FDD制式大规模MIMO系统信道信息获取问题和理论方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61801435
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    23.0万
  • 负责人：
    王毅
  • 依托单位：
    郑州航空工业管理学院
  • 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

As an important technical support of 5G system, the potential performance benefits of massive MIMO highly depend on the acquisition of the downlink channel state information (CSI) at the base station (BS). For the frequency division duplexing (FDD) MIMO system, the pilot overhead for the CSI acquisition is prohibitive due to the channel non-reciprocity, and the transmission characteristics determines that the resource at the BS will be shared between the CSI acquisition stage and the data transmission stage. Apart from these, there will be non-ideal conditions, e.g., the hardware impairments, which all make the CSI acquisition face many challenges. This project investigates the CSI acquisition problem of FDD massive MIMO system in terms of the pilot overhead, the resource utilization, and the robustness requirements. Firstly, starting from the original number of BS antennas, the asymptotic performance of transmission rate is analyzed with number of antennas and the number of pilots changing at different speeds by using the random matrix theory such that we can obtain the principles of setting pilot overhead based on antenna selection. Then, the non-orthogonal pilot signal with low overhead is optimized, and the closed-loop estimation strategy is designed to improve the estimation accuracy. Secondly, the energy efficiency is introduced, and the joint resource allocation of channel estimation stage and data transmission stage is conducted with the aid of optimization theory and game theory. Finally, the non-ideal factors are modeled, and the impacts of them on the CSI acquisition are analyzed. According to the different robustness requirements, we realize the low cost, energy efficient and robust scheme for CSI acquisition.
大规模MIMO作为5G系统的重要技术支撑，其性能潜力有赖于基站对下行信道信息的获取。FDD制式大规模MIMO系统因上下行信道非互易，致使信道信息获取时导频开销过大，且其传输特点又决定了信道信息获取与数据传输要共享基站传输资源，加之硬件损伤等非理想条件，使得信道信息获取问题面临诸多挑战。本项目拟从导频开销、资源利用率、鲁棒性三方面对FDD大规模MIMO系统信道信息获取问题进行研究。首先，从基站天线数本源出发，利用随机矩阵理论分析天线数与导频数以不同速率变化时系统速率渐进性能，获得基于天线选择的导频开销设置准则，进而优化低开销非正交导频信号，并采用闭环联合估计策略提高估计精度。其次，引入能效指标，借助最优化理论和博弈论等，对信道估计和数据传输资源联合分配。最后，对非理想性因素进行建模，综合分析其对信道信息获取造成的影响，根据不同的鲁棒性需求，优化实现低开销、高能效和强鲁棒的信道信息获取方案。

结项摘要

大规模MIMO技术作为5G/B5G的重要关键技术，具有提升系统容量、简化波束设计、降低发射功率等诸多优点，而上述优势需要基站获取准确的下行信道状态信息。FDD制式下信道互易性条件的缺失使得大规模MIMO下行信道估计的导频开销骤增，而下行传输过程决定了基站还需要在信道估计与数据传输两个环节进行合理的资源分配，以保证信道估计精度和传输有效性。同时，在高速移动等非理想条件下，信道呈现严重的时变性，会影响信道信息获取精度，并最终体现在系统性能上。因此，本项目围绕大规模MIMO系统，在FDD制式下导频开销分析和导频信号设计、能效资源分配、非理想时变信道下的系统性能分析等方面展开研究。具体内容包括：(1)基于天线选择的导频开销分析和导频信号设计。分析了下行导频开销随天线数以不同速率变化时对信道估计精度和系统传输速率的影响，基于此获得了天线数增长时导频开销的设计准则。进一步，设计了以最大化系统下行速率为目标，松弛列正交约束的新型导频信号，并得到了最优导频信号的闭合形式解；(2)能效目标下的信道估计与数据传输联合资源分配优化。以最大化系统能效为目标，以导频时长与功率以及数据功率等系统资源为参量，并考虑系统功率负载和最小频谱效率约束，综合评估信道估计精度、系统频谱效率以及功率消耗性能；(3)非理想时变信道条件下的系统频谱效率性能分析。以一阶高斯马尔科夫过程刻画信道时变性特性，推导系统平均频谱效率关于信道时间相关系数的解析表达式，分析时间相关系数对系统频谱效率渐近极限性能和发射功率缩放增益所产生的影响。本项目的研究成果有助于解决大规模MIMO系统信道信息获取时存在的若干关键问题，并为下一代无线通信系统的设计提供了一定的理论基础和方法支撑。

