massive mimo导频设计与信道估计-何毅.docx

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1、国内图书分类号 :TNC929.53 国际图书分类号 :654 密级：公开 西 南 交 通 大 学 研 宄 生 学 位 论 文 Massive MIMO导频设计与信道估计 年 级 2014 姓 名 何 毅 申请学位级别 硕 士 专 业 信息与通信工程 指导 教师 王 平 Classified Index: TNC929.53 U.D.C: 654 獅 JSf Southwest Jiaotong University Master Degree Thesis CHANNEL MASSIVE MIMO PILOT DESIGN AND CHANNEL ESTIMATION Grade: 2014

2、 Candidate: He Yi Academic Degree Applied for: Master Degree Speciality: Information and Communication Engineering Supervisor: Wang Ping May, 2017 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向 国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西 南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、 缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1. 保密 ，在

3、年解密后适用本授权书 ; y 不保密 ，使用本授权书。 (请在以上方框内打 V ） 学位论文作者签名 ： i 日期， 本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下： 1. 搭建 Massive MIMO链路级仿真平台，给出仿真流程图，仿真对比了 LS估 计与 MMSE估计的均方误差，有无导频污染对估计结果影响。 2. 对半正交导频设计原理进行介绍，以此为基础提出了半正交导频修正算法。 分析了半正交导频修正方案的帧结构、传输过程、传输性能，通过仿真将传统导频、 半正交导频、半正交导频修正三种导频设计的性能进行对比。 3. 将单小区半正交导频推广到多小区系统，给出多小区半正交导频设计帧结 构模型，分析

4、了多小区基站协作后的信道估计程流程。 4. 研究了两种多小区协作的信道估计方式 :基于 Bayes的协作式信道估计与基 于 TCGTR的协作式信道估计方式，对两种估计方式的过程进行详细介绍，通过仿 真对比其性能的优势。 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研宄工作所得的成果。 除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的 研究成果。对本文的研宄做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。本人完全 了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。 日期 :x, 7 摘要 多天线系统 （ MIMO)利用传输分集、空间复用等技术充分挖掘维度资源，

5、提高 传输效率和通信质量。随着通信技术的发展， 4G蜂窝网络中的多用户 MIMO并不能对 频谱效率和能量效率有数量级的提升，并且为满足通信的大容量、低功耗、低成本要 求，未来 5G网络提出在基站端布置大量的天线，在相同的时频资源块上服务多个小区 用户，增加有用信号的功率，从而增加信干比，能够显著克服信道衰落和噪声的影响， 使得基站处理能力得到显著提升。 论文首先介绍了 TDD和 FDD两种 Massive MIMO帧结构，并阐述了 Massive MIMO 使用 TDD模式原因，然后对 Massive MIMO TDD系统模型和导频污染进行介绍，详细 分析了系统上行导频传输和信道估计，上行数据

6、传输和 MRC检测，下行数据接收过程， 并搭建 Massive MIMO系统仿真平台，给出仿真流程图分析了传统导频设计的 LS估计 和 MMSE估计性能。 然后在 Massive MIMO系统框架下介绍了单小区半正交导频设计原理，提出半正交 导频修正方案。给出修正后导频的设计原理和帧结构，并对导频设计的上下行传输过 程以及性能进行研宄，将其与传统导频和半正交导频进行性能对比，给出了导频设计 方案仿真流程图，在之前建立的 Massive MIMO仿真平台对不同导频设计方案进行性 能对比。 最后介绍两种多小区协作信道估计方式。第一种为基于 Bayes估计的协作式信道 估计。首先介绍 Bayes估计

7、原理，分析 Bayes估计均方误差，到达角和协方差矩阵的 影响，然后根据Bayes估计提出一种协作式信道估计策略，将用户分组，找到信道估 计均方误差最小的一组用户 同时进行信道估计 ;第二种为基于 TCGTR的协作式信道估 计，此方法为第二章单小区半正交导频设计的扩展，将其运用于多小区系统，对 TCGTR 估计过程进行了详细阐述 ;最后将两种估计方法进行仿真验证，其性皆优于传统信道估 计方式。 关键词 ： Massive MIMO; TDD;导频设计；信道估计 Abstract Multi-antenna system (MIMO) utilizes transmission diversit

