5G通信中数据传输的可靠性分析

对未来无线通信系统的几种潜在的关键通信技术,如异构网络、大规模多输入多输出(MIMO)通信、绿色通信和毫米波通信,给出了较详尽的论述与讨论。首先简要介绍了未来无线通信网络结构的异构化变化所引起的复杂干扰信号的出现及能源消耗增加问题。介绍了大规模MIMO通信技术的优点,大规模MIMO通信的研究现状与研究难点,给出了进一步解决频谱稀缺问题的毫米波无线通信系统的混合波束成形的方案。     

毫米波无线通信: 从短距离接入到广域覆盖

由于丰富的频谱资源,毫米波通信已成为未来无线网络的重要研究方向。毫米波通信在短距离无线接入虽已取得明显进展,但如何实现超高速广域覆盖还存在巨大的挑战。本文回顾分析了毫米波信道模型、毫米波多天线传输和毫米波通信网络构架等关键技术的国内外研究现状和发展趋势,提出将毫米波无线通信与新兴的大规模多天线和大规模协作无线传输技术紧密结合,并引入云计算和分布式存储处理等新方法,形成密集分布毫米波大规模多天线无线通信新型网络构架,解决毫米波移动通信的广域大容量无线覆盖和支持终端中高速移动等关键性技术的瓶颈。     

毫米波无线通信系统混合波束成形综述

毫米波频段拥有大量未充分使用的频谱资源,能有效缓解低频段频谱拥塞,并且由于毫米波波长较短,能极大地减小大规模天线系统的物理尺寸,使得毫米波通信成为5 G无线通信系统潜在的关键技术之一。考虑到毫米波传播路径损耗严重,毫米波系统需采用波束成形技术改善传输质量。在毫米波大规模多输入多输出(Multiple-input multiple-out, MIMO)系统中,由于数字波束成形高功耗、高成本问题,混合数模波束成形成为重要的替代方案。本文首先阐述了毫米波混合波束成形的研究现状,而后给出了系统模型,最后介绍了信道估计、码本设计和低复杂度设计等混合波束成形的关键技术。     

FD Massive MIMO协作多点传输场景下提升系统频谱效率的算法研究

近年来,随着智能终端数量的增长与第五代移动通信技术的发展,移动通信系统对系统频谱效率以及数据吞吐量的需求越来越高。因此,如何能提升未来无线移动通信系统频谱效率成为了5G研究的重点方向。在第五代无线移动通信新空口技术(5G NR)研究进程中,协作多点传输技术(CoMP)通过其多个传输点的联合传输,降低小区间干扰(Inter-cell Interference),从而提升小区边缘用户的覆盖性能,实现了网络容量以及频谱效率的大幅提升。另一方面,全维度大规模多输入多输出技术(FD Massive MIMO)充分运用了FD MIMO的维度资源、波束赋形以及角度调整技术以及Massive MIMO的大规模的天线跟波束资源,进一步实现了网络频谱效率的提升。本文在FDMassiveMIMO协作多点传输场景下深入研究了提升系统频谱效率的算法,通过对比分析总结出一种有效提升频谱效率并同时实现干扰协调的算法。最后,给出了系统级仿真结果并证明了该算法在提升系统频谱效率方面的优越性能。     

大规模MIMO系统研究进展

随着无线通信技术的快速发展和智能手机的迅速普及,人们对数据传输速率提出了更高的需求。为进一步提高数据传输速率,通过增加基站天线数目构建大规模MIMO系统,是一种高效而相对便捷的方式。大规模MIMO系统能深度发掘空间维的自由度,使得基站能够利用同一时频资源服务于多个用户。本文探讨了大规模MIMO系统的导频污染问题及解决方案、适用于大规模MIMO系统的信道模型以及低复杂度的传输技术与实现方法三项关键技术。与现有MIMO系统相比,大规模MIMO系统能显著提高频谱效率、能量效率和系统的鲁棒性能。作为第五代移动通信（5G）最具潜力的研究内容之一,大规模MIMO无线通信技术已引起国内外的广泛关注,但相关研究工作尚处在起步阶段,还有大量的技术难点需要进一步突破。     

