【摘 要】
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大规模天线系统作为5G核心技术之一在近些年得到了长足的发展，而作为分布式大规模天线系统的一个分支，Cell-Free Massive MIMO系统凭借其独特优势而逐渐成为未来移动通信网络的研究热点之一。其核心思想为使网络中大量分布式无线接入点通过相互协作，在相同的时频资源下为相对较少的用户提供服务，从而得以在避免越区切换的同时对抗阴影衰落并有效抑制干扰。然而这种分布式架构使得各无线接入点到用户间的信道不再满足独立同分布，传统集中式大规模天线系统中的很多上下行链路信号处理方法不再适用，因此上下行链路中信号处
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大规模天线系统作为5G核心技术之一在近些年得到了长足的发展，而作为分布式大规模天线系统的一个分支，Cell-Free Massive MIMO系统凭借其独特优势而逐渐成为未来移动通信网络的研究热点之一。其核心思想为使网络中大量分布式无线接入点通过相互协作，在相同的时频资源下为相对较少的用户提供服务，从而得以在避免越区切换的同时对抗阴影衰落并有效抑制干扰。然而这种分布式架构使得各无线接入点到用户间的信道不再满足独立同分布，传统集中式大规模天线系统中的很多上下行链路信号处理方法不再适用，因此上下行链路中信号处理是目前Cell-Free Massive MIMO系统中需要研究的问题之一。
本文首先分析了Cell-Free Massive MIMO系统的基本架构，包括其信道模型与传输协议。论述了现有的上行链路接收合并算法与下行链路中的预编码算法，并给出了相应的上行与下行链路频谱效率表达式，分析了现有上行合并算法与下行预编码算法中存在的问题与不足。同时，在不同场景下将Cell-Free Massive MIMO系统与传统的Cellular Massive MIMO系统的上下行频谱效率性能进行了对比分析。随后介绍了Cell-Free Massive MIMO系统中前向链路受限的模型，并详细阐述了前向链路容量对系统上行与下行链路频谱效率表达式的影响。
然后，针对现有的上行链路中合并算法与下行链路中预编码算法中存在的问题，本文考虑借助深度学习中的深度卷积网络来对上行合并算法与下行预编码算法进行改进。论文首先介绍了深度卷积神经网络的工作原理，以及无监督学习的思想，并以此为基础设计了一种全新的上行合并与下行预编码方案，并对该方案的频谱效率性能以及所需计算复杂度进行了分析。
最后，针对传统Cell-Free Massive MIMO系统架构的可扩展性问题进行了讨论，并提出了一种以用户为中心的系统架构来满足系统可扩展条件，并推导出该架构中上下行频谱效率性能表达式。进一步针对该架构特点，设计出一种改进的上行合并与下行预编码算法，并分析了前向链路容量对其频谱效率性能的影响。结尾总结全文，并给出了Cell-Free Massive MIMO架构上行与下行信号处理问题中的一些待解决问题和研究方向。
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