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5G空時信號處理 版權信息
- ISBN：9787030739056
- 條形碼：9787030739056 ; 978-7-03-073905-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
5G空時信號處理 內容簡介
本書以第五代(5G)移動通信系統為背景，梳理與總結其中具有代表性的關鍵技術——MIMO空時信號處理技術。全書分為7章，主要包括緒論、信道建模、信道估計技術、MIMO檢測技術、智能表面輔助的MIMO處理技術、空間調制與序號調制技術和總結。本書每章后面附有習題，供讀者自我檢查用。
5G空時信號處理 目錄
目錄
第1章 緒論 1
1.1 5G移動通信概述 1
1.1.1 物理層技術趨勢 2
1.1.2 網絡層技術趨勢 3
1.2 5G移動通信系統 5
1.2.1 技術優勢 5
1.2.2 頻譜分配 6
1.2.3 多址與雙工技術 8
1.2.4 幀結構 9
1.2.5 協議棧結構 12
1.2.6 信道分類 13
1.2.7 天線端口 15
1.3 5G移動通信網絡 16
1.3.1 5G-RAN 16
1.3.2 5G-CN 19
1.4 5G中的大規模 MIMO 23
1.4.1 應用場景 23
1.4.2 下行預編碼 24
1.4.3 上行預編碼 25
1.4.4 波束管理 26
1.5 本章 小結 28
習題 28
參考文獻 29
第2章 信道建模 30
2.1 大規模 MIMO引入的方向性 31
2.1.1 信道相關性 32
2.1.2 上行與下行系統模型 33
2.1.3 空間信道相關性的影響 35
2.2 高頻信道建模 36
2.2.1 毫米波傳播特性 37
2.2.2 毫米波信道模型 40
2.3 本章 小結 42
習題 43
參考文獻 43
第3章 信道估計技術 45
3.1 接收信號模型 45
3.2 OFDM傳輸下的信道估計方案 46
3.2.1 基于頻域信道響應的信道估計方案 46
3.2.2 變換域信道估計 47
3.2.3 基于參數模型的信道估計 48
3.2.4 迭代信道估計 50
3.2.5 MIMO-OFDM信道估計 53
3.3 導頻污染對信道估計的影響 55
3.3.1 導頻污染的來源 56
3.3.2 導頻污染的影響 58
3.3.3 緩解導頻污染的方法 61
3.4 本章 小結 63
習題 64
參考文獻 64
第4章 MIMO檢測技術 67
4.1 線性 MIMO檢測算法 68
4.1.1 線性檢測算法 69
4.1.2 線性檢測的迭代近似算法 71
4.2 非線性 MIMO檢測算法 77
4.2.1 干擾抵消技術 77
4.2.2 窮搜枚舉檢測與其簡化變體 80
4.2.3 非線性預處理與后處理技術 92
4.3 迭代 MIMO檢測算法 94
4.3.1 圖模型 94
4.3.2 馬爾可夫隨機場置信傳播 97
4.3.3 因子圖置信傳播 101
4.3.4 近似消息傳遞 109
4.3.5 期望傳播 111
4.4 深度學習 MIMO檢測算法 114
4.4.1 數據驅動的 MIMO檢測 114
4.4.2 模型驅動的 MIMO檢測 118
4.5 MIMO檢測算法與信道譯碼器的級聯 120
4.5.1 迭代檢測與譯碼 120
4.5.2 Turbo迭代的應用 122
4.6 實復混合調制 125
4.6.1 實復混合調制模型 125
4.6.2 上行多用戶配對算法 131
4.6.3 仿真結果 134
4.7 基于干擾抑制的 MIMO檢測算法 135
4.7.1 干擾下的接收信號模型 137
4.7.2 干擾抑制接收機算法 139
4.7.3 干擾抑制接收機仿真結果 142
4.8 本章 小結 143
習題 144
參考文獻 145
第5章 智能表面輔助的 MIMO處理技術 148
5.1 智能表面的現有研究 148
5.1.1 智能表面 148
5.1.2 大型智能表面 151
5.1.3 智能表面與中繼的差異 153
5.2 智能表面輔助傳輸的頻譜效率分析 157
5.3 智能表面輔助傳輸的波束成形設計 160