无线通信中空间调制MIMO技术的研究现状与展望

空间调制（Spatial modulation,SM ）技术借助于天线序号“隐形”地传输信息,能够获得高数据传输速率,而且可有效克服信道间的干扰和同步问题,降低系统的实现复杂度。多输入多输出（Multiple input multiple output,MIMO）技术,能够极大地提高无线通信系统的容量和频谱效率。为了满足无线通信系统高质量和高速率的要求,将SM和MIMO技术有效结合,SM-MIMO技术应运而生,成 为近年来无线通信领域研究的热点方向。本文从基本原理和性能分析两方面介绍了SM-MIMO技 术及其研究现状,并且探讨了SM-MIMO技术的应用前景。同时也对近年来国内外研究团队在SM-MIMO方面的研究成果进行了综述和概括,最后对该领域的未来研究工作进行了分析和展望。     

MIMO技术在无线通信领域的应用研究

在第4代移动通信技术（4G）飞速发展的今天,MIMO（MultipleInputMultipleOutput,多输入多输出）技术由于其在通信领域的先天技术优势,被广泛的应用于无线通信技术中。文章从MIMO从无线通信技术的发展引出MIMO的概念,详细介绍了MIMO的系统原理、关键技术应用研究、发展前景等。     

基于射线跟踪的大规模MIMO信道建模

大规模MIMO具有巨型阵列尺寸和多维阵列结构,能够有效提升无线频谱效率,是未来无线通信领域重要的物理层技术之一.但大规模阵列具有的近场效应、高计算复杂度等问题,对其无线信道建模带来很大的挑战.本论文主要针对这些挑战,对大规模MIMO的信道模型进行了深入分析.首先在球面波假设前提下,建立大规模MIMO信道模型的基本框架;进一步利用基于马德里格地图的射线跟踪算法,对信道模型参数进行求解;最后给出大规模MIMO信道时延扩展及空间距离的统计分布.上述研究结果表明,所提信道模型能够反映大规模MIMO的主要信道特征.     

多用户 MIMO 多载波系统空时预编码技术的研究磁

多天线空时预编码技术利用信道状态信息能够有效地改善无线通信系统性能与吞吐量,成为未来无线移动通信领域研究的热点。根据发射端利用信道状态信息情况,预编码技术可分为完全信道预编码技术和部分信道预编码技术。文章主要研究了多用户 MIMO 多载波无线通信系统中空时预编码技术,研究了多用户 MIMO 多载波系统中空时预编码技术,文中还重点对基于码本的多用户 MIMO 预编码进行了研究。     

面向5G的大规模MIMO关键技术研究分析

第五代移动通信网络(5G)目前已经得到了全球企业、研究院所和高校的广泛关注和大量研究,大规模MIMO技术被认为是未来5G中的一项重要技术,主要用于提高通信系统的频谱利用率和信道容量,详细分析了MIMO技术的标准化进程以及大规模MIMO的技术优势,主要应用场景,然后从信道测量和信道建模的角度进行了介绍,分析了大规模MIMO系统下的信道估计技术,预编码技术以及信号检测技术,最后进行了总结。     

无定形无线覆盖网络理论与关键技术

未来无线移动通信要求数量级提高传输速率、频谱及功率效率,并能提供更均匀的覆盖和更短的时延,无定形无线覆盖网络以柔性组网为基础、以用户为中心,能够深度挖掘无线资源、大幅提升用户体验,是支撑新一代宽带绿色移动通信最具潜力的研究方向。但是目前其仍处在起步阶段,存在着具有挑战性的基础理论和关键技术问题,有待深入、系统地研究。本文从无定形无线覆盖网络架构下包含的信道特征与信息理论分析、无定形无线覆盖网络无线传输以及环境综合感知与动态资源调配等方面入手,详细描述了多层小区重叠覆盖、控制面与用户面分离及上、下行接入模式解耦等核心理论问题,指出无定形无线覆盖网络可大幅提升系统平均吞吐量和区域容量, 实现全维度均匀覆盖, 最终以高质量的用户体验满足未来移动通信业务流量的增长需求,进而揭示出完整的无定形无线覆盖网络通信理论方法的重要理论意义和现实价值。     

An overview of transmission theory and techniques of large-scale antenna systems for 5G wireless communications

To meet the future demand for huge traffic volume of wireless data service, the research on the fifth generation (5G) mobile communication systems has been undertaken in recent years. It is expected that the spectral and energy efficiencies in 5G mobile communication systems should be ten-fold higher than the ones in the fourth generation (4G) mobile communication systems. Therefore, it is important to further exploit the potential of spatial multiplexing of multiple antennas. In the last twenty years, multiple-input multiple-output (MIMO) antenna techniques have been considered as the key techniques to increase the capacity of wireless communication systems. When a large-scale antenna array (which is also called massive MIMO) is equipped in a base-station, or a large number of distributed antennas (which is also called large-scale distributed MIMO) are deployed, the spectral and energy efficiencies can be further improved by using spatial domain multiple access. This paper provides an overview of massive MIMO and large-scale distributed MIMO systems, including spectral efficiency analysis, channel state information (CSI) acquisition, wireless transmission technology, and resource allocation.     

