大規(guī)模MIMO通信系統(tǒng)中導頻分配策略研究.pdf

1、伴隨著信息技術的飛速發(fā)展，移動通信技術不斷創(chuàng)新，寬帶信息服務已經(jīng)延展到移動終端，以語音業(yè)務為主的傳統(tǒng)移動通信系統(tǒng)已逐漸演變成向移動用戶提供視頻傳輸、無線因特網(wǎng)服務的寬帶移動通信系統(tǒng)。最新投入使用的第四代(4G，4th Generation)移動通信技術，其峰值傳輸速率可以達到每秒千兆比特。但是，隨著移動新業(yè)務及智能終端的日益普及，無線數(shù)據(jù)傳輸需求呈指數(shù)級增長。截至2020年，移動通信業(yè)務量將達到目前系統(tǒng)運營業(yè)務量的一千倍，屆時4G移動通

2、信系統(tǒng)將無法承載這種急劇增長的通信業(yè)務需求。與此同時，頻帶資源緊缺的現(xiàn)狀也更為嚴峻，而授權頻譜并未得到充分的利用，頻譜資源的供需矛盾日益突顯。為了有效解決上述問題，不增加傳輸帶寬和發(fā)射功率便可大幅提升系統(tǒng)傳輸速率和系統(tǒng)容量的多輸入多輸出(MIMO，Multiple-Input Multiple-Output)技術應運而生。MIMO技術突破了傳統(tǒng)理論對收發(fā)端天線數(shù)量的限制，在發(fā)射端和接收端均安裝多根天線，同時進行信號傳輸來提高功率效率和頻

3、譜效率。然而，在目前典型天線節(jié)點配置的情況下，MIMO技術的性能受到很大的限制。例如，考慮實際配置的天線數(shù)目有限、接收端信道間干擾(ICI，Inter Channel Interference)問題等，將會導致非理想信道條件下其性能的大幅下降。為此，人們進一步提出了大規(guī)模MIMO(Large MIMO)的概念，其用大規(guī)模天線陣列代替目前采用的多天線以充分利用空間自由度來形成多條射頻鏈路，進而解決未來移動通信面臨的頻效和能效問題。

4、　　大規(guī)模MIMO技術是傳統(tǒng)MIMO技術的延伸和擴展，其基本特征是基站裝置數(shù)十乃至數(shù)百根天線形成天線陣列，基站覆蓋區(qū)域內(nèi)的移動用戶利用天線陣列提供的并行傳輸鏈路，在同一時頻資源上同時與基站進行通信。雖然大規(guī)模MIMO技術是應對未來通信瓶頸的重要手段，但其相關研究仍處在起步階段。符合實際的信道模型、適度的導頻開銷及實現(xiàn)復雜度等問題亟需深入研究解決。時分雙工(TDD，Time Division Duplexing)模式的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)上

5、行傳輸時，用戶向基站發(fā)送導頻信號，基站利用接收的導頻信號進行信道估計。由于導頻數(shù)量有限，用戶數(shù)目越來越多，相鄰小區(qū)用戶發(fā)送的導頻信號難以完全正交，信道估計不可避免的受到相鄰小區(qū)使用相同導頻用戶的干擾，這就是大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中的導頻污染，也是其瓶頸問題之一。
　　本文以緩解大規(guī)模MIMO導頻污染影響為著眼點，以提高系統(tǒng)和速率為目標，提出了兩種新的基于智能優(yōu)化算法的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)導頻分配方案，它們主要利用了人工智能領域的兩種性能

6、優(yōu)異的優(yōu)化算法，即遺傳算法(GeA，GeneticAlgorithm)與人工魚群算法(AFSA，Artificial Fish Swarm Algorithm)，這兩種啟發(fā)式算法通常被用來解決優(yōu)化問題?；谏鲜鏊惴ǖ膬煞N導頻分配方案可以充分利用其優(yōu)化算法的自身特性，突破局部最優(yōu)解的限制，同時能以較低的算法復雜度實現(xiàn)各小區(qū)用戶和速率的最大化，并最大限度地減輕導頻污染對系統(tǒng)性能的影響。論文通過仿真與分析發(fā)現(xiàn)，基于AFSA和GeA的導頻分配方