导读:本文包含了随机波束成形论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:随机波束成形,机会干扰对齐,干扰对齐,干扰管理
随机波束成形论文文献综述
索龙[1]（2019）在《基于随机波束成形和干扰对齐的多小区传输方法研究》一文中研究指出随着智能终端的普及和移动宽带业务的高速发展,全球移动流量一直呈现指数级增长的趋势,与此同时,包括物联网设备在内的移动设备和连接数也在迅速增长。为了满足迅猛增长的移动数流量和移动连接数的需求,蜂窝网络呈现异构化和密集化的形态,多种类型网络接入点并存,多层异构小区重迭覆盖,用户灵活选择接入手段。网络的异构化和密集化部署,使用户的干扰环境更加复杂,给网络干扰管理和数据传输带来了挑战,制约了网络容量的提升。需要针对网络部署场景、干扰特征以及业务特点,选择合适的干扰管理和数据传输方法,提高网络吞吐量,保障用户服务质量。多小区干扰场景是蜂窝网最基本的干扰管理和协作传输单元,其中随机波束成形(Random Beamforming)和干扰对齐(Interference Alignment)技术分别由于利用多用户增益和自由度最大化的优势,适用于多小区干扰环境中。然而,这两种技术的应用还存在不少挑战,现有的随机波束成形速率分析方法不适用于一般性的多小区用户部署场景,机会干扰对齐的速率分析方法尚属空白,基于信道信息有限反馈和前馈的干扰对齐有效速率的精确分析方法匮乏,并且实际场景中链路的强干扰特征未得到充分利用。为解决上述问题,分析不同技术在多小区干扰场景中的性能,选择合适的传输策略,本文主要进行了以下研究工作:1.针对现有随机波束成形分析方法适用场景有限的问题,提出了多小区随机波束成形速率性能普适性分析方法。首先在多小区MISO和MIMO广播干扰信道的用户差异化部署场景中,利用用户SINR和SIR的分布特性,证明用户在中低SNR域的可达速率和高SNR域的极限速率都可以用耿贝尔型随机变量进行有效地近似,将现有基于极限吞吐量分布定理的速率分析方法的适用范围扩展到用户差异化部署场景。接着,在多小区用户差异化调度场景中,利用构造的用户等效SINR和SIR的分布特性,证明用户在全SNR域的速率都可用耿贝尔型随机变量来近似,将现有速率分析方法的适用范围扩展到用户差异化调度场景。所提出的多小区随机波束成形速率性能分析方法,普适于用户差异化位置部署、用户差异化调度概率以及全SNR域,形式简洁。利用该方法得到的理论值与仿真结果有很好的匹配,可以有效地评估多小区随机波束成形传输性能。2.针对缺乏机会干扰对齐闭式和速率分析方法的问题,提出了基于用户干扰子空间弦距的机会干扰对齐速率性能分析方法,得到了速率闭式表达式,精确地刻画机会干扰对齐在全SNR域的速率性能与部署参数的关系。首先,在多小区MIMO广播信道场景中,建立了用户干扰空间对齐度量与条件可达速率的关系,设计了一般性的机会干扰对齐可达速率分析框架。然后,在一类特殊的场景中,即每个用户的接收天线数N和基站j发射的数据流数dj满足∑j=1Idj=N+1时,得到了用户可达速率的闭式表达式,并证明其可以被近似为耿贝尔随机变量,简化了计算。最后,根据可达速率的表达式,验证了机会干扰对齐的自由度性能与用户增长的关系。仿真结果表明,所提出的机会干扰对齐速率性能分析方法与仿真值有很好的近似精确度,且该方法具有形式简洁、计算简单的优点,适用于多小区干扰场景中机会干扰对齐的传输性能评估。3.针对基于有限反馈的干扰对齐有效速率分析方法匮乏的问题,提出了基于随机矢量量化和矩阵元素标量量化的干扰对齐速率性能分析方法,建立了量化比特数与干扰对齐可达速率的精确关系式。首先在基于随机矢量量化的信道信息反馈方法中,把量化误差转化为等价的高斯信道误差,得到了其量化比特与可达速率的关系式。其次,在基于标量量化的信道信息反馈方法中,利用对信道矩阵元素的均匀量化与反馈,得到了标量量化比特数、量化误差分布以及干扰对齐可达速率的关系式。最后,在基于随机矢量量化的解码信息前馈方法中,分析量化误差对可达速率的影响,得到了量化比特数与干扰对齐可达速率的精确关系,并用仿真结果验证了不同量化方法中量化开销与干扰对齐可达速率关系的正确性。根据所提出的量化开销与干扰对齐可达速率的分析方法与精确关系式,可以根据实际环境确定最优的量化开销比例。此外,理论分析和仿真结果表明,标量量化比随机矢量量化更适用于一般的干扰对齐场景中的信道信息量化。