融合的小区级和分布式大规模 MIMO:负载均衡和调度
本研究考虑使用近似信息传递算法来实现非正交签名的移动通信中的稀疏设备活动检测。本文比较了两种网络架构:大规模多输入多输出(MIMO)和合作 MIMO,通过分析与数值模拟结果验证,大规模 MIMO 系统能有效将检测误差降至零,而增加合作规模主要能改善边缘用户性能,并探讨了 LLR 量化的影响。
Jun, 2019
本文研究了两种重要的下行多小区干扰抑制技术,即大规模 MIMO 和网络 MIMO,并通过随机排序的工具,论证了大规模 MIMO 系统在小尺度衰落平均质量服务方面优于网络 MIMO 系统,因此在降低蜂窝网络干扰方面,大规模 MIMO 是更优选择。
Jul, 2014
本文提出了一种优化的最大最小功率控制方案,以确保所有用户获得相等的服务质量,并比较了小区系统和无小区海量 MIMO 系统的性能差异,结果发现 Cell-Free 系统的吞吐量更加集中且更加稳定。
May, 2015
该论文介绍了多用户多输入 / 多输出技术以及巨型多输入 / 多输出技术的优势,包括其对吞吐量和辐射效率的显著提升,并深入探讨了该技术的局限性和应用挑战。
Apr, 2013
探讨了利用大规模分布式基站和最小功耗控制算法,在时分双工操作中以无线信道直接测量为基础,通过共轭波束成形目的进行复用 / 分复用,对用户进行服务。对单个用户上下行吞吐量的封闭式表征,便于最小功耗控制。在与小型基站方案相比较中,无小区 Cell-Free Massive MIMO 表现出优异的性能表现,尤其是在阴影衰落条件下,可以提供近 10 倍的 95%- 可能性每用户吞吐量提升。
Feb, 2016
本文提出了一种新的结构化大规模接入算法框架,包括一种初始接入算法、一种部分大尺度衰落解码策略、两种导频分配方案和一种分式功率控制策略,模拟结果表明,该框架在局部部分最小均方误差 (LP-MMSE) 和最大比例 (MR) 合并时提供了高的谱效率。
Jun, 2020
本研究旨在通过开发全收发机制,包括下行信道训练(或估计),CSI 反馈和信道重建方案,解决大规模 MIMO 系统中多用户 CSI 的问题。我们的框架利用增强的 Newtonized 正交匹配追踪算法提取频率独立参数,然后开发了有效的下行训练方案,以估计多个用户的下行信道增益。数值结果验证了 eNOMP 算法的精度,并证明了使用重构的下行信道的系统的求和速率性能可以接近使用完美 CSI 的系统。
Feb, 2019
本文介绍了针对 Massive MIMO 的高效数字信号处理的基本技术贡献和 RF 和模拟硬件链上的操作机会和限制,重点讨论了如何从改进的能源效率中获益,并讨论了现有技术和实际原型的状态,以及未来研究的挑战和方向。
Jul, 2018
本文提出了一种基于网络巨型多输入多输出信号传输的方案,用于解决毫米波和太赫兹带宽下行传输中的移动性和堵塞问题,其包括对信道多普勒和延迟散射效应的处理和对基站的优化,通过符合信道状态信息最大化网络总速率来实现。数值结果表明,该方案有效地减轻了毫米波和太赫兹带宽下的堵塞效应和提供了移动性增强。
May, 2020
本文综述了关于基于无小区的 Massive MIMO 技术的研究,包括其意义、基本特征、传输过程和数学模型、资源分配问题和信号处理。本文旨在为未来无线网络上的基于无小区的 Massive MIMO 研究提供起点。
Apr, 2021