压缩感知技术在未来移动通信系统中的应用.doc

压缩感知技术在未来移动通信系统中的应用.doc压缩感知技术在未来移动通信系统中的应用探讨了一种压缩感知技术在未来大规模天线阵列系统导频设计中的应用方案,结果表明,基于压缩感知技术的导频设计方案可有效降低未来移动通信系统中的导频开销,提升性能。进一步还可以考虑将压缩感知技术与未来移动通信系统中可能使用的认知无线电技术结合起来用于发现空闲频谱比较多的频段内的空闲资源,有效降低系统硬件实现成本,或者是将压缩感知技术与其他天线降维技术结合起来,提升未来移动通信系统的用户体验。压缩感知;信道估计;大规模天线阵列系统随着智能终端的兴起及无线数据应用业务的丰富,无线通信系统中的数据用户数大幅增加,数据内容也不再限于传统的文字或者图像,未来用户对高清晰度视频、手机电视等多媒体业务的需求越来越多,导致无线网络流量呈现出爆炸式增长的态势。根据市场机构预测,未来10年,无线数据业务将增长500~1000倍,~2倍,这对无线通信系统的网络容量提出了更高的要求。提升无线通信系统网络容量的方法有多种,主要包括:提升频谱效率、提高网络密度、增加系统带宽、智能业务分流等。近期研究中,基于大规模天线阵列技术提升频谱效率的方法获得越来越多研究人员的关注,是未来移动通信系统中的重要技术。大规模天线阵列系统的基本特征就是通过在基站侧配置数量众多的天线阵列(从几十至几千),获得比传统天线阵列系统(天线阵列数不超过8个)更为精确的波束控制能力,然后通过空间复用技术,在相同的时频资源上同时服务更多用户来提升无线通信系统的频谱效率,从而满足未来B4G/5G无线通信系统中海量信息的传输需求。另外,大规模天线阵列系统还可以很好地抑制无线通信系统中的干扰,带来巨大的小区内及小区间的干扰抑制增益,使得整个无线通信系统的容量和覆盖范围得到进一步提高。然而,在上下行链路不存在互异性的无线信道环境下部署大规模天线阵列系统时,遇到的最大问题是下行导频开销问题。下行导频开销与天线数成正比,而且终端需要向基站反馈下行信道状态信息,也会带来比较大的反馈开销,严重影响了大规模天线阵列系统的性能。压缩感知[1-5]是在采集信号的时候(模拟到数字),同时完成对信号压缩之意。由于与压缩感知有关的严密的数学结果或理论刚刚出现,因此压缩感知是一个相当新的领域,也是近年来极为热门的研究前沿,在若干应用领域中被广泛关注[6-15]。通过分析,无线信道在时域是稀疏的,体现为时延不同、功率不同的多径,同样,由于天线之间的信道相关性,经过一定的变换后在变换域上也应该是稀疏的,这就为使用压缩感知技术来降低导频开销提供了可能。本文主要介绍了压缩感知的技术原理,并分析了其在未来基于大规模天线阵列技术的无线通信系统中的应用。1技术原理在数字信号处理中,一般都要经过由模拟信号到数字信号的转换过程,采样和量化是对信号处理的前提条件。采样定理是1928年由美国电信工程师奈奎斯特首先提出来的,称为奈奎斯特采样定理,该定理指出:要从离散采样信号中无失真的恢复出原始信号,采样率要不低于原始信号带宽的两倍。该理论几乎支配着所有信号的获取、处理、存储、传输等系列过程。、,于2004年初步提出了一种新的信息获取指导理论:压缩感知理论。该压缩感知理论指出:对可压缩的(稀疏)信号可通过远低于奈奎斯特采