4.针对单向强干扰部署环境,提出了联合干扰迭加与对齐方法,把传输的数据流分为迭加流和对齐流两类,其中迭加流在受强干扰的用户处被先解调并删除,对齐流在受干扰的用户处对齐到干扰子空间。根据该原理,首先把联合干扰消除与对齐方法中的收发机联合设计问题用加权和速率最大化(WSR)问题建模,接着证明了该问题与加权最小均方误差问题(WMMSE)的最优解等价条件,并利用该等价条件,设计了迭代优化求解方法来得到局部最优解。为了进一步提升迭加流上的速率增益,提出了改进的联合干扰迭加与部分对齐方法,允许迭加流在部分用户处对齐到干扰子空间,并采用WSR优化问题建模,证明其与WMMSE的最优等价条件,设计了迭代优化求解方法。最后用仿真结果表明,所提出的联合干扰消除与对齐方法,既充分利用了链路强干扰特性,在中低SNR域提高了可达速率,也在高SNR域取得了和传统干扰对齐相同的自由度性能。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2019-06-01）
王潇[2]（2014）在《基于随机共振的CDMA波束成形技术研究》一文中研究指出波束成形作为智能天线中的关键技术,可以有效地解决频谱资源匮乏的问题。它在通信系统中引入了空时处理的自由度,利用用户信号到达方向的不同,采用空分多址,将同时、同频、同码的信号区分开了,大幅度地提高了频谱利用率,扩展了系统容量。然而波束成形的精度会受到噪声的干扰,在低信噪比下,阵列的性能和输出信噪比会大幅度下降,阵列天线形成的波束已经不能准确地对准期望用户的方向,波束成形就失去了在空域上分离用户,并且抑制干扰的作用。因此,在低信噪比下提高波束成形的准确度就成为一个值得研究的课题。针对以上问题,本论文将研究基于随机共振波束成形结构和算法。在提出的结构中,接收信号先经过随机共振系统的处理,将淹没在强噪声背景中的微弱信号提取出来,然后进行自适应的波束成形算法。针对随机共振系统对采样率较高的要求,本文主要研究在高频段(3~30M)的波束成形问题。本文的主要内容为以下几个方面:1本文先详细介绍了基于朗之万方程的随机共振系统模型,并对随机共振的理论分析做了详细介绍。2由于绝热近似理论下的非线性随机共振系统(参数a=1 b=1)在检测微弱信号时受小频率参数的约束,给实际应用带来很大困难。针对这一情况,提出二次采样方法和调整系数法来检测任意大频率的微弱信号。以调节参数双稳态系统的基础上,研究了双稳态系统参数和信号频率之间的相互关系。对于淹没在噪声中的不同频率的输入信号,提出一种自适应调节参数的方法,使输入信号频率和双稳态系统达到最佳共振效果。3本文详细介绍了自适应波束成形的概念、算法准则和常用算法。重点介绍并推导了两种CDMA系统中的多目标自适应解扩重扩波束成形算法。4在以上研究的基础上,本文提出了一种自适应的阵列天线信号处理结构,将自适应随机共振应用在多目标自适应解扩重扩波束成形算法中,通过仿真在极低信噪比下使算法性能得到大幅度提高。(本文来源于《电子科技大学》期刊2014-04-15）
高新涛,赵季红,曲桦[3]（2013）在《基于随机波束成形的多天线用户系统的容量研究》一文中研究指出随机波束成形技术是一种有限反馈的线性预编码算法,当活跃用户足够多时,能够逼近多输入多输出系统的和容量上限。然而已有的随机波束成形算法主要关注于单天线用户系统。为了提高随机波束成形算法的普适性,提出一种针对多天线用户的随机波束成形算法。该算法首先通过随机波束成形对用户进行预选,然后利用量化合并技术将每个预选用户的多根天线合并成单天线后完成波束成形。仿真结果表明,当系统内多天线用户为实际数目时,本算法在系统和容量上优于现有随机波束成形算法。(本文来源于《重庆邮电大学学报(自然科学版)》期刊2013年06期）
于波,李静,吕秀丽,张华[4]（2010）在《联合随机波束成形与迫零预编码的多波束选择》一文中研究指出随机波束成形(RBF)在系统用户足够多时,具有与最优预编码方案相同的容量尺度。当系统用户少时,性能却下降严重。针对该问题,提出了联合RBF和迫零波束成形(ZFBF)的广播信道预编码方案。该方案利用RBF实现用户的初步调度,然后要求初选用户附加反馈量化的信道方向信息(CDI)和信道质量信息(CQI),在基站根据CDI和CQI反馈完成最终波束选择和ZFBF预编码。仿真结果表明,所提出的预编码方案,与现有的增强型RBF相比,在基本不增加上行链路反馈量的前提下,可明显提高系统和容量。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2010年35期）