无线MIMO系统的上行资源分配算法研究

在存在同信道干扰的无线MIMO系统中,为具有多种QoS需求的调度业务分配资源是一个具有挑战性的问题.提出一种实用的、基于SDMA的贪婪资源分配(SGRA)算法.在高效的干扰管理基础上,SGRA算法可以执行两阶段启发式计算和搜索.在第1阶段,包括上行调度和子信道分配的贪婪资源分配首先在时域频域二维进行;在第2阶段,资源分配被扩展到时域频域空域三维进行.SGRA的算法复杂度低,适用于实际无线通信系统.仿真结果表明,与同类算法相比,SGRA算法可以提高系统吞吐量,更好地保证实时业务的时延和最小数据速率需求,同时兼顾系统公平性.     

Beamforming techniques for massive MIMO systems in 5G: overview,classification, and trends for future research

Massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems combined with beamforming antenna array technologies are expected to play a key role in next-generation wireless communication systems (5G), which will be deployed in 2020 and beyond. The main objective of this review paper is to discuss the state-of-the-art research on the most favourable types of beamforming techniques that can be deployed in massive MIMO systems and to clarify the importance of beamforming techniques in massive MIMO systems for eliminating and resolving the many technical hitches that massive MIMO system implementation faces. Classifications of optimal beamforming techniques that are used in wireless communication systems are reviewed in detail to determine which techniques are more suitable for deployment in massive MIMO systems to improve system throughput and reduce intra- and inter-cell interference. To overcome the limitations in the literature, we have suggested an optimal beamforming technique that can provide the highest performance in massive MIMO systems, satisfying the requirements of next-generation wireless communication systems.     

面向用户的异构网接入选择算法

无线通信网络的发展趋势之一是将各种不同无线接入技术进行融合。多接入选择作为无线资源管理中的关键技术是目前异构网融合的研究热点之一。从用户的利益出发,充分考虑预接入网络的费用、QoS和稳定性;假定不同的网络运营商之间是彼此竞争的,即没有达成统一的协议,提出了一种结合目标代价函数与层次分析法的动态多接入选择算法。通过对影响因素进行分析和二次判断,建立了网络选择决策模型,仿真结果验证了该算法的正确性与有效性。     

一种无线传感器网络的密钥管理方案

目前很多无线传感器网络的应用是建立在群组式通讯的模式之上,如何建立一个用以加密群组通讯的组密钥,来防范攻击者窃听无线传感器网络上的通讯,近年来引起广泛关注。为了在有限资源的无线传感器网络能安全进行群组通讯,本文只使用对称加密算法和单向哈希函数提出了一种具有有效性和扩充性的组密钥管理方案,并可满足前向和后向安全性。与目前现有的群组密钥相比,方案不仅具有较好的效率,并且更适合于无线传感器网络。     

基于二分图的两级动态异构网络选择方案

通信技术的发展,使多种接入技术并存的异构网络成为未来通信网络的发展趋势,随着用户业务QoS需求的提高和传输带宽的增加,现有的网络选择算法已经不能满足用户高质量的通信需求。针对异构无线网络频谱资源日益紧缺的问题,提出了由用户端和网络端共同参与的两级动态网络选择方案。该方案包括灰度关联分析法和二分图联合优化匹配算法,通过用户端和网络端的共同决策,算法在有效满足移动用户业务服务质量需求的前提下,优化了系统吞吐量,均衡了网络负载。仿真实验表明,相对传统算法,该方案极大地提高了异构网络频谱资源利用率并降低了用户在无线网络间的切换概率,实现了用户需求和网络资源的合理配置。     

宽带无线网络中的频谱资源管理综述

在宽带无线网络中,频谱是重要但很稀缺的资源.随着无线网络规模的迅速增长,有限的频谱资源已无法满足日益增长的移动流量.为缓解网络压力、提高频谱资源的利用效率,频谱资源管理机制得到了广泛的关注.首先简述无线通信中频谱资源的基本知识,并分析频谱使用所面临的主要挑战;然后,从传统的静态频谱管理和正在成为主流的动态频谱管理两个方面对宽带无线网络中的频谱资源管理研究进行分类总结和分析评价;最后,从管理架构和关键要素两个层面对频谱资源管理未来研究的发展趋势进行了展望.