项目成果

期刊论文数量（18）
专著数量（1）
科研奖励数量（4）
会议论文数量（2）
专利数量（10）
AN-Aided Secure Beamforming in Power-Splitting-Enabled SWIPT MIMO Heterogeneous Wireless Sensor Networks
支持功率分割的 SWIPT MIMO 异构无线传感器网络中的 AN 辅助安全波束成形
  • DOI：
    10.3390/electronics8040459
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Electronics
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    Ge Weili;Zhu Zhengyu;Hao Wanming;Wang Yi;Wang Zhongyong;Wu Qiong;Chu Zheng
  • 通讯作者：
    Chu Zheng
基于SWIPT的毫米波大规模MIMO-NOMA系统下安全能效资源优化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    通信学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵飞;郝万明;孙钢灿;周一青;王飞;王毅
  • 通讯作者：
    王毅
Energy-Efficient Optimization for UAV-Aided Cellular Offloading
无人机辅助蜂窝卸载的节能优化
  • DOI：
    10.1109/lwc.2019.2891727
  • 发表时间：
    2019-01
  • 期刊：
    IEEE Wireless Communications Letters
  • 影响因子：
    6.3
  • 作者：
    Hua Meng;Wang Yi;Li Chunguo;Huang Yongming;Yang Luxi
  • 通讯作者：
    Yang Luxi
多用户分集与能量受限非可信中继系统遍历安全性能分析
  • DOI：
    10.16798/j.issn.1003-0530.2019.02.016
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    信号处理
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    欧阳大亮;赵睿;王毅;李元健;杨裕琳
  • 通讯作者：
    杨裕琳
空间相关信道下大规模MIMO两跳系统性能分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    无线电通信技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王毅;王雨晗;王玉红
  • 通讯作者：
    王玉红

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其他文献

基于人工智能(AI)的地质灾害防控体系建设
  • DOI：
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    2019
  • 期刊：
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  • 作者：
    张茂省;贾俊;王毅;牛千;毛伊敏;董英
  • 通讯作者：
    董英
区域的适度空间规模及边际扩张效应——以江苏省为例
  • DOI：
    10.15957/j.cnki.jjdl.2018.10.007
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
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  • 作者：
    李恩康;陆梦秋;陆玉麒;王毅;陈娱;黄群芳
  • 通讯作者：
    黄群芳
江苏省乡村“三生”功能耦合协同测度及格局演化
  • DOI：
    10.19741/j.issn.1673-4831.2020.0426
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    生态与农村环境学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    魏璐瑶;陆玉麒;马颖忆;陈娱;王毅
  • 通讯作者：
    王毅
The rapid evolution of an invasive plant due to increased selection pressures throughout its invasive history.
由于整个入侵历史中选择压力的增加，入侵植物迅速进化。
  • DOI：
    10.1016/j.ecoenv.2022.113322
  • 发表时间：
    2022-02
  • 期刊：
    Ecotoxicology and Environmental Safety
  • 影响因子：
    6.8
  • 作者：
    龚文衡;王燕;陈超;熊云涛;周悦;肖凤;李博;王毅
  • 通讯作者：
    王毅
桑黄Zn(Ⅱ)2Cys6锌簇蛋白转录因子及其在不同碳氮源条件下的表达
  • DOI：
    10.13346/j.mycosystema.210006
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    菌物学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张雪蕊;张子蕴;王毅;原晓龙;杨焱
  • 通讯作者：
    杨焱

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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

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          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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