密集分布式无线网络系统中高能效MIMO传输及迭代接收技术研究

Ultra-dense wireless distributed networks, featuring dense deployment of nodes and extensive cooperation, is a potential technique to provide higher spectrum efficiency and energy efficiency that are required by the future wireless communications. However, as there are increasing nodes and users in the new scenario, conventional multiple-input multiple-output (MIMO) transmission methods cannot be directly applied due to the more severe multi-user interference and high implementation cost. In this project, we work on the energy efficient MIMO transmission and iterative receiver for ultra-dense wireless distributed networks. Based on the theoretical analysis of energy efficiency, we develop energy efficient adaptive MIMO transmission methods that can utilize both perfect and statistical channel state information, which will be essential for designing high data rate and energy efficient wireless communications in the future.

以分布式密集部署和大规模协作为基本特征的密集分布式无线网络系统，是实现更高效的频谱效率和绿色无线通信的双重目标，满足未来移动通信的需求一种潜在技术。然而随着无线节点的密集部署和用户数量的大幅增加，传统的MIMO传输方法因面临严重的多用户干扰以及实现复杂度方面的挑战而不再适用。本项目拟对密集分布式无线网络中高能效MIMO传输和迭代接收技术展开深入研究，在能量效率分析的基础上，综合利用瞬时和统计信道状态信息，探索一体化的自适应MIMO发送和迭代接收方法，为构建高速率、高效能的未来移动通信系统打下相关技术研究基础。

以大规模协作为特征的大规模MIMO传输，具有大幅提高频谱利用率和能量效率的潜力，已成为未来移动通信系统关键技术。本项目对大规模MIMO传输及其高效接收技术展开了系统性研究，深入探索大规模MIMO信道模型，挖掘大规模MIMO空间特征的基础上，完成了MIMO容量分析，基于全向预编码的同步及控制信息传输，大规模MIMO上下行信道估计与迭代接收方法，以及大规模MIMO链路自适应方法等关键理论方法的研究，进而形成大规模MIMO完整传输方案，为大规模MIMO传输技术真正走向应用提供理论依据和方法指导。本项目根据拟定计划展开了研究，并着重针对室外大规模MIMO场景，取得了预期的研究成果，已全面完成了预期的成果目标。所取得的代表性进展包括：（1）考虑基站配置多个分布式放置的天线阵列及用户配置多天线的大规模MIMO系统，建立一般性大规模MIMO信道Gram矩阵的自由确定性等同，进而得到大规模MIMO 上行信道遍历互信息的确定性等同及和速率容量可达的最优发送协方差矩阵；（2）提出了全向预编码大规模MIMO全向传输理论方法，能够在大维情况下最大化可达遍历速率、最大化可达分集度与最小化中断概率；（3）在探索大规模MIMO信道模型的基础上，根据波束域稀疏特性，提出了基于压缩感知的非正交导频设计，以及修正子空间追踪算法和AMP算法，解决大规模MIMO上下行信道估计导频开销过大问题；（4）提出了大规模MIMO子载波索引调制，以及大规模MIMO空频索引联合调制方法，并设计了相应的高效接收方法，在不损失频谱效率和BER性能的条件下，提高了能量效率；（5）研究大规模MIMO波束分多址传输中基于互信息的链路自适应方法和基于MMSE接收机的低复杂度自适应传输方法，解决大规模MIMO系统中链路自适应方法与接收机的失配问题，以及实现复杂度问题；（6）完成了大规模MIMO波束分多址场景下用户波束选择与功率分配、通道一致性校准、以及基于串行软干扰抵消的迭代接收算法，解决大规模MIMO实现复杂度过高问题。