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A Coordinated Approach to Channel Estimation in Massive MIMO Systems
Candidate Major
: Haifan Yin : Communication and Information System
Supervisor : Prof. Yingzhuang Liu
关键词： 大规模 MIMO
导频污染
信道估计
用户调度
协方差矩阵
I
华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 Abstract
Over the past decade, multiple antenna techniques have been adopted in wireless cellular systems. In today's wireless systems, inter-cell interference has become a limiting factor when trying to achieve higher performance in term of network capacity. To alleviate the inter-cell interference, extensive research has been done. The multiuser MIMO, interference alignment, and cooperative network have been proved to be effective ways to mitigate the interference. Nevertheless, as there has been an explosive increase in demand for wireless connectivity, driven by cellular telephony and ever increasing wireless data applications, it seems unlikely that these techniques would be able to carry the exponentially growing data traffic. An unprecedented spectral efficiency was achieved by a newly proposed "Massive MIMO" scheme where the base station is equipped with a large excess of antennas compared with the number of single antenna terminals which the base station serves in a Time-Division Duplexing (TDD) manner. However, an impairment named "pilot contamination" cased by the re-use of pilot sequences in different cells imposes restriction on the potential capacity gain from a large number of base station antennas. Statistically, the magnitude of pilot contamination is only bound up with the path loss. In this paper, we propose a Bayes estimator and further more, a scheduling method for channel estimation based on the long term statistical information of the users’ channels, i.e., the channels' covariance matrices. Useful information lies untapped in the covariance matrix, such as the angle of arrival and its variance. We can exploit this information to reduce the pilot contamination. Today, uplink channel estimation is done in each cell independently. But now the idea of this paper is that we estimate the channel only of users in multiple cells which we know are "compatible" from the point of view of their covariance matrices information. We show that significant reduction of pilot contamination and over 100% performance gain in term of sum rate can be achieved by our scheduling method. Key words: Massive MIMO pstimation scheduling
Abstract · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · II 1 1.1 绪论 引言 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · (1)
covariance information.
II
华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 目
摘
录
要· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · I
Huazhong University of Science & Technology Wuhan 430074, P.R.China Jan, 2012
独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或 集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在 文中以明确方式标明。本人完全意识到，本声明的法律结果由本人承担。
1.2 MIMO 技术的发展与干扰抑制 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · (2) 1.3 2 2.1 2.2 2.3 2.4 3 研究内容与论文结构 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · (6) 多小区及其干扰协调 多小区合作拓扑模型 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · (7) 多小区合作数学模型 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · (8) 多小区功率分配和调度 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·(10) 本章小结 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·(14) 大规模 MIMO
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