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2.4仿真结果与分析15
2.5本章小结19
3低复杂度预编码算法研究20
3.1引言20
3.2系统模型20
3.3三种低复杂度预编码算法21
3.4仿真结果与分析23
3.5本章小结28
结论30
致谢31
参考文献32
1 绪论
1.1 研究背景 由于人们对于无线通信速率需求上的急剧增长，现代无线通信技术得以在过去的一个世纪中保持高速发展。而随着近年来互联网的高速发展，这种发展趋势将在未来5-10 年将被进一步保持。3GPP (3rd Generation partnership project) 于 2012 年通过了 LTE-A (Long term evolution-advanced) 标准。该标准的下行峰值速率可高达 1Gbps，因此在短期内依旧可以满足人们对于系统容量和通信速率的要求。然而，伴随着移动互联网的急速发展以及每年大城市中数以百万计的移动终端数量增长，LTE-A 所能提供的这种供需平衡将在不远的将来被进一步打破。据预测，无线通信系统的容量和速率将于 2020 年达到目前的数千倍以上。因此，尽管当前的4G（4th Generation）系统可以达到千兆比特级别的传输速率，但仍无法满足 5年后人们对于无线通信网络的需求。 为了满足人们日益增长的需求，全球各大通信标准制定机构大致给出了两类解决方案。第一类解决方案是采用提高通信传播带宽的方式来提高传输速率，然而这类解决方案的成本较高且对于频谱资源较为紧张的今日无疑是雪上加霜；而第二类解决方案是采用提高频谱效率的方式来进一步提高通信系统传输速率。在LTE-A中，提高频谱效率的技术包括多输入多输出 (Multiple-input multiple-output, MIMO)、正交频分复用、多载波和正交频分复用 (Orthogonal frequency pision multiplexing, OFDM)。其中 MIMO技术相较于传统的单输入单输出 (Single-input single-output, SISO)技术，可以通过提供额外复用增益和分集增益来提高系统的频谱效率和容量，因此受到了业界专家学者的广泛关注[1]-[3]。同时由于功率分配、波束成形等技术的应用， MIMO 系统得以对干扰进一步抑制，进而提高系统传输的可靠性和速率。而OFDM与MIMO两种提高频谱效率的技术的结合产物MIMO-OFDM技术已被IEEE802.16采纳为LTE-A的关键技术之一，成为日后通信技术研究的重点。 现如今，尽管运营商们依旧在进行着 4G 网络的部署，但移动通信工业早已开始着眼于5G (5th Generation)通信网络的研究。目前，业界对于 5G系统主要由三方面的要求，首先是对于大容量系统连接的支持，其次是对于不同的服务、不同应用和与当今大相径庭的未来用户需求的执行能力，最后是对于频谱的有效且灵活的运用能力[4]。
而在未来的5G传输技术方面，Marzetta 提出了大规模天线阵列技术，即显著增加原有 MIMO 系统基站上天线数量，进而大幅提高系统的传输速率和系统容量[5]。因此，大规模 MIMO 技术在未来将可能使得 4G 在功率效率和频谱效率上提高一个数量级。本文在此背景下重点研究了大规模 MIMO系统中的预编码算法。
1.2 大规模 MIMO 技术简介 在过去的 20 年中，大规模 MIMO 技术已被学者们进行了广泛研究。同时，由于它可以明显改善无线通信系统的容量和可靠性，它也在众多无线通信标准中被广泛应用。尽管最初的研究主要集中于两个配备多天线的移动终端间的点对点 MIMO传输，但近些年，研究重点已转至了更加具有实际意义的多用户MIMO (Multi-user MIMO, MU-MIMO) 系统中。在 MU-MIMO系统中，一个配有多天线的基站 (Base station, BS) 同时服务于多个单天线用户，而空间复用增益可以在用户之间共享。这种方式下，仅链路中的 BS 端需要配备较为昂贵的多天线设备，而用户端可以使用较为便宜的单天线设备。同时，由于多用户分集效应，MU-MIMO系统相较于点对点 MIMO 系统对于传输环境的依赖更小。 因此 MU-MIMO 已经成为 802.11 (WiFi), 802.16 (WiMAX) 以及 LTE 等通信标准中重要的组成部分，并在逐步在世界范围内被部署。当前的大多数 MIMO系统中， BS通常配有少量（少于 10 根）天线，因此在频谱效率方面，虽然有提升但相对微弱。 为了更加显著地提高增益并简化所需的信号处理过程，大规模 MIMO系统或者称为大规模天线系统 (Large-scale antenna systems, LSAS) 在文献[6]中被提出，其中每个 BS都配有更大数量级的天线，如图 1 所示。通过基于随机矩阵理论的渐进变量证明小尺度衰落和相关噪声的影响被抑制，同时每个小区中用户的数量与小区的规模无关，而每比特所需的传输功率也随着MIMO网络中小区数量的逐渐接近无穷而消失。此外，简单的线性信号处理方法比如匹配滤波 (Matched-filter, MF) 预编码和检测得以被应用于实现这些优势。
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