免费论文摘要：Network/Massive MIMO体例中的演练安排和信道估量题目接洽

搜集多入多出（Network Multi-input Multi-output，Network MIMO）本领保卫世界和平大会范围多入多出（Massive MIMO）本领能灵验控制小区之间的干预，普及体例的频带运用功效。在本质运用中，为了充溢表现Network MIMO和Massive MIMO本领的潜伏上风，基站须要获得完备的下行刹时信道状况消息（Channel State Information，CSI）。正文环绕CSI获得这一中心辨别对时间双工（Time Division Duplex，TDD）Network MIMO 中的信道估量题目，以用户为重心的Network MIMO中的演练资源调配题目，Massive MIMO中的导频传染题目举行了接洽。在TDD Network MIMO中，下行CSI是运用信道互易性性经过下行信道估量赢得。对于沿用正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）的Network MIMO体例，因为频带边际空子载波的生存，保守的鉴于分割傅里叶变幻（Discrete Fourier Transform，DFT）的信道估量算法将带来重要的信道估量缺点，线性最小均方缺点（Minimum Mean Square Error，MMSE）信道估量算法固然能供给最优的估量本能，但搀杂度较高且须要信道的统计消息。为领会决Network MIMO中的信道估量题目，正文提出了一种低搀杂度的信道估量算法。正文运用级数打开将矩阵求逆用几何矩阵乘法好像，并运用导频旗号的频域特性进一步将矩阵乘法经过DFT演算实行。为了缩小所需的信道统计消息，用平衡信道能量包办信道关系矩阵。仿真截止表白，所提出的估量算法本能逼近MMSE算法的本能。以用户为重心的Network MIMO为了能满意居于各别场所的用户的效劳品质诉求，将不行制止地引导彼此臃肿的协调簇（Cluster）。为了最小化信道估量缺点，每个协调簇中的各个基站发送的下行演练序列大概采用同一个效劳基站的各个用户发送的下行演练序列须要彼此正交。正文以最小化演练开支为目的接洽了以用户为重心的Network MIMO中的演练资源调配题目。经过将原题目建立模型为一个图论题目找了最优解。正文还提出了一种可用来本质大范围体例的低搀杂度的调配算法。仿真截止表白，所提出的低搀杂度算法与最优算法本能逼近，且从体例净含糊量的观点来看，以用户为重心的Network MIMO优于现有的恒定分簇的协调体例。导频传染是规范TDD Massive MIMO本能的瓶颈。正文运用信道的时域特性处置导频传染题目。商量到宽带体例中的信道报复相应（Channel Impulse Response，CIR）的时域稠密性，憧憬信道和干预信道的多径普遍不会同声达到接受机，所以，在时域上海大学局部憧憬信道和干预信道多径可辨别。正文运用CIR的时域可辨别性，先估量憧憬信道的功率推迟散布（Power Delay Profile，PDP），获得各条多径的时延，而后按照多径时延，从遭到导频传染的CIR估量中索取相映的多径重构信道，控制导频传染。为了精确赢得PDP估量，正文提出了一种在多个贯串的下行帧中将导频传染随机化的导频调配战略。仿真截止表白所提出的本领的本能优于现有的导频传染控制本领的本能。

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