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大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)作为一种新型MIMO技术,被认定为5G中关键技术之一。然而,其诸多的优良性能依赖于信道状态信息(Channel State Information,CSI)的准确性。已有研究表明借助于导频能够估计信道,从而获得CSI。在万物互联的趋势下,有限的正交导频数与接入网络中指数型增长的用户数相矛盾,不可避免使得不同小区中的用户复用同一导频,从而导致基站在接收这些导频信号时无法区分,形成所谓的“导频污染”。目前,合理的导频分配是减轻导频污染的有效方案。但在诸多已有方案中,不论是一层或多层网络,大都假设每小区中用户数固定且相等或小区形状规则(如正六边形、半圆形等),而未来的大规模MIMO必定是小区密集型网络(或多层异构网络、超密集异构网络等),小区形状不规则且用户数随机,那么已有的导频分配方案在此场景下不再适用,即已有的方案缺少一定的灵活性。本文在前人研究的基础上,结合博弈论思想,从不同角度出发,给出3种导频分配方案。具体如下:1.在时分双工(Time Division Duplexing,TDD)大规模MIMO系统中,为了适用于用户随机分布且获得整体最优解,本文第三章节给出联合小区分组和联盟博弈(Joint Cell Grouping and Coalition Game,JCG-CG)导频分配方案。该方案主要分为两步即小区分组和同一小区组用户间的联盟博弈。在同一小区组用户间的联盟博弈中,我们给出联盟结构的定义、调整规则及最终稳定条件,分析了效用函数即信道估计的平均均方误差(Mean Square Error,MSE),并给出联盟形成算法来减轻导频污染。仿真结果表明JCG-CG优于联合小区分组和固定联盟(Joint Cell Grouping and Fixed Coalition,JCG-FC)和联合小区分组和随机联盟(Joint Cell Grouping and Random Coalition,JCG-RC)。2.在TDD大规模MIMO系统中,为了减少蜂窝间的干扰,保障蜂窝边缘用户的通信质量和满意度,本文第四章节给出联合用户分组和联盟博弈(Joint User Grouping and Coalition Game,JUG-CG)导频分配方案。该方案具体步骤如下:首先,根据用户信号强度将所有用户分为A、B两组,把接收基站信号强度弱的小区边缘用户记为A组,剩余用户则为B组。A组用户使用相互正交的导频,B组用户共享剩余的导频。然后,在B组用户联盟博弈中,用户被分成若干个互不相交的子联盟,属于不同子联盟的用户分配不同的正交导频序列,而属于同一子联盟中的用户使用相同的导频序列。最后,给出JUG-CG导频分配算法来减轻导频污染。仿真结果表明JUG-CG优于随机导频分配(Random Pilot Allocation,RPA)和贪婪算法(Greedy Algorithm,GA)。3.在TDD大规模MIMO三层异构网络中,为了保障微微小区中边缘用户的通信质量,同时改善系统的整体性能,本文第五章节在第三、四章节的基础上,给出JUG-CG导频分配方案。该方案适用于用户随机分布、小区形状不规则(即基站随机分布)。具体来说,它包含两步即用户分组和同一用户组中用户间的联盟博弈。首先,由公式(5.2)将微微小区中遭受强干扰的用户记为B1组,异构网络中剩余的用户则为B2组。然后,B1组用户使用相互正交的导频,B2组用户共享剩余的导频。在B2组用户联盟博弈中,我们推导、证明了每个用户的效用函数表达式(信号检测的均方误差和用户的频谱效率),给出三层异构网络下基于JUG-CG导频分配算法。仿真结果表明三层异构网络下JUG-CG优于RPA、GA和联盟博弈(Coalition Game,CG)。