5G全频段Massive MIMO信道测量、数据提取和分析、建模以及系统设计研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61571020
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    60.0万
  • 负责人：
    程翔
  • 依托单位：
    北京大学
  • 学科分类：
    F0103.通信理论与系统
  • 结题年份：
    2019
  • 批准年份：
    2015
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Massive MIMO is one of the key technologies for 5G. In this project, we will carry out in-depth study of the 5G massive MIMO channel characteristics and its modeling, which will in turn serve as the foundation of more practical system designs in such environments. First, our research will target the measurement, data extraction and analysis, as well as modeling of the massive MIMO channel in the entire 5G spectrum of 0.45-84GHz, which covers both the traditional spectrum below 6GHz and the the main mm wave spectra around 28, 38, 60, and 73GHz. The objective is to provide a complete mechanism to better analyze and model its channel characteristics. Based on this, we will thoroughly analyze and study the application of spatial modulation (SM) into 5G massive MIMO. The objective is to develop SM-based massive MIMO designs via flexible and innovative joint index modulation in space, time and frequency domains. Finally, we will establish a simulation platform based on the proposed channel models in order to demonstrate the practical application value of the research outcomes of this project, and ultimately provide reliable theoretical foundation and technological support for the design of 5G massive MIMO.
Massive MIMO是5G系统的关键技术之一。本课题将深入研究和建模5G Massive MIMO信道特性，并在此基础上进行更实际的系统设计相关研究。首先，本课题针对5G全频段（0.45GHz~84GHz，从传统6GHz以下频段，一直到28,38,60,73和83GHz等重点毫米波频段） Massive MIMO信道，从测量，数据提取和分析，及建模三个方面展开研究工作，给出可以更好的分析和建模其信道特性的一套完整方案，提出一系列信道模型。在此基础上，深入分析和研究空间调制思想在5G Massive MIMO中的应用问题，创新性的从空、时、频域进行合理、灵活的联合序号调制方案设计，提出若干基于空间调制思想的Massive MIMO方案。最后，基于提出的信道模型，搭建仿真平台，对本课题研究成果的实际应用价值进行全面验证，从而为5G Massive MIMO设计提供可靠的理论基础和技术支持。

结项摘要

5G发展的重要性不言而喻，被认为是第四次工业革命的基础。而Massive MIMO是5G的核心物理层技术之一，因此对于5G Massive MIMO信道特性的研究、建模，以及相关技术的研究便显得尤为重要，是推动5G发展和商用的基础。本项目面向Massive MIMO技术，研究5G全频段内Massive MIMO的信道测量、数据提取、分析和建模问题，并基于此尝试将空间调制思想灵活的运用到Massive MIMO中，提出合理的基于空间调制思想的5G Massive MIMO方案。首先，针对信道测量和建模方面，本项目基于搭建和测量的信道数据，进一步对数据进行了整理和分析，在前期对数据分析和理解的基础之上，开展了全面的信道建模工作，并针对复杂高速移动场景，首次进行了5G Massive MIMO的统计几何信道建模，给出了精确且实用的信道模型。基于测量数据，该项目最终提出了完整的5G Massive MIMO的信道建模方案，并给出了完备的5G Massive MIMO信道模型库。其次，针对Massive MIMO技术设计方面，该项目详细研究了利用空域调制方案进一步提升5G Massive MIMO的性能，分别考虑了全双工场景、携能通信场景和大带宽场景，分别提出了新型有效的数字自干扰消除方案、基于空域调制的无线携能通信方案和基于预编码的针对大带宽系统的新颖设计思路和方案。另外，基于该项目，我们搭建了5G Massive MIMO的信道测量平台，获取了大量的信道测量数据，为我们整个项目的顺利开展奠定了坚实的基础。除此之外，该项目还给出了完备的信道模型库，并在网站上公开共享。综上所述，该项目的研究为解决5G Massive MIMO技术的核心问题提供了解决思路和方案，同时也推进了5G的商用，有着不错的科学意义和应用前景。

项目成果

期刊论文数量（14）
专著数量（3）
科研奖励数量（13）
会议论文数量（14）
专利数量（6）
Generalised Pre-coding Aided Quadrature Spatial Modulation
广义预编码辅助正交空间调制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Vehicular Technology
  • 影响因子：
    6.8
  • 作者：
    J. Li;M. Wen;程翔;Y. Yan;S. Song;M. Li
  • 通讯作者：
    M. Li
Differential Spatial Modulation with Gray Coded Antenna Activation Order
具有格雷编码天线激活顺序的差分空间调制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    IEEE Commun. Letters
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    J. Li;M. Wen;程翔;Y. Yan;S. Song;M. Li
  • 通讯作者：
    M. Li
Energy Management Framework for Electric Vehicles in the Smart Grid: A Three-Party Game
智能电网中电动汽车的能源管理框架：三方博弈
  • DOI：
    10.1109/mcom.2016.1600335cm
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    IEEE Communications Magazine
  • 影响因子：
    11.2
  • 作者：
    R. Zhang;程翔;L. Yang
  • 通讯作者：
    L. Yang
Consumer-CenteredEnergy System (CCES) for Electric Vehicles and Smart Grid
用于电动汽车和智能电网的以消费者为中心的能源系统（CCES）
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    IEEE Intelligent Systems
  • 影响因子：
    6.4
  • 作者：
    程翔;R.Zhang;L.Yang
  • 通讯作者：
    L.Yang
Flexible Energy Management Protocol for Cooperative EV-to-EV Charging
用于电动汽车间协作充电的灵活能源管理协议
  • DOI：
    10.1109/tits.2018.2807184
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
  • 影响因子：
    8.5
  • 作者：
    R. Zhang;程翔;L. Yang
  • 通讯作者：
    L. Yang

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  • 作者：
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  • 通讯作者：
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    徐贵华
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王飞跃;杨柳青;胡晓娅;程翔;韩双双;杨坚
  • 通讯作者：
    杨坚
平行网络与网络软件化:一种新颖的网络架构
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    中国科学:信息科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王飞跃;杨柳青;胡晓娅;程翔;韩双双;杨坚
  • 通讯作者：
    杨坚
Channel estimation schemes for IEEE 802.11p standard
IEEE 802.11p 标准的信道估计方案
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine
  • 影响因子：
    3.6
  • 作者：
    Z. Zhao;程翔;M. Wen;C.-X. Wang;B. Jiao
  • 通讯作者：
    B. Jiao

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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