题目：多用户MIMO系统的信道预测与系统性能研究

随着高速数据传输和实时多媒体业务的不断增加，人们对无线通信系统的容量和服务质量提出了更高的要求。近年来，由于多用户多天线（MIMO）系统在和数据率方面显示出相对于单用户MIMO的优势，引起了人们的广泛关注。研究表明，若基站有 根发射天线，则即使用户端只有1个天线，多用户MIMO系统依然可以获得 倍于单用户MIMO的吞吐量。多用户系统达到较高和数据率的前提是必须已知准确的独立信道信息，但是在实际应用中发射端很难知道准确的信道信息；由于基站的天线间距较近，天线距离地面又较高，使得散射环境不丰富，或者由于用户之间距离较近等原因，信道之间存在着不可避免的空间相关性。另外，由于发射端需要根据上行信道所反馈的信道信息对信号进行预处理，当用户端以较高速度移动时，上下行信道之间会有传输延迟或者处理延迟，这将导致信道的不匹配。为了发挥多用户MIMO系统的潜能，需要进行可靠的信道预测。本文研究了在时变信道和空间相关信道下多用户MIMO系统的和数据率（Sum Rate）性能，重点研究了在多用户MIMO系统中的信道预测算法，并提出了两种新的信道预测算法。传统的MIMO信道预测多是基于空间独立信道的预测，这种预测方法的好处是建模简单预测参数较少，但是并不能发挥出MIMO信道的优势。本文提出了一种基于相关信道的信道预测算法，这种算法充分利用了MIMO信道矩阵中所有的空时相关性，仿真表明了其相对于传统信道预测的优势。新一代的移动通信要求预测较长时间范围的信道，为了保证预测的准确性，相应地我们需要一段比较长的观测时间范围。在这种情况下，尤其是在高采样率系统中，如果仍然利用传统的诸如维纳滤波的方法进行预测，得到的观测点数就会相当多，而利用这么多观测点数进行预测必然会造成难以接受的高复杂度。本文研究的大范围信道预测算法就是针对上述问题而提出的一种低复杂度信道预测算法，并在此基础上提出了一种基于非线性采样的大范围信道预测算法。这种算法的主要特点是采用了迭代搜索的方法找出观测时间使对信道预测精度最高的观测点，然后利用这些观测点进行预测。基于这种非线性采样的信道预测方法，本文又提出了一种非均匀探测域设计方案，这种方案利用搜索出来的观测点位置进行探测域设计，将探测数据安排在使信道预测误差最小的位置。这时发射机就不必再进行搜索，而能够直接利用探测域的信道信息进行预测。最后，在宽带无线多媒体系统里通过仿真分析了这种非均匀采样信道预测以及基于这种预测算法的探测域设计方案的性能。