5.3.1 SDR算法 162
5.3.2 DC算法 164
5.3.3 算法性能對比 165
5.4 信號檢測方法 166
5.5 本章 小結 168
習題 168
參考文獻 169
第6章 空間調制與序號調制技術 171
6.1 天線域的空間調制 171
6.1.1 空間調制的基本概念與數學模型 171
6.1.2 空間調制結合空時編碼 178
6.1.3 廣義空間調制 185
6.2 子載波域的序號調制 192
6.2.1 OFDM中子載波域序號調制 192
6.2.2 協作交織傳輸的序號調制優化方法 199
6.2.3 基于擴頻碼序號調制的優化方法 202
6.3 單載波傳輸下的序號調制 210
6.3.1 接收機線性均衡算法 211
6.3.2 接收機迭代檢測算法 212
6.3.3 接收機壓縮感知檢測算法 215
6.3.4 單載波傳輸下序號調制的仿真結果 217
6.4 單載波傳輸下天線域的空間調制 220
6.4.1 單載波傳輸下天線域空間調制的信號模型 220
6.4.2 接收機均衡算法 222
6.4.3 接收機均衡算法的仿真結果 223
6.5 本章 小結 223
習題 224
參考文獻 224
第1章 緒論 1
1.1 5G移動通信概述 1
1.1.1 物理層技術趨勢 2
1.1.2 網絡層技術趨勢 3
1.2 5G移動通信系統 5
1.2.1 技術優勢 5
1.2.2 頻譜分配 6
1.2.3 多址與雙工技術 8
1.2.4 幀結構 9
1.2.5 協議棧結構 12
1.2.6 信道分類 13
1.2.7 天線端口 15
1.3 5G移動通信網絡 16
1.3.1 5G-RAN 16
1.3.2 5G-CN 19
1.4 5G中的大規模 MIMO 23
1.4.1 應用場景 23
1.4.2 下行預編碼 24
1.4.3 上行預編碼 25
1.4.4 波束管理 26
1.5 本章 小結 28
習題 28
參考文獻 29
第2章 信道建模 30
2.1 大規模 MIMO引入的方向性 31
2.1.1 信道相關性 32
2.1.2 上行與下行系統模型 33
2.1.3 空間信道相關性的影響 35
2.2 高頻信道建模 36
2.2.1 毫米波傳播特性 37
2.2.2 毫米波信道模型 40
2.3 本章 小結 42
習題 43
參考文獻 43
第3章 信道估計技術 45
3.1 接收信號模型 45
3.2 OFDM傳輸下的信道估計方案 46
3.2.1 基于頻域信道響應的信道估計方案 46
3.2.2 變換域信道估計 47
3.2.3 基于參數模型的信道估計 48
3.2.4 迭代信道估計 50
3.2.5 MIMO-OFDM信道估計 53
3.3 導頻污染對信道估計的影響 55
3.3.1 導頻污染的來源 56
3.3.2 導頻污染的影響 58
3.3.3 緩解導頻污染的方法 61
3.4 本章 小結 63
習題 64
參考文獻 64
第4章 MIMO檢測技術 67
4.1 線性 MIMO檢測算法 68
4.1.1 線性檢測算法 69
4.1.2 線性檢測的迭代近似算法 71
4.2 非線性 MIMO檢測算法 77
4.2.1 干擾抵消技術 77
4.2.2 窮搜枚舉檢測與其簡化變體 80
4.2.3 非線性預處理與后處理技術 92
4.3 迭代 MIMO檢測算法 94
4.3.1 圖模型 94
4.3.2 馬爾可夫隨機場置信傳播 97
4.3.3 因子圖置信傳播 101
4.3.4 近似消息傳遞 109
4.3.5 期望傳播 111
4.4 深度學習 MIMO檢測算法 114
4.4.1 數據驅動的 MIMO檢測 114
4.4.2 模型驅動的 MIMO檢測 118
4.5 MIMO檢測算法與信道譯碼器的級聯 120
4.5.1 迭代檢測與譯碼 120
4.5.2 Turbo迭代的應用 122
4.6 實復混合調制 125
4.6.1 實復混合調制模型 125
4.6.2 上行多用戶配對算法 131
4.6.3 仿真結果 134
4.7 基于干擾抑制的 MIMO檢測算法 135
4.7.1 干擾下的接收信號模型 137
4.7.2 干擾抑制接收機算法 139
4.7.3 干擾抑制接收機仿真結果 142
4.8 本章 小結 143
習題 144