8、y and spatial multiplexing to fully exploit the dimension resources and improve the transmission efficiency and communication quality. With the development of communication technology, multi-user MIMO in 4G cellular networks can not improve the spectrum efficiency and energy efficiency in order to m

9、eet the large capacity, low power consumption and low cost requirements of communication letters. The future 5G network proposes to arrange a large number of antennas at the base station, serve multiple cell users on the same time-frequency resource blocks, increase the power of the useful signals,

10、thereby increasing the signal-to-interference ratio, which can significantly overcome the influence of channel fading and noise, Processing capacity has been significantly improved. In this paper, two kinds of Massive MIMO frame structures are introduced, and the reasons of using the TDD mode are de

11、scribed. Massive MIMO TDD system model and pilot pollution are introduced. The uplink transmission and channel estimation are analyzed in detail. , Uplink data transmission and MRC detection, downlink data reception process, and build Massive MIMO system simulation platform, gives the simulation flo

12、w chart analysis of the traditional pilot design LS estimation and MMSE estimation performance. Afterward, the principle of semi - orthogonal pilot design of single - cell is introduced under the framework of Massive MIMO system, and a semi - orthogonal pilot correction scheme is proposed. The desig

13、n principle and frame structure of the modified pilot are given, and the uplink and downlink transmission process and performance of the pilot design are studied. Compared with the traditional pilot and semi - orthogonal pilot, the pilot scheme is given Program simulation flow chart, in the previous

14、ly established Massive MIMO simulation platform for different pilot design performance comparison. Finally, two multi-cell cooperative channel estimation methods are introduced. The first is based on Bayesian estimation of collaborative channel estimation. Firstly, the Bayesian estimation principle

15、is introduced, and the Bayesian estimation of mean square error, arrival angle and covariance matrix is analyzed. Then, a cooperative channel estimation strategy is proposed based on Bayes estimation. The user is grouped to find a group of users whose channel estimation mean square error is the smal

16、lest Simultaneous channel estimation. The second is a cooperative channel estimation based on TCGTR. This method is used to expand the semi-orthogonal pilot design of the second chapter and apply it to the multi-cell system. The TCGTR estimation process is described in detail. The estimation method

17、is better than the traditional channel estimation method. Key words: Massive MIMO;TDD; Pilot design; Channel estimation 目录 m w . | Abstract . II 跟 . 1 第 1 章绪论 . 3 1.1课题背景 . 3 1.2 Massive MIMO国内外研宄现状 . 4 1.3多用户 MIMO技术 . 5 1.4研究主要内容及安排 . 7 第 2 章 Massive MIMO TDD系统介绍 . 8 2.1 TDD 模型 . 8 2.2 Massive MIMO

18、 TDD 模型 . 9 2. 2. 1系统模型 . 9 2. 2. 2传统导频设计 . 1 2.2. 3 ZC 序列 . 11 2.3 Massive MIMO 传输过程 . 12 2. 3. 1上行导频传输和信道估计 . 12 2.3.2上行数据传输与 MRC检测 . 13 2. 3. 3下行数据传输 . 15 2.4综合仿真分析 . 16 2.5本章小结 . 18 第 3章单小区导频序列设计 .19 3.1半正交导频方案 . 19 3.2半正交导频修正方案 . 20 3.3半正交导频修正传输过程 . 21 3. 3. 1第 1个相干时间传输过程 . 21 3.3.2后续相千时间传输过程 .