梁学俊,朱光喜,苏钢,王德胜[5]（2009）在《基于随机波束成形MIMO系统的信道反馈算法》一文中研究指出MIMO系统是未来移动通信发展的趋势。随机波束成形利用包含信道质量的反馈信息,可以开发多用户分集增益,进一步提高MIMO系统的容量。然而繁重的反馈信息会占据大量的无线资源,降低系统的实际效率。主要研究降低随机波束成形MIMO系统反馈开销的方法,提出了两种部分信道反馈算法:门限反馈和最优反馈。理论推导表明了系统平均容量与反馈率之间的权衡关系,仿真结果证明了只要恰当地选取反馈参数,这两种反馈算法可以在几乎不牺牲系统容量的前提下,极大节省反馈开销。其中,门限反馈在系统容量方面表现要好于最优反馈,而最优反馈在实现简便性方面要强于门限反馈,因此实际设计时要折中考虑。(本文来源于《计算机科学》期刊2009年05期）
戴吉祥[6]（2008）在《随机波束成形系统中的关键技术研究》一文中研究指出多天线技术将成为下一代无线通信系统的关键技术之一,它可以提高数据传输速率和信道利用率。随机波束成形系统在此基础上利用了多用户分集增益,提高了系统整体平均流量。结合合理的无线资源管理算法,可以进一步提高无线资源的利用率,并改善用户体验。因此,随机波束成形技术可以应用于下一代无线通信系统,支持各种新兴的业务。本文首先对随机波束成形系统进行了分析,对其关键技术进行了归纳。主要研究了叁方面的技术:提高平均系统流量的用户调度算法、宽带无线通信系统中的信道状态信息反馈算法和改善用户体验的调度算法。贪婪算法是用户调度的常用算法,可以使计算复杂度大幅下降,但依然会随着用户数的增加而增长。本文在研究该算法的基础上,提出了一种低复杂度的功率分配和多用户调度算法。本文应用最优化原理以及数学归纳的方法,分析多用户调度及功率分配的特性,针对随机波束成形系统提出了改进型贪婪算法。通过计算机仿真,验证了改进的贪婪算法每次调度进行用户搜索和功率分配次数等于天线数;并且,获得了和穷举算法相当的平均系统流量。为了提高宽带无线通信系统中上行反馈信道的利用率,提高信道状态信息的反馈效率,本文针对随机波束成形技术,提出了一种适用于OFDMA系统的反馈调度方案。该方法根据OFDM子载波信道具有的相关性,动态地将相邻的OFDM子载波进行关联分组,为分组中每一个子载波在所关联子载波的波束中匹配最佳波束,获得较准确的信道方向信息,可以实现较高的系统流量。该方法对动态子载波分组的信道状态信息统一进行反馈,并采用判决型反馈的方法,降低了系统上行反馈信息量,提高了上行反馈效率。经计算机仿真验证,本文所提方法的上行反馈信息量仅为子载波独立进行有限反馈时的30%。最后,本文研究了用于改善用户体验的调度算法。主要涉及综合考虑了平均系统流量、用户分组延迟和用户公平性等参数的用户调度算法。分析了在随机波束成形系统中,设计这类调度算法的要求和方法。并且研究了叁种典型的调度算法:PF、JOBS、和TFS。本文针对随机波束成形系统中的几项关键技术进行了深入研究,取得了一定的研究成果。随着网络协作与网络互通方面技术的发展,随机波束成形系统也可以引入协作通信的机制。在随机波束成形系统中,关于协作通信方面的技术还有待进一步研究。(本文来源于《上海交通大学》期刊2008-11-01）
李婧[7]（2008）在《MIMO系统中随机波束成形算法的研究》一文中研究指出文章研究了MIMO(多输入多输出)系统中的随机波束成形(RBF)算法,仿真结果表明:随着用户数的增加,随机波束成形技术可以用最小的反馈获得相干波束成形情况下的吞吐量,并可获得MIMO系统慢衰落信道中下行链路的多用户分集增益和复用增益。(本文来源于《光通信研究》期刊2008年05期）
傅华,姚天任,江小平,陈少平[8]（2008）在《用于MIMO广播信道的带多波束选择的正交随机波束成形算法》一文中研究指出本文提出一种基于有限反馈的波束和用户选择方案,在这种方案中,用户端利用一个随机正交码本对其信道方向信息(CDI)进行量化,计算其最大信号与干扰加噪声功率比(SINR),并把这些信息反馈给基站;基站根据接收到的这些反馈信息,按照和容量最大的准则选择出多个正交波束以及相应的多个用户。和Sharif等人最近提出的方案相比,我们提出的方案能根据系统参数,如用户数和信噪比(SNR),对选择的波束成形矢量及其对应的用户的数量和集合进行调整,当用户数量较小时,和容量性能得到了很大的提升,同时避免了选择波束成形矢量时的用户冲突,另外,基站也不需要广播波束成形矢量给各个用户。(本文来源于《信号处理》期刊2008年04期）
