非理想空间分割多址接入及其应用外文翻译资料

 2022-11-10 02:11

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非理想空间分割多址接入及其应用

Ji-yingXIANG

摘要：我们研究了在非理想工程条件下空间分割多址（SDMA）的性能。当SDMA信道具有较高的层间相关性，条件数大，多用户多输入，多用户应优化输出用户设备（mummoue）分组，在某些情况非反馈模式。性能和开销。研究表明，即使对于某些非互易信道，非反馈模式也更可取。原理给出了分析和试下，应进一步减小尺寸。应用。由于信道测量一直是不理想的，因此我们使用两种方法，即反馈模式和验结果。

关键字：第五代（5G）；条件数；信道互易性；反馈模式；非反馈模式

1引言

一个经典的通信系统需要结合时间、空间和频率作为资源携带信息。不幸的是，资源总是供不应求。因此，高频谱效率对于任何一个无线通信系统。单通道频谱效率由香农极限规定（Karasawa，2016年）。不同种类的调制/解调（Jarry和Beneat，2015年）和编码器编码器技（Meloetal，2016；Sodha，2016）一个经典的通信系统需要结合时间、空间和频率作为资源携带信息。不幸的是，资源总是供不应求。因此，高频谱效率对于任何一个无线通信系统。单通道频谱效率由香农极限规定。（卡拉萨瓦，2016年）。不同种类的调制/解调（Jarry和Beneat2015年）和编码器/编码器技术（Meloetal，2016；Sodha，2016）用于接近香农极限。

时分复用（TDM），码分器多路复用（CDM）（张等，2016），频率分复用（FDM）用于聚合数据。从多个访问用户到单个香农频道（Dahlman等人，2016）。

因为香农极限和噪音极限近距离接触，空间分割多址接入（SDMA）成为进一步乘以光谱效率。有不同的SDMA，如单用户多输入多输出（SUMIMO），多用户MIMO（MUMIMO）、大规模MIMO和分布式MIMO（Adian，2014年；Adian和Adyan，2014年）。SDMASEG将通道逻辑地转换为多个通道，最终吞吐量满足多通道EX香农界限，可以是很多比单通道高出倍和Adyan，2014年）。SDMA已经成为最重要的第五代无线系统（5G）技术（Xiang，2015）。SUB-6G5G取决于关于提高能力的SDMA（Lu等人，2014年；Xiang，2015），而mmWave5g也取决于SDMA提高覆盖率（Jiang等人，2016年）。无线通信的实际情况是总是不理想的，而以前的研究通常是-假设通道可以实时测量测量结果准确。如何然而，在非理想情况下优化SDMA，未考虑。在实际工程情况下，测量至少受到量化的影响模拟到数字（AD）或数字到-模拟（DA）转换。它也受到缺乏本地时钟的精度。随着越来越多天线就位后，非理想情况下的本地时钟不容忽视。此外，测量过程总是在一定程度上需要时间，然后真正的通道将与测量不匹配-测量。此外，在某些情况下，通道甚至无法直接测量。在分频中例如，如果测量值为在下行链路中，然后是不可接受的开销将发生在大规模的MIMO。或者，如果-测量是在上行链路上进行的，然后是上下行时无法获取信号以不同的频率呈现。除此之外，通道条件或多或少不理想，这可能会引入层间-SDMA期间的引用，特别是在强制高阶SDMA。层间干扰将显著影响低信号性能-干扰加噪声比（SNIS）情况。无线通信的实际情况是总是不理想的，而以前的研究通常是-假设通道可以实时测量测量结果准确。如何然而，在非理想情况下优化SDMA我们分析了非理想因素，提出了解决方案。-重建通道并最大化SDMA性能，并开发自适应符合第三代的机制合作项目（3GPP）标准。此外，我们做了一个现场测试来验证优化，尤其在非理想信道条件下。因此，原来的互联网发射机和接收机之间的信道（图1a）可以等效为以下部分（图1b），即原始数据（多个-流数据）sntimes;1，一个r维向量（如-

倾向于N维向量-以0填充的维度元素）和原始数据转换为n维（高维）预编码过程后的矢量（预乘n维向量vntimes;n）。那么尺寸在移动mtimes;n空气后，将矢量减至m渠道。最终，这将成为一个M维M维均衡器接收矢量预乘umtimes;m）。

