课题基金基金详情
5G全频段Massive MIMO信道测量、数据提取和分析、建模以及系统设计研究
结题报告
批准号:
61571020
项目类别:
面上项目
资助金额:
60.0 万元
负责人:
程翔
依托单位:
学科分类:
F0103.通信理论与系统
结题年份:
2019
批准年份:
2015
项目状态:
已结题
项目参与者:
吕国成、沈霞、赵子俊、李志、胡成云、刘颖涛、张萌、杨廷翰
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中文摘要
Massive MIMO是5G系统的关键技术之一。本课题将深入研究和建模5G Massive MIMO信道特性,并在此基础上进行更实际的系统设计相关研究。首先,本课题针对5G全频段(0.45GHz~84GHz,从传统6GHz以下频段,一直到28,38,60,73和83GHz等重点毫米波频段) Massive MIMO信道,从测量,数据提取和分析,及建模三个方面展开研究工作,给出可以更好的分析和建模其信道特性的一套完整方案,提出一系列信道模型。在此基础上,深入分析和研究空间调制思想在5G Massive MIMO中的应用问题,创新性的从空、时、频域进行合理、灵活的联合序号调制方案设计,提出若干基于空间调制思想的Massive MIMO方案。最后,基于提出的信道模型,搭建仿真平台,对本课题研究成果的实际应用价值进行全面验证,从而为5G Massive MIMO设计提供可靠的理论基础和技术支持。
英文摘要
Massive MIMO is one of the key technologies for 5G. In this project, we will carry out in-depth study of the 5G massive MIMO channel characteristics and its modeling, which will in turn serve as the foundation of more practical system designs in such environments. First, our research will target the measurement, data extraction and analysis, as well as modeling of the massive MIMO channel in the entire 5G spectrum of 0.45-84GHz, which covers both the traditional spectrum below 6GHz and the the main mm wave spectra around 28, 38, 60, and 73GHz. The objective is to provide a complete mechanism to better analyze and model its channel characteristics. Based on this, we will thoroughly analyze and study the application of spatial modulation (SM) into 5G massive MIMO. The objective is to develop SM-based massive MIMO designs via flexible and innovative joint index modulation in space, time and frequency domains. Finally, we will establish a simulation platform based on the proposed channel models in order to demonstrate the practical application value of the research outcomes of this project, and ultimately provide reliable theoretical foundation and technological support for the design of 5G massive MIMO.
5G发展的重要性不言而喻,被认为是第四次工业革命的基础。而Massive MIMO是5G的核心物理层技术之一,因此对于5G Massive MIMO信道特性的研究、建模,以及相关技术的研究便显得尤为重要,是推动5G发展和商用的基础。本项目面向Massive MIMO技术,研究5G全频段内Massive MIMO的信道测量、数据提取、分析和建模问题,并基于此尝试将空间调制思想灵活的运用到Massive MIMO中,提出合理的基于空间调制思想的5G Massive MIMO方案。首先,针对信道测量和建模方面,本项目基于搭建和测量的信道数据,进一步对数据进行了整理和分析,在前期对数据分析和理解的基础之上,开展了全面的信道建模工作,并针对复杂高速移动场景,首次进行了5G Massive MIMO的统计几何信道建模,给出了精确且实用的信道模型。基于测量数据,该项目最终提出了完整的5G Massive MIMO的信道建模方案,并给出了完备的5G Massive MIMO信道模型库。其次,针对Massive MIMO技术设计方面,该项目详细研究了利用空域调制方案进一步提升5G Massive MIMO的性能,分别考虑了全双工场景、携能通信场景和大带宽场景,分别提出了新型有效的数字自干扰消除方案、基于空域调制的无线携能通信方案和基于预编码的针对大带宽系统的新颖设计思路和方案。另外,基于该项目,我们搭建了5G Massive MIMO的信道测量平台,获取了大量的信道测量数据,为我们整个项目的顺利开展奠定了坚实的基础。除此之外,该项目还给出了完备的信道模型库,并在网站上公开共享。综上所述,该项目的研究为解决5G Massive MIMO技术的核心问题提供了解决思路和方案,同时也推进了5G的商用,有着不错的科学意义和应用前景。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
Power and Location Optimization for Full-Duplex Decode-and-Forward Relaying
全双工解码和转发中继的功率和位置优化
DOI:10.1109/tcomm.2015.2483507
发表时间:2015-09
期刊:IEEE Transactions on Communications
影响因子:8.3
作者:B. Yu;L. Yang;程翔;R. Cao
通讯作者:R. Cao
Modelling City-Canyon Pedestrian Radio Channels based on Passive Sounding in In-service Networks
基于服务网络中无源探测的城市峡谷行人无线电频道建模
DOI:--
发表时间:2016
期刊:IEEE Transactions on Vehicular Technology
影响因子:6.8
作者:X. Yin;M. Tian;L. Ouyang;程翔;X. Cai;L. Tian;J. Chen;P. Yang
通讯作者:P. Yang
Energy Management Framework for Electric Vehicles in the Smart Grid: A Three-Party Game
智能电网中电动汽车的能源管理框架:三方博弈
DOI:10.1109/mcom.2016.1600335cm
发表时间:2016-12
期刊:IEEE Communications Magazine
影响因子:11.2
作者:R. Zhang;程翔;L. Yang
通讯作者:L. Yang
DOI:10.1109/tsp.2015.2500880
发表时间:2016-04
期刊:IEEE Transactions on Signal Processing
影响因子:5.4
作者:Miaowen Wen;Xiang Cheng;Meng Ma;B. Jiao;H. Poor
通讯作者:Miaowen Wen;Xiang Cheng;Meng Ma;B. Jiao;H. Poor
An Empirical Random-Cluster Model for Subway Channels Based on Passive Measurements in UMTS
基于UMTS无源测量的地铁通道经验随机聚类模型
DOI:10.1109/tcomm.2016.2578923
发表时间:2016
期刊:IEEE Transactions on Communications
影响因子:8.3
作者:Cai Xuesong;Yin Xuefeng;Cheng Xiang;Perez Yuste Antonio;Yin XF
通讯作者:Yin XF
面向无人驾驶的车路云协同弹性网络基础理论及系统架构
  • 批准号:
    62341101
  • 项目类别:
    专项基金项目
  • 资助金额:
    250万元
  • 批准年份:
    2023
  • 负责人:
    程翔
  • 依托单位:
基于协同的车载通信系统信道建模和载波间干扰抑制研究
  • 批准号:
    61101079
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    28.0万元
  • 批准年份:
    2011
  • 负责人:
    程翔
  • 依托单位:
国内基金
海外基金