误差总是存在的。因此,本文重点研究了如何在非理想的信道状态信息下设计预编码,以增强系统的鲁棒性,改善MIMO中继系统的性能。在有限反馈下多用户MIMO中继预编码设计的研究中,本文考虑基站和中继仅能获得前向信道的量化信道方向信息(Channel Direction Information,CDI),以最小均方误差(Minimum Mean Squared Error, MMSE)为准则,研究了基站和中继的联合预编码设计,并充分考虑了CDI量化误差的影响,通过最小化给定量化CDI信息下的条件平均MSE来实现鲁棒性设计。将复杂的非凸优化问题,分解为两个较为简单的子问题,并求得闭式解,最后通过迭代算法来联合优化基站和中继的预编码。仿真结果表明,本文提出的鲁棒性方案可以比不考虑CDI量化误差的方案取得更好的比特误码率性能。在非理想信道估计下MIMO中继预编码设计的研究中,本文将CSI估计误差建模为高斯随机变量,在推导检测信号的均方误差表达式时,充分考虑信道估计误差,并根据最小均方误差准则(MMSE),给出了最优中继预编码矩阵。仿真结果表明,本文提出的方案与不考虑信道估计误差的方案相比,可以获得更好的MSE和BER性能。随着信噪比增大,这种性能优势也更加明显。当信道估计误差方差减小时,两种方案的MSE和BER性能都得到改善,同时两种方案的性能差距也变小。在非理想信道估计下双向MIMO中继预编码设计的研究中,本文联合设计中继预编码和目的节点的接收机,以最小化两个目的节点的检测信号的平均均方误差和,并采用随机模型来表示信道的估计误差。本文同时考虑了信道估计误差和接收端残余的自干扰对系统性能造成的影响。本文首先提出了一个迭代算法,交替优化中继预编码和目的节点的接收机,为了降低复杂度,随后又提出了一个中继预编码结构固定的算法,将问题转化为容易求解的功率注水问题。仿真结果表明提出的迭代算法可以有效地减小在信道估计差的影响,尤其是在高信噪比时,性能显著优于非鲁棒性迭代算法,并且提出的固定预编码结构算法性能与迭代算法接近。MIMO中继预编码技术领域仍有很多问题值得进一步研究。实际系统中,中继可以工作在不同模式,通常也会有不同的设计要求,因此需要设计相应的预编码。此外,在不同的信道量化方式和不同的信道估计方法下,如何合理设计中继预编码是有待研究的问题。
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标签:中继论文; 多输入多输出论文; 预编码论文; 非理想信道状态信息论文;