2非空分多址接入的理想通道条件

在多天线通信系统中使用n个发送器和m个接收器，通信-测量后的过程如图1a所示。-在接收到信号时，接收器需要反转并推导出传输数据。注意sum;mtimes;n是一个准对角矩阵，并且映射的逻辑通道独立于每个其他，可以视为独立的传输-SION通道无干扰。的增益值每个逻辑通道都是sigma;k，即H.在这种情况下，发射机和RE-接收单元可以进行联合处理。如果他们两个都不能联合处理信号SDMA可通过零强制或其他方式获得。方法。社区里有一些不理想的因素-阳离子，特别是在野外，如测量延迟，由ad/dacon引起的定量错误-版本、时钟抖动、热噪声或其他固有噪声和干扰。此外，空气接口通道本身并不理想，可能不适合解决SDMA。这些非理想因素导致偏离光学-优化的解决方案，甚至更大的错误（错误放大）。因此，有必要测量稳定性解决方案。为此，概念引入条件数。一个例子2-CN的描述如下由于信道映射的增益不同，如果cn很大，那么不同渠道的收益差别很大。因此，任何小的干扰都可以是AM-叠加在高增益通道上，这可能导致对估计值影响较大。矩阵与一个大的cn在性质上被称为“病态条件”。矩阵，相应的方程组是称为“病态系统”；否则，h是称为“条件矩阵”。如果cn非常大，建议不要强制更高阶病态方程；相反，等级和维度应该人为地重-利用无线调度的主动性将cn降低到正常水平假设逻辑信道i的增益为传输功率分布在变压器上-通道I的发射器是PI，然后测量功率逻辑通道的接收器是二.我一PA相似不管权力大小都可以得出结论使用注水方法或等功率法。采用等功率法例如，根据香农公式，我们可以获得。进一步分析表明，系统CA-容量随信噪比（SNR）的变化而变化。取决于CN值。在某些情况下（较小信噪比和较大的CN），系统容量SDMA流的数量越多（等级越高）甚至比一个系统更小SDMA流（低级）。图2显示了一个简单的一个二级案例的例子来解释概念。

在实际网络中，cn与con有关。-Enodeb天线的配置终端天线和周围的反射镜Enodebs和终端（角度延伸）。一般来说天线间距越大，天线间距越大附近有大量的散射，较小的Cn更大支持更高的SDMA等级。相反，天线间距越小，附近散射越小，较小的扩散角对SDMA不利。在这种情况下，渠道往往是病态的（xiang，2015）如果频道条件不好，CN可以通过将多个用户分组来有选择地优化。在除了达到最佳容量外，有时需要减少流（等级降低）。因此，它对非理想因素（例如噪声）和SDMA是更加稳定。否则，噪声会大大放大。当流的数量增加时，性能Mance降低。

3非空分多址接入-理想通道测量

在SDMA中，发射机需要预先编码。根据渠道情况正确。然而，由于终端和周围物体。因此，它是必须测量频道，然后计算基于测量值。信道状态通常由两个方法：非反馈模式和反馈模式。以下示例仅描述下行通道（从Enodeb到终端），而上行信道相似。1。非反馈模式。渠道是直接的上行链路测量，使用上行链路下行链路倒换-因此，获得了下行链路的估计值。渠道。终端各天线发声-以给定的频率和时间发送信号，然后Enodeb测量每个信道获取上行信道并估计具有互易性假设的下行信道。使用这种方法，终端不需要传输信道测量结果信息

上行链路，这种方法也被称为“标准transpar”-“，”使用两个特性，上行链路/下行链路

互易性和通道跨越时间连续。这个两个特点表明，该方法一般仅适用于时分双工（TDD）系统而不是FDD系统，因为频率不同-cies用于FDD的上行链路和下行链路。系统。因此，上行和下行的相位-链接通道不同。相位差上行链路和下行链路之间取决于SCAT-物体和距离是未知的量。

2.反馈模式（XuandGuan,2011；Jiang等人，2016）。首先，eNodeB发送一组通道-状态指示器参考符号（CSI-RS）通道和参考符号与彼此（图3）。终端测量参考-所有天线上每个eNodeB通道的ENCE符号-坦纳斯直接获得下行信道Situa-生成消息并发送预编码上行链上eNodeB的矩阵指示器（PMI）通道。在反馈模式下，标准透明度为不可能，因为终端涉及很深，测量信息应预先定义。当直接测量下行信道时-测量结果在原理。但是，测量结果需要在上行链路信息中报告；因此，测量-测量数据需要量化，以减少反馈量。例如，根据3gpp规格，振幅信息直接返回-移动并且相位在预先定义的码本。最终，只有代码本索引需要在上行链路信息中报告（3GPP，2009年；3GPPR1-050889，用于长期演变的MIMO）。即使代本很匹配，如果有的话，反馈的开销仍然很高大量的eNodeB通道。此外，消息反馈延迟大。在反馈模式下，eNodeB需要发送每个通道的独立参考符号。交流-根据3GPP4G规范，一个通道的参考符号约为4%。（图4）（3gpp，2009年）。当有几十个