參考文獻 145
第5章 智能表面輔助的 MIMO處理技術 148
5.1 智能表面的現有研究 148
5.1.1 智能表面 148
5.1.2 大型智能表面 151
5.1.3 智能表面與中繼的差異 153
5.2 智能表面輔助傳輸的頻譜效率分析 157
5.3 智能表面輔助傳輸的波束成形設計 160
5.3.1 SDR算法 162
5.3.2 DC算法 164
5.3.3 算法性能對比 165
5.4 信號檢測方法 166
5.5 本章 小結 168
習題 168
參考文獻 169
第6章 空間調制與序號調制技術 171
6.1 天線域的空間調制 171
6.1.1 空間調制的基本概念與數學模型 171
6.1.2 空間調制結合空時編碼 178
6.1.3 廣義空間調制 185
6.2 子載波域的序號調制 192
6.2.1 OFDM中子載波域序號調制 192
6.2.2 協作交織傳輸的序號調制優化方法 199
6.2.3 基于擴頻碼序號調制的優化方法 202
6.3 單載波傳輸下的序號調制 210
6.3.1 接收機線性均衡算法 211
6.3.2 接收機迭代檢測算法 212
6.3.3 接收機壓縮感知檢測算法 215
6.3.4 單載波傳輸下序號調制的仿真結果 217
6.4 單載波傳輸下天線域的空間調制 220
6.4.1 單載波傳輸下天線域空間調制的信號模型 220
6.4.2 接收機均衡算法 222
6.4.3 接收機均衡算法的仿真結果 223
6.5 本章 小結 223
習題 224
參考文獻 224
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5G空時信號處理 節選
第1章 緒論 本章是全書的開篇，首先概述第五代( 5G)移動通信的主要特點，歸納總結 5G物理層與網絡層技術的發展趨勢，然后梳理總結 5G移動通信系統的關鍵技術以及網絡結構，*后對 5G中的大規模 MIMO技術進行概要總結。 1.1 5G移動通信概述 移動通信是通信領域中*具有活力、*具有發展前途的一種通信方式。它是當今信息社會中*具有個性化特征的通信手段。蜂窩式移動通信，就正式商業運營而言，至今也不過 30多年的歷史，就其發展歷程看，大約每十年更新一代。它的發展與普及改變了社會，也改變了人類的生活方式，它讓人們體會到現代化與信息化的氣息。目前正處于第四代(4G)與第五代(5G)交接期，而第六代( 6G)也正在進行技術預研。 自20世紀 80年代我國引入模擬移動通信網以來，經過短短 30多年的發展，截至 2022年 3月底，全國移動電話用戶數已達到 16.6億，其中 5G用戶達 4.03億，約占移動電話用戶總數的 24.3%，居全球**。截止到 2022年 3月底，我國移動通信基站總數達到 1004萬個，其中 5G基站總數達 155.9萬個，占全球基站總數 60%以上。我國已經建成世界上規模*大、技術*先進的移動通信網絡，實現了“3G跟跑、4G并跑、 5G領先”的通信產業發展目標。 5G移動通信系統大幅度擴展了移動通信的應用場景，滲透到工業應用、智能交通等各種垂直行業。圖 1-1給出了 5G移動通信的三大典型場景，包括增強型移動寬帶( enhance mobile broadband，eMBB)、大規模機器通信( massive machine type of communication， mMTC)和低時延高可靠通信( ultra-reliable and low latency communication，uRLLC)。5G提出了“萬物互聯”的愿景，**次將人 -機-物納入統一的服務體系中[1]。 圖1-1 5G移動通信的三大應用場景 5G需要實現系統峰值速率、用戶體驗數據速率、頻譜效率、移動性管理、時延、連接密度、網絡能效以及區域業務容量性能的全方位提升。其主要實現措施如下。 (1)為了支持eMBB場景高速數據傳輸，將大規模 MIMO(massive MIMO，M-MIMO)技術與濾波 OFDM(filtered-OFDM，F-OFDM)技術相結合，進一步提高了系統頻譜效率。 (2)為了支持mMTC場景海量用戶接入，提出了非正交多址接入( NOMA)概念，包括功率域 NOMA、稀疏編碼多址接入( SCMA)、圖樣分割多址接入( PDMA)、多用戶共享接入(MUSA)等多種具有代表性的 NOMA技術，大幅度提升了系統容量。 (3)為了滿足uRLLC場景的超高可靠性、超低時延特性，以及提高 eMBB場景的信令可靠性，采用逼近信道容量的新一代信道編碼 ——極化碼( polar code)。 (4)為了滿足eMBB場景高速數據傳輸，采用高性能的信道編碼 ——低密度校驗碼 (LDPC code)替代了 3G/4G系統的 Turbo碼。 (5)為了滿足eMBB場景近距離超高速傳輸，采用毫米波( mmwave)傳輸、信號帶寬擴展到 400MHz～1GHz。 目前，第四代( 4G)移動通信系統已經完全普及，第五代( 5G)移動通信系統正在大規模商用化。分析 4G、5G移動通信的發展，可以發現其客觀上應遵循的規律，具體而言，包括物理層與網絡層兩方面的技術演進趨勢 [2]。 1.1.1 物理層技術趨勢 5G移動通信的物理層關鍵技術是在動態環境與條件的限制下滿足用戶在數量上不斷增長、在質量上不斷提高的要求，同時要保證用戶通信的安全保密性能。它主要包含七個方面的改進與發展。 (1)對現有物理層關鍵技術進一步改進、完善與實用化。 例如，在信道編碼方面：從串行級聯碼 →Turbo碼→LDPC碼/極化碼，不斷完善；在多址技術方面：從一般場景的 OFDMA演進到大連接場景的 NOMA，新的多址劃分技術要實現性能與復雜性的合理折中；同時充分挖掘空間維度滿足超高速數據傳輸需求。 (2)重點突出適應高速數據業務的多載波傳輸技術。 作為 4G移動通信的物理層關鍵技術，正交頻分復用( OFDM)已經被普遍應用，采用有效措施能夠逐步克服 OFDM系統存在的主要缺點。例如，峰值功率與平均功率的比值過大，頻率擴散下正交性能的惡化，同步性能要求高且抗頻率擴散性能差，還要求獲得精確的信道狀態(信道估值準確)等問題。另外，還有多種 OFDM的替代技術值得關注。例如，單載波頻域均衡( SC-FDE)技術具有低峰平比、抗干擾能力強的技術優勢；非正交的多載波調制技術，包括 FBMC、UFMC以及 GFDM等，可以放松對于時頻同步精度的要求，降低接收機復雜度，取消循環前綴( CP)，降低帶外泄漏，提高頻譜效率；超 Nyquist信號(FTN)傳輸，能夠突破奈奎斯特頻帶利用率，也具有良好前景。 (3)5G移動通信物理層的關鍵技術的另一個研究重點是突出對物理層的自適應傳輸技術的研究。其內容涉及如下幾方面： ①根據接收信號的信噪比，自適應地調整接收機的門限閾值電平； ②根據無線信道時變動態特性與用戶移動的動態特性，測量與反饋信道質量指標 (CQI)、空間信號流數( RI)、預編碼碼本序號( PMI)等信道參數，自適應地分配業務、速率、功率、 MIMO模式與碼本以及相應調制與編碼方式； ③根據不同業務的 QoS需求，分配帶寬、信道以及相應的調制與編碼方式； ④綜合并統一協調上述各類自適應要求及其實現方式。 (4)加強對信道、用戶、業務與網絡動態性的監測與估計，為匹配系統動態性提供基礎。其中：①對信道動態性監測、估值已有一定的基礎，今后主要是尋求快速、準確的估值算法； ②對用戶、業務的動態性的監測，實現對用戶實時定位技術的研究與實用化。 (5)加強空域與傳統的時域、頻域相結合的研究，開發空域在移動通信中的巨大潛力，具體實現的技術路線有兩條： ①從目前的扇區天線出發 →智能式扇區天線 →切換式智能天線 →自適應式波束成形→協作多點傳輸( CoMP)/無定形(cell free)小區。它是以抑制或濾除干擾、集中信號能量、跟蹤用戶來改善性能，提高抗干擾性并增大容量。這一思路是受雷達技術中自適應陣列理論與技術的啟發與引導而提出的，但是應注意兩個領域中的相同點與相異點，不能生搬硬套。 ②從目前的接收端空間分集技術出發 →發送端分集技術 →空時碼與發送分集相結合→MIMO與 OFDMA相結合→多用戶 MIMO→網絡 MIMO→大規模 MIMO。它是基于無線通信中傳統的分集機制，提高發送與接收的綜合效應來改善性能、提高抗干擾性，并起到增大容量、改善質量的作用。 (6)在5G移動通信系統的優化中，一個值得注意的方向是，在傳統的單一部件如在信道編碼、調制技術、多用戶檢測技術等逐個優化的基礎上，逐步擴大聯合(組合)優化的范圍。