姜明田,肖经[9]（2007）在《MIMO系统中的随机波束成形技术》一文中研究指出P.Viswanath等首次提出"波束成形"的概念。Jaehak Chung在其论文中指出:MIMO系统中使用随机波束成形技术,只要向基站反馈有效的信噪比就可以同时获得下行链路多用户分集增益,空间复用增益和阵列增益。另外,功率控制技术和注水原理可以提高相干信道的信道容量。慢衰落信道中,蜂窝中有很多用户时,利用他们提出的方法获得的吞吐量逼近采用相干波束成形技术获得的吞吐量。M.Sharif and Babak Hassibi在其文章中提出了如下的方案:基站构建M个随机波束,并和SINR最大的用户通信。M固定,用户数n增加,上述方案的总容量可表示为M·lg(lg(n)),这与已知精确信道状态信息情况下获得的总容量一致。本文比较了上述文章中的方案,并分析出每个方案的优缺点。(本文来源于《中国新通信》期刊2007年15期）
随机波束成形论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
波束成形作为智能天线中的关键技术,可以有效地解决频谱资源匮乏的问题。它在通信系统中引入了空时处理的自由度,利用用户信号到达方向的不同,采用空分多址,将同时、同频、同码的信号区分开了,大幅度地提高了频谱利用率,扩展了系统容量。然而波束成形的精度会受到噪声的干扰,在低信噪比下,阵列的性能和输出信噪比会大幅度下降,阵列天线形成的波束已经不能准确地对准期望用户的方向,波束成形就失去了在空域上分离用户,并且抑制干扰的作用。因此,在低信噪比下提高波束成形的准确度就成为一个值得研究的课题。针对以上问题,本论文将研究基于随机共振波束成形结构和算法。在提出的结构中,接收信号先经过随机共振系统的处理,将淹没在强噪声背景中的微弱信号提取出来,然后进行自适应的波束成形算法。针对随机共振系统对采样率较高的要求,本文主要研究在高频段(3~30M)的波束成形问题。本文的主要内容为以下几个方面:1本文先详细介绍了基于朗之万方程的随机共振系统模型,并对随机共振的理论分析做了详细介绍。2由于绝热近似理论下的非线性随机共振系统(参数a=1 b=1)在检测微弱信号时受小频率参数的约束,给实际应用带来很大困难。针对这一情况,提出二次采样方法和调整系数法来检测任意大频率的微弱信号。以调节参数双稳态系统的基础上,研究了双稳态系统参数和信号频率之间的相互关系。对于淹没在噪声中的不同频率的输入信号,提出一种自适应调节参数的方法,使输入信号频率和双稳态系统达到最佳共振效果。3本文详细介绍了自适应波束成形的概念、算法准则和常用算法。重点介绍并推导了两种CDMA系统中的多目标自适应解扩重扩波束成形算法。4在以上研究的基础上,本文提出了一种自适应的阵列天线信号处理结构,将自适应随机共振应用在多目标自适应解扩重扩波束成形算法中,通过仿真在极低信噪比下使算法性能得到大幅度提高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
随机波束成形论文参考文献
[1].索龙.基于随机波束成形和干扰对齐的多小区传输方法研究[D].西安电子科技大学.2019
[2].王潇.基于随机共振的CDMA波束成形技术研究[D].电子科技大学.2014
[3].高新涛,赵季红,曲桦.基于随机波束成形的多天线用户系统的容量研究[J].重庆邮电大学学报(自然科学版).2013
[4].于波,李静,吕秀丽,张华.联合随机波束成形与迫零预编码的多波束选择[J].科学技术与工程.2010
[5].梁学俊,朱光喜,苏钢,王德胜.基于随机波束成形MIMO系统的信道反馈算法[J].计算机科学.2009
[6].戴吉祥.随机波束成形系统中的关键技术研究[D].上海交通大学.2008
[7].李婧.MIMO系统中随机波束成形算法的研究[J].光通信研究.2008
[8].傅华,姚天任,江小平,陈少平.用于MIMO广播信道的带多波束选择的正交随机波束成形算法[J].信号处理.2008
[9].姜明田,肖经.MIMO系统中的随机波束成形技术[J].中国新通信.2007