5G移动通信系统硬件失配条件下的大规模MIMO传输技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61701198
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0105.移动通信
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

With the huge increment of mobile data requirement and the energy consumption, the future 5th generation mobile communication systems (5G) has to dramatically increase both the spectrum efficiency and the energy efficiency. As one of the key techniques in 5G physical layer, massive MIMO, which uses tens to hundreds of antennas at the base station, can significantly increase the spectrum and energy efficiency by taking advantage of the large amount of space degree of freedom and the high antenna array gain. Since the cost and the power consumption of massive MIMO grow with the number of antennas, researchers propose to use low-resolution devices which, however, bring about the problem of hardware impairment. Hardware impairment introduces extra intra-system interference, degrades the channel estimates and deteriorates the channel reciprocity between the uplink and the downlink, resulting in important constraints on the system performance. In this project, we will study different sources of hardware impairment, analyze their impact on 5G massive MIMO systems, optimize the configuration of antenna numbers and the hardware parameters, and design robust transmission techniques to suppress the negative impact of hardware impairment. Through this research, we plan to solve the hardware impairment problem in 5G massive MIMO systems to some extent and to boost its industrialization.
由于移动数据业务需求和通信产业能耗日益增长,未来的第五代移动通信系统(5G)必须大幅提高频谱利用率和能效。作为5G物理层的核心技术之一,大规模多输入多输出(MIMO)技术通过在基站侧使用几十乃至数百根天线,利用大量的空间自由度和极高的天线阵列增益,可以显著提高频谱利用率和能效。由于大规模MIMO的硬件成本和功耗随着天线数目显著增加,研究人员提出使用低精度器件的方案。然而,低精度器件会导致硬件失配(Hardware Impairment)问题,造成系统内部干扰和信道估计误差,恶化上下行链路信道互易性,严重制约着5G大规模MIMO系统的性能。本课题拟综合考虑硬件失配的不同来源,分析硬件失配对5G大规模MIMO系统的影响,优化天线数目和硬件失配参数的配置,并针对硬件失配设计上下行链路鲁棒信号传输方案。通过本项目,在一定程度上解决大规模MIMO硬件失配问题并促进5G大规模MIMO技术的产业化发展。

结项摘要

随着移动通信业务需求和通信产业能耗急剧增长,未来的通信系统必须大幅提高频谱利用率和能效。大规模MIMO技术通过在基站侧使用大规模天线阵列,利用大量的空间自由度和极高的阵列增益,可以显著改善频谱利用率和能效。为了控制成本和降低功耗,研究人员提出在大规模MIMO系统中使用低精度器件,这将导致硬件失配问题,进而严重制约系统性能。针对不同硬件失配来源,本项目同时考虑了IQ失衡与低精度ADC,推导了大规模MIMO系统上行链路可达速率表达式,探讨了天线数目、硬件失配参数与系统性能的关系,重点讨论了低精度ADC对系统频率利用率和能效的影响,全面对比了数字波束成形与混合波束赋形的性能;提出了低精度ADC大规模MIMO系统基于叠加导频的LMMSE信道估计方案,设计了最优的量化位数选择方法,优化了毫米波大规模MIMO系统混合波束成形天线阵列连接方式;为了降低计算复杂度,提出了基于Landweber方法的上行链路低复杂度信号检测方案,设计了基于矩阵多项式的低复杂度预编码方案,通过将信号变换到角度域并进行空间压缩,提出了毫米波大规模MIMO系统低复杂度的角度域信号检测方案。本项目的研究成果初步揭示了硬件失配对大规模MIMO系统性能的影响机制,提出了低复杂度信号处理方案,有助于促进大规模MIMO系统的实际应用。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(3)
User-centric quality of experience optimized resource allocation algorithm in VLC network with multi-color LED
具有多色 LED 的 VLC 网络中以用户为中心的体验质量优化资源分配算法
  • DOI:
    10.1364/oe.26.027826
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Optics Express
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Bao Xu;Gu Xinxin;Zhang Wence
  • 通讯作者:
    Zhang Wence
Inference in Turbulent Molecular Information Channels Using Support Vector Machine
使用支持向量机进行湍流分子信息通道的推理
  • DOI:
    10.1109/tmbmc.2020.3003532
  • 发表时间:
    2020-07
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Molecular, Biological and Multi-Scale Communications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jing Li;Wence Zhang;Xu Bao;Mahmoud Abbaszadeh;Weisi Guo
  • 通讯作者:
    Weisi Guo
Hybrid and Full-Digital Beamforming in mmWave Massive MIMO Systems: A Comparison Considering Low-Resolution ADCs
毫米波大规模 MIMO 系统中的混合和全数字波束成形:考虑低分辨率 ADC 的比较
  • DOI:
    10.23919/jcc.2019.06.008
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    China Communications
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Zhang Wence;Xia Xiaoxuan;Fu Yinkai;Bao Xu
  • 通讯作者:
    Bao Xu
QoE Probability Coverage Model of Indoor Visible Light Communication Network
室内可见光通信网络QoE概率覆盖模型
  • DOI:
    10.1109/access.2020.2977936
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Li Juan;Bao Xu;Zhang Wance;Bao Nan
  • 通讯作者:
    Bao Nan
Low Complexity Angular-Domain Detection for the Uplink of Multi-User mmWave Massive MIMO Systems
多用户毫米波大规模 MIMO 系统上行链路的低复杂度角域检测
  • DOI:
    10.3390/electronics9050795
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Electronics
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Xia Xiaoxuan;Zhang Wence;Fu Yinkai;Bao Xu;Xia Jing
  • 通讯作者:
    Xia Jing

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其他文献

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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