采用大规模分布式基站天线的移动通信系统容量分析与性能优化

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61501262
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0105.移动通信
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

With the rapid development of mobile Internet in the past years, how to support high-speed data transmission for massive users within limited spectrum has become the most urgent issue in the next-generation mobile communication system design. The distributed antenna system (DAS) has become one of the most promising candidate thanks to its great potential in high spectrum efficiency and low transmission power. This project will study the mobile communication system where a massive number of distributed BS antennas are adopted. With traditional cellular structure, the cell-edge users in a DAS experience significant performance loss due to the severe inter-cell interference. To settle this issue, we will adopt a user-centric cellular structure in this project, where the surrounding BS antennas of each user form a virtual cell and provide service to its corresponding user. In this project, we will study the Shannon capacity limit of the downlink channel of a DAS with virtual cell structure where a massive number of BS antennas are employed, and focus on its performance evaluation and practical application. This project mainly includes three parts, which are the capacity analysis, power allocation scheme, and precoding scheme, and tries to solve three key science issues, which are how to analyze the downlink channel capacity, how to balance the capacity of different users, and how to eliminate the interference from overlapping areas of different virtual cells. This project will lay solid foundation for the application of massive DAS in mobile communication systems.
随着移动互联网的迅速发展,下一代移动通信系统如何在有限的频谱中实现大量用户的高速数据传输是亟待解决的问题。分布式天线系统以其高频谱效率、低发射功率的优势成为下一代移动通信系统有竞争力的解决方案之一。本项目面向采用大规模分布式基站天线的移动通信系统,针对采用传统蜂窝小区结构的分布式天线系统中小区边缘用户因小区间干扰导致性能急剧恶化这一特点,创新性的采用基于用户位置的虚拟小区结构,即选取各用户邻近的分布式天线组成各自的虚拟小区。本项目以下行信道的香农容量限为研究对象,将从容量性能评价和应用技术方面进行前瞻性基础研究。本项目主要包含大规模分布式天线系统的容量分析、功率分配策略和预编码策略三项研究内容,旨在解决如何分析下行信道容量性能、如何实现用户间容量性能的平衡、如何消除有交叠区域的虚拟小区对用户的干扰三个关键科学问题,将为大规模分布式天线系统在移动通信系统中的应用打下坚实的理论基础。

结项摘要

随着移动互联网的迅速发展,下一代移动通信系统如何在有限的频谱中实现大量用户的高速数据传输是亟待解决的问题。分布式天线系统以其高频谱效率、低发射功率的优势成为下一代移动通信系统有竞争力的解决方案之一。本项目面向采用大规模分布式基站天线的移动通信系统,针对采用传统蜂窝小区结构的分布式天线系统中小区边缘用户因小区间干扰导致性能急剧恶化这一特点,采用基于用户位置的虚拟小区结构,即选取各用户邻近的分布式天线组成各自的虚拟小区。本项目以下行信道的香农容量限为研究对象,从容量分析、功率分配策略和预编码策略三个方面展开研究。.在容量分析方面,本项目对单用户和多用户分布式天线系统的下行信道容量进行了分析,获得了平均容量下界的解析解。在此基础上,对采用虚拟小区的分布式天线系统下行信道干扰性能进行了建模和分析,并研究了其下行容量性能。在功率分配策略方面,本项目获得了采用SVD和BD两种预编码时分布式天线系统下行容量平衡的功率分配方案。在预编码策略方面,本项目提出了基于正交预编码的稀疏预编码方案,并获得了与穷举法近似的容量性能。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(2)
Co-channel interference analysis of large-scale distributed antenna systems with virtual cells
具有虚拟小区的大规模分布式天线系统的同频干扰分析
  • DOI:
    10.1049/el.2016.4751
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Electronics Letters
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Liu Zhiyang;Zhao Yingxin;Wu Hong
  • 通讯作者:
    Wu Hong
Sparse Coding Algorithm with Negentropy and Weighted ℓ1-Norm for Signal Reconstruction
具有负熵和加权1-范数的信号重建稀疏编码算法
  • DOI:
    10.3390/e19110599
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Entropy
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Yingxin Zhao;Zhiyang Liu;Yuanyuan Wang;Hong Wu;Shuxue Ding
  • 通讯作者:
    Shuxue Ding
AIS多小区同频信号实时盲分离的FPGA设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    电子学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    唐然;吴虹;赵迎新;穆巍炜;徐锡燕;马肖旭;刘兵;刘之洋
  • 通讯作者:
    刘之洋
低复杂度的压缩感知信道估计方法
  • DOI:
    10.13245/j.hust.170803
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    华中科技大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘兵;吴虹;张钰婷;赵迎新
  • 通讯作者:
    赵迎新
On the Scaling Behavior of the Average Rate Performance of Large-Scale Distributed MIMO Systems
大规模分布式 MIMO 系统平均速率性能的缩放行为
  • DOI:
    10.1109/tvt.2016.2605143
  • 发表时间:
    2017-05-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Liu, Zhiyang
  • 通讯作者:
    Liu, Zhiyang

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其他文献

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  • 作者:
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    --
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  • 通讯作者:
    刘之洋

其他文献

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以用户为中心超密集组网下行信道资源分配关键技术的研究
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  • 项目类别:
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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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