文摘为了满足下一代无线通信的需求,基于最近提出的非对称毫米波大规模多输入多输出(multipleinput multiple-output,MIMO)系统架构,研究了非对称毫米波大规模MIMO系统信道特性——信道非对称性.根据非对称毫米波大规模MIMO系统架构和影响毫米波信道非对称性的主要因素,提出了刻画上下行信道非对称性的新参数——非对称因子.同时利用实验室自行研发的射线跟踪平台对非对称毫米波信道进行仿真分析.结果表明,基站收发天线阵列配置不同是导致信道非对称性的根本原因,复杂的传播环境使得这种非对称性更加突出,严重情况下室内场景非对称因子可达到-30 dB左右.同时室外视距(line-of-sight,LoS)和非视距(non-line-ofsight,NLoS)场景下的非对称因子累积分布函数(cumulative distribution function,CDF)与高斯分布拟合程度较好,而NLoS场景下明显比LoS场景下的非对称因子小.因此,非对称因子能够直观地描述出不同场景中上下行信道的非对称程度,而且非对称毫米波大规模MIMO系统也应以场景为导向进行信道特性分析.
文摘大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的性能增益依赖可靠的信道估计,传统信道估计方案主要面向准静态场景,在用户高速移动场景中性能下降明显。本文研究频分双工(Frequency Division Duplex,FDD)大规模MIMO系统中的时变信道估计问题,利用信道向量在角度域的空时稀疏特性,提出软结构先验模型驱动的稀疏贝叶斯信道估计(Soft-Structured Prior Model based Sparse Bayesian Estimation,SSPM-SBE)方案,针对方案涉及的复杂贝叶斯估计问题,给出基于变分优化的低复杂度求解方法。SSPM-SBE方案能够充分利用当前和历史接收导频数据改善时变信道的估计性能,且无需信道大尺度信息的先验认知,仿真结果验证了方案的优越性。
