大规模天线系统功率控制方法研究

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时间:2019-03-18

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1、密级参■@;公巧UDC:62L3——古二―式-梦聲^学号;。暇一-^?姻'。-mr^"的用.■.|||中|■|w^1广?今全1捧扇曜轉时1|^染聲隹硕±学位论文大规模天线系统功率控制方法研究研究生姓名:张家典导师姓名:巧雁翔副教授申请学位类别工学硕±学位授予单位东南大学一级学科名称信息与通信工程论文答辩日期2016年S月13日二级学科名称通信与信息系统学位授予日期20年月日答辩委员会主席王东明评阅人王东明废绍巧20116年5月7日来兩大嗦

2、硕±学位论文大规接天线系统功率控制方法研究专业名称:信息与通信工程研究生姓名:张家典导师姓名:蒋雁翔副教授RESEARCHONPOWERCONTROLFORMASSIVEMIMONETWORKSAThesissubmi行edtoSoutheastUniversityFortheAcademicDereeofMasterofEnineeringggBYJiadianZhangSupervisedby:AssociateProf.YanxiangJia

3、ngSchoolofInformationScienceandEngineeringSoutheastUniversityMa172016y,东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研巧成果。尽我所知,除了文中特别加W标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研巧成果,也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。.’'义。|《

4、反研究生签名:讀《典日期;7东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可W采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文挡的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可W公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公布(包括刊登)授权东南大学研巧生院办理。'研巧生签名:許争皮导师签名;雜辨日期:摘要数据业务的窝速发展和移动终端的快速普及对移动通信系统的谱效提出了越来越髙的要求,大一规模

5、天线技术因其高谱效特点而成为下代移动通信系统中的关键技术,。然而天线数目的増加会带来系统功巧的増加,资源的复用会引入形式复杂的干扰,导频污染会限制大规模天线系统性能的提升,本文分析了大规模天线系统中的通信性能并研巧了大规模天线系统中的功率。针对这些问题控制方法。,研究了大规模天线系统的用户性能首先。首先在理想信道状态信息情况下,分别推导出了在最大混合比接收和迫零接收情况下的用户接收信干噪比统计表达式,并分析了两者之间的性能差异。其次,在非理想信道状态信息情况下,推导出了最小均方误差信道估计、迫零接收情况下的用,户信干噪

6、比表达式,对用。然后利用了髙维信道向呈的统计特点户接收信干噪比的构成进斤了定量的分析,得到了导频功率与干扰噪声间的线性规律。同时,对用户接收信干噪比关于用户导频功一个用户信干噪比的上界率进行了渐近性分析,得到了。最后,在导频污染严重的场泉下,定义了一每用户能效,并提出了种可供参考的导频功率分配方法。仿真结果验证了用户接收信干噪比的实时结果与统计结果相吻合。然后,研巧了基于标准干扰函数的大规模天线系统功率控制方法。通过利用高维信道向量统计一特性、詹森不等式W及分式规划等近似变换操作,得到个包含变量賴合的凸优化问题,而变量错

7、合会使得数值计算方法异常复杂,。为了解决这类无法直接求取闭式解的问题提出了基于标准干扰一函数的功率控制方法,该方法求解得到个关于功率的隐式表达式,然后进行迭代更新,巧准干扰函数的固有性质保证了这个收敛过程会很快实现收敛,并会收敛到全局最优点。仿真结果验证了所提算法能够极快的收敛到穷捜法所实现最大能效点。一最后,研究了基于粒子群算法和多目标进化算法的大规模天线系统功率控制方法。方面,从一一能效优化角度出发,经过系列变化操作得到个凸优化问题,然后利用拉格朗日对偶方法和粒子群算法一,通过简单的迭代计算,捜索得到最优能效对应的功

8、率配置另方面,从多目标优化角度;出发,提出了基于多目标进化算法的功率控制方法。首先建立了同时最大化吞吐量和最小化系统功耗的多目标

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