第一章引言

1.1选题背景及意义

在蜂窝系统中，平均吞吐量是测量系统性能的一个重要指标。同时，比例公平调度是获得分集增益的一个重要手段。实际信道中，阴影和距离时间的变化会导致衰落的发生。信道的衰落会影响信道性能，因此所有的方法包括机会波束成形的提出是为了来改善系统的性能和调度。机会波束成形的提出就是为了引发速度更快、幅度更大的信道波动来放大多用户分集增益。而要得到速度更快、幅度更大的信道波动，就需要多副发射天线来实现这一目的。机会波束成形不需要改变信号的调制模式或者增加额外的导频来测量单个发射天线的信道。实际上用户接收机是不知道多根发射天线的存在的。那么机会波束成形技术就可以具体解释为：通过改变分配给发射天线的相位和功率，对波束进行随机扫描并在任意时刻安排给当前距离该波束最近的用户发射信号。随机波束成形作为一种在多小区下的波束成形技术，有效的提高了系统的性能。但是在慢衰落的条件下，由于信道波动的不足使得系统性能减小。在大多数提出来的机会波束成形方案中，波束角度都是随机产生的，那么如果波束角度按照一定的顺序产生将会是个什么情况呢？

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1.2国内外研究现状

我们在1.1节中了解到在蜂窝网络系统中，系统性能的重要测量指标之一是平均吞吐量。与此同时，下行链路中用户调度的公平性也是非常重要的。在参考文献[1]中，提出了结合比例公平调度(Proportional Fairness: PF)的波束成形方案，其中基站随机产生波束同时通过比例公平调度服务用户。这个方案不需要完整的信道状态信息(Chel State Information: CSI)同时适用于实际情况。但是这个方案只考虑了在单个小区内的观天线情况，所以这只是一个原始的有限制的机会波束成形方案，需要进一步的研究。在参考文献[5]中，作者将机会波束成形- 扩展到了多个小区的情况下，其中基站协作服务用户。这个联合多小区调度和波束协作方案就像一个顺序调度方案：将蜂窝网络分成A/B/C三个子集，然后釆用一种最小化干扰的方法按顺序调度三个子集。这种方法在基站天线数多的情况下有着显著的吞吐量提升。后来，文献[2]中，一个叫做联合机会波束成形和调度的算法提出，进一步改善了系统的性能。这种算法使用记忆功能来获知每个移动台的最优波束，从收集来的这些信息中找到等待时间最长的移动台，给予其一个优先的调度。这是一个比观天线机会波束成形更优的一个算法，它能改善系统的吞吐量和自动扫描波束方案产生的系统延迟。在文献[4]中，一种基于记忆功能的机会波束成形方案提出来了，它的提出填补了用户数的容量差距。如果当前的波束向量不优于前一个，那么系统将当前的波束向量替换为之前的波束向量，然后更新记忆波束矩阵。基于记忆功能的机会波束成形方案尤其在用户移动不是很快时的情况下改善了吞吐量。虽然文献[2]和[4]中基于记忆功能的方法是在单小区情况下讨论的，但是这些方法特别在慢衰落情况下是非常适用于蜂窝网络系统的。在文献[3]中，这个想法被应用到了小区间协作的情况，在这里基站是协作服务用户的。

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第二章调度方法

2.0单用户比例公平调度

为了实现在一个实际系统中的多用户分集思想，就必须面对两个问题：公平和延迟。与在理想的静态用户衰落情况下一样，策略最大化的不仅仅是总的系统容量而且是个体用户的吞吐量。在实际情况下，这种静态情况是不均勻的：距离基站更近的用户有着更好的信噪比(SNR);有些用户是固定的而有些是移动的；有些用户在一个多散射环境而有些用户周围无散射。这个策略只考虑了最大长期平均吞吐量，而在实际情况下却具有一些潜在因素的需求，因此在时延尺度下的平均吞吐量是需要研究的性能指标。而机会波束成形在解决这些问题的同时开发一个具有独立衰落信道条件的系统内用户的多用户分集增益。总是选取具有高请求速率用户意味着将所有系统资源给予统计上更强的用户，这显然是有失公平的。与之对比，根据比例公平调度算法，用户对于资源的竞争不再是直接基于其请求速率而是根据平均吞吐量的归一化速率进行资源竞争。在统计意义上更强信道的用户将具有更高的平均吞吐量。因此，比例公平调度算法对用户的调度是在时间尺度r,上它的瞬时信道质量高于自己的平均信道条件时进行的。简而言之，当用户信道临近自己的峰值时进行数据传输。由于不同用户的信道波动是独立的所以多用户分集增益仍然能够被提取出来，那么如果系统中具有足够多的用户数，在任何一个时间都可能有一个用户接近自己的峰值。