通道，开销可能会变得不可接受。

n非反馈模式，下行信道为不直接测量。但是，有了上行链路-下行互易性，直接测量上行-链接可以被视为直接测量下行链路，这是绝对精确的。在广告中另外，这个过程不依赖终端，它可以是标准透明的。它不会受苦的从量化误差。因此，通常无反馈模式性能更好。非反馈模式的一个限制是-依赖于下行/上行（dl/ul）互易性。因此，非反馈方法通常是AP仅适用于TDD，不适用于FDD系统。其余的研究中，FDD非反馈的可能性研究了模式。

4反馈模式下的开销减少

随着块状物数量的增加MIMO天线，更多参考符号被映射到物理天线。但是，用户设备（ue）资源有限，因此过度参考信号开销会完全阻塞系统。在反馈模式方面，重要的是-减少MAS参考符号的开销-天线。基于子维度的方法是减少开销。参考符号是度量-取决于行和列天线在天线拓扑结构上。图5显示了32天线配置。

天线阵可以抽象成垂直的水平天线和通道元件对应hori的kronecker积-纬向矢量和垂直矢量。这样的话，CSI-RS参考信号水平发送和垂直方向，分别在RS期间传输。CSI-RS参考信号可以是DI-分为一个垂直的4TXCSI-RS组件和一个水平8TXCSI-RS组件，大大减少头顶的RS。例如，32个天线RS是减少到（8 4）Rs。在这种拓扑中，现有的CSI-RS引导模式不需要修改（8 4）-天线。相反，它们可以直接使用，在不同时间或不同频率测量-然后在伊诺黛布上合并。

基于子维度的缺点方法是这样的，因为使用了Kronecker产品在参考信号传输过程中，信道默认情况下被认为是高度相关的。那里因此，基于子维的反馈方法是仅适用于低级方案。基于反馈的设计类似于原则上基于试验的设计。的代码本根据参考，可以设计不同的方向。水平和垂直方向上的ENCE信号。基于前面描述的天线拓扑结构，当用户反馈测量值时，代码索引可以水平和垂直报告各方向（垂直尺寸为c1水平尺寸为c2）。

c1和c2表示周期性进给的代码-返回，并且C1反馈的周期比C2的。

下面的描述重点介绍如何反馈信道质量指示器（CQI）、PMI，和等级指示器（ri），如果全尺寸导频输入-通过使用参考信号压缩而不是SUB-迟寸。如果用户直接报告现成的频道信息和测量的干扰 噪声（i n）Enodeb的统计数据，而不是RI、PMI，而cqi，enodeb可以获得现成的通道-情况和I N信息以及准确的预-编码信息（mummo），但cqi信息-本次接收前获得的信息，无考虑接收器的性能。

可以给出接收器影响因子g。但是，它只表示接收器的一部分性能。除了子维度方法外，可以使用压缩传感方法。多天线通道响应是频率的函数，时间和空间，理论上是随机的变量。

根据许多真实的通讯站-tics，通道变化缓慢，这被称为“spar”-海峡大学。图6显示了matlab模拟。SIMU-关系表示信道随频率的变化。-频率和时间。显示频率响应对于次城市宏观场地、城市宏观场地，以及分别是城市微型场地（图6a）。渠道在1820到1840兆赫之间变化。通道稀疏有频率，尤其是次城市宏观和城市微观。显示时间响应，以及可以看出，随着时间的推移，河道是稀疏的，尤其是次城市宏观和城市宏观（图6b）。通道空间稀疏。在Addi-在许多情况下，频域稀疏度、时间-域稀疏性与空间域稀疏性共存。由于存在稀疏性，渠道可以采样稀疏而不是连续。鉴于此，压缩传感理论是为减少反馈而开发的反馈模式开销。然而，这是一个主要的缺点技术就是它强烈依赖于反馈和无法保证系统性能-缺乏先验信息的原因。

5在非-倒易通道

对于非互易通道（例如，FDD系统），反馈方法似乎是只有选择。然而，反馈方法显示性能方面的两个缺点（与码本匹配相关的降级、与反馈延迟相关的性能下降，开销高）和易用性（标准不透明度）。因此，这是必要的sary研究非反馈的可行性非互惠的方法（标准透明度）渠道

我们研究了成龙的统计特征。-首先是谷仓。n维信道矢量（h1，H2，hellip;，Hn）被多次采样。例如，对于3GPPA20兆赫信道被分割成100RE-源块。然后取样至少100次。而且，在时间域中，它被多次采样，例如，对于一毫秒，至少14次3GPP。所以，（H11，H21，hellip;，Hn1）（H12，H22，hellip;，Hn2），hellip;，（H1K，得到H2K，hellip;，HNK）。

6.空分多址现场测试

大规模MIMO SDMA的性能现场测试了64个通道，并与之进行了比较。传统的八通道伊诺代布。MAS-sive mimo和传统的enodeb是con-与现有核心网络连接。图7显示测试站点设置。Ue和Enodebs完

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