例如，可以將 Turbo碼重復迭代的思想推廣至解調、解碼的聯合迭代中，還可以進一步將其推廣至整個接收端乃至整個發、收系統。又如，將極化編碼的設計思想推廣到整個通信的廣義極化設計與優化中，逼近信道容量極限。 (7)在5G移動通信的物理層具體實現技術中將逐步向軟件無線電方向過渡。 ①實現硬件設備基帶全數字化，以達到數字無線電的目標； ②逐步實現軟件定義的無線電，即將數字化逐步拓廣至中頻乃至部分射頻，盡可能以軟件技術實現原來硬件所完成的功能。 ③在上述基礎上，逐步推出軟基站設備和軟移動終端設備，實現單一軟件平臺下綜合多媒體軟終端的基本功能。然后進一步向多體制、多波段發展。 ④為了提高無線頻譜的利用率，解決無線頻率資源緊張的問題，毫米波技術將成為下一代移動通信的物理層關鍵技術之一。 1.1.2 網絡層技術趨勢5G移動通信的業務拓廣和重點業務的轉移，在原有移動通信傳統的用戶和信道二重動態性的基礎上又疊加上業務與網絡動態性，由于應用場景的擴展，又疊加了通信對象的動態性。這三個動態性的引入不僅在上述物理層上引起很大的變化，而且在網絡層上也提出了很多新要求，可以概括為以下五個方面的發展趨勢。 (1)選定全IP方向，因為它更適合于今后的主流業務移動互聯網以及數據和多媒體業務。 ①這里的全 IP是指信息結構 IP化，協議 IP化，傳輸、處理、網絡全過程均 IP化； ②移動全 IP化實現是從核心網 IP化開始，逐步延伸至無線(移動)接入網和空中接口 IP化，直至移動終端 IP化。 (2)基于軟件定義網絡( SDN)架構，實現適用于不同場景的網絡切片。 ①針對三大場景需求，設計基于軟件定義網絡( SDN)與網絡功能虛擬( NFV)的網絡架構； ②基于 SDN/NFV網絡架構，在相同的基礎設施上“切”出多個虛擬網絡，組織從無線接入、承載到核心網邏輯隔離的網絡切片，實現端到端按需定制，適配不同業務的 QoS要求； ③深度融合通信與計算，在端-云移動網絡架構下，實現高性能的邊緣計算。 (3)5G移動通信網絡的核心技術是網絡智能化，它應滿足： ①配合物理層主要關鍵技術，特別在網絡層配合物理層的自適應傳輸技術以及其他核心、關鍵技術的實現； ②逐步實現動態智能化無線資源管理，包含對無線資源的估計、呼叫接納控制、隊列調度以及動態無線資源分配全過程的動態智能化管理； ③逐步實現動態智能化移動性管理，包含對用戶安全性能鑒權、加密，用戶登記、顯示，信息調用以及用戶越區切換與漫游功能管理的全過程智能化管理； ④統一協調上述三方面智能化管理。 (4)5G移動通信對網絡結構也提出了新要求，希望建立分布式天線與多層次小區混合的蜂窩網系統。 ①在宏蜂窩 /微蜂窩/微微蜂窩 /家用基站等多層次蜂窩網的基礎上，在一些特殊地區，如業務密集地區( eMBB場景)、高速公路沿線，可利用分布式天線構成不同形狀的小區群，小區群內資源相同不切換，小區群間可實現群切換和滑動式群切換； ②引入 Relay節點、分布式天線，以分布式光纖接入網為基礎，構建自組織結構網絡，目前大城市中光纖到大樓已初步實現，使得在大樓上處處建立分布式天線已成為可能，在此基礎上，建立云無線接入網( C-RAN)、無定形小區( cell free)與霧接入網( fog RAN)，實現泛在移動邊緣計算。 (5)就移動網絡技術的長遠發展而言，有如下發展傾向： ①電信網、計算機網與有線電視網將逐步實現三網融合并*終走向三網合一； ②就電信網而言，將逐步從目前的有線(固網)、無線(移動網)兩個平行發展網絡走向無線側重于接入網，有線側重于核心骨干網的分工、協作的統一網絡的發展方向，以 IP技術為基礎的固網與移動網絡融合( FMC)是大勢所趨。 1.2 5G移動通信系統 2017年 12月，3GPP標準組織發布了**版的 5G NR標準，即 3GPP R15標準。這里 NR指 New Radio，即新空口。NR有兩種運行模式： SA與 NSA。SA(standalone)指的是 5G單獨組網運行的方式，而 NSA(non-standalone)是指 5G非單獨組網，需要依靠 LTE進行初始接入與移動性管理。這兩種運行方式主要影響高層協議與核心網接口，對于無線接入技術沒有影響。
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