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2.1多用户比例公平调度

2.1节介绍了一种比例公平调度算法，但是我们可以知道，这个调度算法只适用于单用户调度。在这一小节我们介绍比例公平调度算法的一个延申：多用户比例公平调度算法。在快衰落情况下，这些随机波束成形方案有着更高的系统性能。但是在慢衰落情况下，由于信道波动不是很大，系统性能将会减弱。所以已经有很多措施来增大信道的波动和改善系统的性能。然而在大多数机会波束成形方案中，波束角度都是随机生成的。如果它能按另外一种方法产生，例如按一定顺序产生，结果如何呢？这种方法下系统的性能将会产生哪些不同呢？在这篇论文中，我们将讨论这些问题。我们将这个方案放在蜂窝网络系统下考虑，更多的着眼于慢衰落的情况。基站配备能够根据定义好的算法产生波束的多天线。一种角度扫描方案提出改变波束角度从0到271产生信道波动从而更好地调度。通过结合记忆功能，这个扫描方案更加实用同时更适用于用户极少环境下。

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第三章机会波束成形........ 7

3.1 MIMO技术简介........ 7

3.2 哑天线机会波束成形........7 

3.2.1 系统模型....... 8

3.2.1 机会波束成形....... 10

3.3 联合机会波束成形....... 11

3.4 多小区协作机会波束成....... 13

3.5 基于记忆功能的机会波束成形....... 18

第四章角度扫描机会波束成形 .......21

4.1 系统模型....... 21

4.2基础角度扫描方案....... 23

4.3具有记忆功能的角度扫描方案....... 23

4.4简化角度扫描机会波束成形....... 24

第五章仿真模型及结果分析....... 26

5.1 仿真流程....... 26

5.2 仿真分析....... 32

第五章仿真模型及结果分析

5.1仿真流程

如图5.1所示为角度扫描方案的仿真总流程，图5.1.1为4.2节对应的基础角度扫描方案的总流程，图5.1.2为4.3节对应的具有记忆功能的角度扫描方案，而我们从图5.1.1和5.1.2对比可知，两个方案的大致流程一样，只是具有记忆功能的角度扫描方案在用户调度模块之前加入了一个记忆模块，而这也是在基础角度扫描方案上的又一个创新点所在。而接下来我们就分别就整个流程中的各个模块进行描述。此模块只在4.3节中改进的具有记忆功能角度扫描机会波束成形方案中才有，根据4.3节中的记忆方案步骤，具体流程图如图5.5所示。基站根据反馈回来的信道信息分别结合记忆波束向量集中的每个波束向量计算当前的用户速率，选出具有最优速率的波束向量。同时结合随机产生的一个波束向量计算当前的用户速率。然后分别将得到的用户速率比较，哪个波束向量对于的用户速率大选哪个波束向量。最后更新记忆波束向量集。

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结 论

在这篇论文中我们研究了我们提出的角度扫描方案对系统吞吐量的改进作用。同时更进一步提出了加入记忆功能的角度扫描改进方案。可以很明显的看到当信道为慢衰落环境时角度扫描方案在改善提高系统吞吐量方面具有显著的作用，而加入记忆功能的角度扫描改进方案对于提高系统吞吐量方面的作用更为显著，并且优于最初的角度扫描方案。而当信道衰落变快时时，角度扫描方案的作用将减弱。本论文中最后提出的简化角度扫描波束成形方案更加适用于地广人稀的地区进行通信，可以进行更深入的研究讨论。

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参考文献（略）