19、 23 3.4半正交导频修正性能分析 . 24 3. 4. 1上行链路传输过程 . 24 3. 4. 2下行链路传输过程 . 25 3.4.3性能评估 . 27 3.5仿真分析 . 28 3.6本章小结 . 34 第 4章多小区协作信道估计 . 35 4.1 Bayes 估计 . 35 4. 1. 1系统模型 . 35 4. 1. 2 Bayes 估计原理 . 36 4. 1. 3 Bayes估计均方误差 . 38 4.1.4到达角与协方差矩阵 . 40 4.1. 5基于 Bayes协作式信道估计 . 41 4.2基于 TCGTR的协作式信道估计 . 43 4.2. 1系统模型 . 43 4.

20、2. 2基于基站协作的信道估计 . 44 4.2. 3基于 TCGTR信道估计 . 45 4.3仿真分析 . 48 4. 3. 1基于 Bayes协作式信道估计 . 48 4. 3. 2基于 TCGTR协作式信道估计 . 49 4.4本章小结 . 51 第 5章结论与展望 . 52 5.1论文总结 . 52 5.2未来工作展望 . 53 m it . 54 参考文献 . 55 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 . 59 第 1章绪论 1.1课题背景 移动通信技术跨时代的发展，带动了移动通信网络数据业务的大幅度增长，并且 随着高速移动互联网和智能终端的普及，对现代移动通信网络系统提出了更高的

21、要求： 能容纳更多的用户，更快的传输速率，更优的通信质量，更广的区域覆盖等。这无疑 给移动通信系统和无线传输网络带来前所未有的挑战 1。 多天线系统 （ Multiple-input Mutiple-Output， MIMO)利用传输分集、空间复用等技 术充分挖掘维度资源 提高传输效率和通信质量。传输分集是利用多条独立路径传输 相同数据抵抗信道衰落，提高传输可靠信 ;空间复用是利用多条独立路径传输不同数据 来充分挖掘频谱资源。随着通信技术的发展， 4G蜂窝网络中的多用户 MIMO并不能对 频谱效率和能量效率有数量级的提升，并且为满足通信信的大容量、低功耗、低成本 要求，未来 5G网络提出在基站

22、端布置大量的天线，使得基站处理能力得到显著提升。 Thomas L. Marzetta 于 2010 年底提出了 Massive MIMO (Large-Scale Antenna System， Full-Dimension MIMO)时分双工 (Time Division Duplex， TDD)概念 wMarzetta 研宄了一种上下行传输采用时分复用的传输策略，不在试图利用多个基站之间的协作 传输来减小干扰，而是在基站端使用大量的天线和相应的波束成型技术，多个小区的 多个用户复用相同的时频资源，增加传输数据的信号功率，提高信干比，可以有效的 克服信道衰落和噪声的影响，显著提升传输可靠性

23、和频谱使用效率。 Massive MIMO系统在基站配置大规模天线阵列，服务多个小区的多个用户，是 MIMO技术的延伸和扩展 ww。 理论上，用户之间的信道相关系数会随着天线数的増加 呈现指数衰减，所以我们认为在 Massive MIMO系统中，用户信道间相互正交 81。所 以其拥有传统 MIMO的所有优势，同样需要基站获取上下行链路的信道信息 传统 MIMO采用 FDD(Frequency Division Duplexing)模式，终端向基站发送上行训练阶段的 正交导 频用以基站进行上行信道估计，基站向终端发送下行导频用以终端进行信道估 计并利用额外载波向基站反馈信道信息，这一过程并不适用于 Massive MIMO 。 因为 FDD模式中，下行训练过程中基站的每根天线都需要发送正交导频给终端，使得正交 导频数随着天线数的增多而增多，这样并不利于频谱资源的有效使用。所以 Massive MIMO米用 TDD(Time Division Duplexing)通信方式，利用 TDD模式下信道互易性， 通过上行训练即可获得下行信道的状态信息，并且 TDD模式还有一些独特的优势，其 频谱配置 灵活，可更高效率地利用频谱资源 1112;同时 TD-LTE是基于我国提出的