大规模MIMO鲁棒预编码传输理论方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61801113
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0105.移动通信
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

By employing hundreds of antennas at a base station (BS), massive multi-input multi-output (MIMO) systems can exploit the spatial degree of freedoms thoroughly, and provide huge potential spectral efficiency and power efficiency enhancement. Massive MIMO is one of the most important research topics in the fifth generation (5G) and the future beyond 5G (B5G) wireless communication networks, and has been widely investigated during the last few years. To face the challenge imposed by the practical finite antenna array size constraint, the challenge by the applications in various typical wireless communication systems, the challenges by the limited pilot resources and the system implementation complexity, we propose and investigate the robust transmission for massive MIMO under the a posterior non-orthogonal jointly correlated channel model. The research focus on the a posterior non-orthogonal jointly correlated channel model for massive MIMO, the optimal transmission scheme and user scheduling method based on the a posterior model. The aim of this project is to develop the a posterior non-orthogonal jointly correlated channel model for massive MIMO, the theoretical approaches for the corresponding optimal transmissions and user scheduling, as well as their low complexity implementation methods. We expect to obtain systematical results on the robust transmission technique for massive MIMO under imperfect CSI, which solves the adaption problem to various typical wireless communication systems, the bottleneck problem for the channel information acquisition, and the system implementation complexity problem.
大规模MIMO无线通信通过在基站侧配备大规模天线阵列,充分利用了空间维度资源,极大提高了系统频谱效率和功率效率,是5G以及未来B5G无线通信网络最重要的研究方向之一,目前已经被研究者们广泛研究。围绕大规模MIMO无线传输所涉及的实际天线阵列约束问题、典型移动通信场景适应性问题、导频资源受限问题和系统复杂性问题,本项目提出并探索基于非正交联合相关后验统计模型的大规模MIMO鲁棒预编码传输理论方法,研究内容包括大规模MIMO信道非正交联合相关后验统计模型、大规模MIMO鲁棒预编码传输方法以及用户调度方法等三个方面。通过本项目的工作,拟探明大规模MIMO信道非正交联合相关后验统计模型、相适应的最优传输方法和用户调度方法及两者低复杂度实现理论方法,形成较为完整的大规模MIMO无线传输方法,为解决所涉及的实际典型通信场景适应性问题、信道信息获取瓶颈问题和系统实现复杂性问题提供有效途径。

结项摘要

5G以及B5G移动通信对传输速率及用户移动性等系统性能提出了更高的要求。大规模MIMO能够充分挖掘空间维度无线资源, 极大地提高无线通信系统的频谱和功率效率,已被确定为5G的关键技术之一。此外,由大规模MIMO发展而来的超大规模MIMO未来有望成为6G的关键技术之一。大规模MIMO的相关研究已经比较广泛,但仍存在着具有挑战性的理论和技术问题。对于大规模MIMO系统而言,由于信道信息获取瓶颈问题,传统依赖于精确信道信息的预编码传输理论方法将难以适应,由此派生出新的无线通信问题。本项目开展了大规模MIMO鲁棒预编码传输理论方法研究,解决了所涉及的基于波束的后验信道统计模型建立、鲁棒预编码设计和用户调度、宽覆盖预编码设计、系统实现复杂性等问题,取得了一系列重要创新性研究成果,并在此基础上形成了具有一般性的大规模MIMO传输理论方法,在典型移动通信场景下使得系统速率大幅提升,为大规模MIMO在各种典型移动通信场景下的更好地应用提供了理论基础。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(2)
专利数量(7)
Broad Coverage Precoding Design for Massive MIMO With Manifold Optimization
具有流形优化的大规模 MIMO 的广覆盖预编码设计
  • DOI:
    10.1109/tcomm.2018.2890263
  • 发表时间:
    2019-04-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS
  • 影响因子:
    8.3
  • 作者:
    Guo, Weiran;Lu, An-An;Ma, Ni
  • 通讯作者:
    Ma, Ni
Broad Coverage Precoder Design for Synchronization in Satellite Massive MIMO Systems
用于卫星大规模 MIMO 系统同步的广覆盖预编码器设计
  • DOI:
    10.1109/tcomm.2021.3075519
  • 发表时间:
    2021-08-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS
  • 影响因子:
    8.3
  • 作者:
    Guo, Weiran;Lu, An-An;Xia, Xiang-Gen
  • 通讯作者:
    Xia, Xiang-Gen
Broad Coverage Precoding for 3D Massive MIMO with Huge Uniform Planar Arrays.
具有巨大均匀平面阵列的 3D 大规模 MIMO 的广泛覆盖预编码
  • DOI:
    10.3390/e23070887
  • 发表时间:
    2021-07-13
  • 期刊:
    Entropy (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Lu AA;Chen Y;Gao X
  • 通讯作者:
    Gao X
Broad Coverage Precoder Design for 3D Massive MIMO System Synchronization
用于 3D Massive MIMO 系统同步的广覆盖预编码器设计
  • DOI:
    10.1109/tcomm.2020.2985967
  • 发表时间:
    2020-07-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS
  • 影响因子:
    8.3
  • 作者:
    Guo, Weiran;Lu, An-An;Xia, Xiang-Gen
  • 通讯作者:
    Xia, Xiang-Gen
大规模MIMO传输技术研究与展望
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    中国科学基金
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    卢安安;高西奇
  • 通讯作者:
    高西奇

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其他文献

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卢安安的其他基金

基于信息几何的超大规模MIMO传输理论方法研究
  • 批准号:
    62371125
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    53 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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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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