MIMO系统的宽带频谱感知与RF链路压缩关键技术研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 宫铁瑞
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| 答辩日期 | 2019-11-21 |
| 授予单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 授予地点 | 沈阳 |
| 导师 | 杨志家 |
| 关键词 | 宽带频谱感知 RF链路压缩 MIMO系统 |
| 学位名称 | 博士 |
| 学位专业 | 检测技术与自动化装置 |
| 其他题名 | Wideband Spectrum Sensing and RF Chain Reduction for MIMO Systems |
| 英文摘要 | 针对未来无线通信领域中的感知与通信以及潜在的感知通信一体化场景，本文分别重点研究了MIMO系统的感知与通信技术。在MIMO系统感知技术方面，针对感知技术中面临的模拟转化器高采样率引起的高功耗、高成本等问题以及无线信道衰减和噪声干扰引起的低检测性能等问题，具体研究了MIMO系统宽带信号的压缩采样与频谱感知技术。另外，在MIMO系统通信技术方面，针对毫米波大规模MIMO无线通信系统全连接RF链路的高成本、高功耗等问题，主要研究了大规模MIMO系统的RF链路压缩技术。基于上述研究内容的需要与部分得出结果的潜在改进以及其他广泛存在的应用需求，进一步研究了亚采样噪声性质并优化了MIMO系统空间相关矩阵最大特征值上界。主要取得如下成果：基于天线自相关压缩子空间学习的宽带频谱感知：针对高采样率及低检测性能问题，提出了MIMO压缩采样系统，可通过对天线间的合理设计，形成空间相关MIMO信道。利用该系统，进一步提出了两种利用空间差异性的天线自相关压缩子空间学习方法（分别为矩阵模式和向量模式）获取信号子空间，并用于实现后续宽频带频谱感知。其中，矩阵模式方法利用基于天线平均的时域分解方式获取信号子空间，而向量模式方法则采用空-时联合分解的方式。分别对两种方法建立与单天线场景之间协方差矩阵特征值的关系，来分析空间差异性以及其引入所带来的性能优势。利用获取的信号子空间和多天线通用调制转换器的系统模型，进一步提出了基于两种子空间学习的宽频带频谱感知算法，大量实验结果表明，提出的算法可以有效抵抗信道衰减所造成的频谱感知性能下降，且优于传统相关算法。基于天线互相关压缩子空间学习的宽带频谱感知：进一步考虑了空间相关MIMO信道并利用天线互相关性，提出两种天线互相关压缩子空间学习算法（分别为矩阵模式和向量模式）获取信号子空间，以重构增强型宽带频谱感知样本。其中，矩阵模式方法和向量模式方法分别同天线自相关部分相关算法的分解方式类似。分别对两种方法建立与传统多天线算法在统计意义上的统计协方差和奇异值关系，用于分析空间差异性和天线偏移参数带来的性能优势。进一步利用指数相关模型，给出矩阵模式方法奇异值放大系数和向量模式方法最大奇异值上下界的闭式解，可用来确定算法最优参数和对系统性能进行分析。仿真实验表面提出方法的有效性和对宽带频谱感知性能的明显改善。大规模MIMO系统的RF链路压缩技术与原型系统：针对大规模MIMO系统全连接RF链路引起的高成本、高功耗问题，提出采用混合架构将高维天线映射到低维RF链路从而实现RF链路压缩。同时考虑复增益混合器和仅移相器混合架构。利用信道的二阶统计特性，第一次推到得出含噪声条件下的复增益混合器最优解，使得信道估计最小均方误差最小。对仅移相器混合架构条件下，提出逼近最优复增益混合器配置的交替优化算法，从而提升在硬件受限条件下的系统性能。进一步搭建了实现这两种架构的统一硬件原型系统，以信道估计均方误差为准则，原型系统实验表明，提出的RF链路压缩算法较传统算法具有更低的信道估计均方误差，且在RF链路压缩比不低于62.5%时可取得近似无RF链路压缩系统的性能。亚采样噪声分析及空间相关矩阵最大特征值上界优化：进一步研究压缩采样宽带频谱感知中压缩效应对噪声的影响，提出通用调制转换器模型并分别从频域和时域给出基于模型的亚采样噪声统计量分析，从中得出亚采样噪声的非相关与白噪声特性和关于系统配置的噪声折叠系数。所得结果可用于上述压缩子空间学习算法中以表征其中亚采样噪声的特性。仿真实验结果显示了相关结论的正确性。另外，对在空间相关MIMO信道的系统性能确定方面，空间相关矩阵极大特征值具有重要作用，但由于极大特征值本身难以获取，因此研究并优化了极大特征值的上界。利用基于矩阵迹的方法，提出了一个优于现有上界的极大特征值改进上界。该上界可更精确确定MIMO系统性能和上述向量模式方法最大奇异值上界。仿真实验结果显示改进上界的优越性，尤其在高天线相关度和大量天线条件下优势更为明显。 |
| 语种 | 中文 |
| 产权排序 | 1 |
| 页码 | 128页 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/25935]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_工业控制网络与系统研究室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 宫铁瑞. MIMO系统的宽带频谱感知与RF链路压缩关键技术研究[D]. 沈阳. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2019. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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