Q/V频段5G基站对NGSO星座系统地球站的干扰分析

针对Q/V频段5G基站对非静止轨道（Non-geostationary Orbit,NGSO）星座系统地球站的同频干扰问题,提出了一种5G毫米波系统与NGSO星座系统下行链路间的干扰分析方法。结合NGSO星座系统地球站天线指向的时变性,建立了基于时间离散的“拉远式”和“挖洞式”的动态干扰分析模型,并从强度和集总效应两个维度综合评估了系统之间的干扰情况。以OneWeb系统为例,仿真分析了不同保护距离下5G基站对OneWeb地球站的干扰情况。结果表明,在Q/V频段,当保护距离为50 m时,95%的时间内干扰余量不小于15.38 dB,5G基站与NGSO星座系统地球站有兼容共存的空间。     

抑制LTE系统小区间干扰的软频率复用改进方案

为提高系统性能,LTE系统可通过频率复用因子（Frequency Reuse Factor,FRF）为 3的软频率复用（Soft Frequency Reuse,SFR）方案来有效抑制小区间的同频干扰,但在小 区峰值速率和系统容量方面仍有改善空间,由此介绍一种FRF为7的SFR方案,并结合与之相 适应的资源调度策略,可较大地提高小区边缘用户的峰值速率,使系统容量得以提升。     

异构网中载波聚合系统的成员载波选择和干扰协同

为了解决下一代演进移动通信系统在异构网场景由于低功率基站在高功率基站覆盖区 域的随意分布而导致的小区间干扰问题及容量速率限制,提出了一种载波聚合系统的成员载 波选择和干扰协同方法。该方法基于修正的载波公平比例准则,动态地在小区间协同选择成 员载波。为了进一步提高低功率节点的系统容量,设计了新的基于调和平均数的用户小区选择 准则及算法。仿真结果表明,与频率复用因子为1的系统相比,设计的方法由于静默了部分 高功率节点用户成员载波,从而使低功率节点用户获得更多的选择机会,可提高低功率节点 小区的容量。     

基于部分频率复用的多小区协作方案及容量分析

针对无线蜂窝网中的小区间干扰问题,给出一种基于部分频率复用的多小区协作传输 方案。该方案将小区用户划分为中心用户和边缘用户,中心用户采用频率复用因子为1的本 地基站通信,边缘用户采用频率复用因子为3的多基站协作通信,并通过对多个小区的基站 进行功率控制,达到抑制小区间干扰、提高系统容量的目的。数值分析表明,相对于传统多 小区蜂窝系统(Traditional Multi-Cell System,TMCS)和广义分布式天线系统(Generaliz ed Distributed Antenna System,GDAS),所提多小区协作蜂窝系统(Multi-Cell C ooperative System,MCCS)可以有效地克服小区间干扰,提高系统容量。     

5G系统中基于解调参考信号的信道估计方法

5G系统使用解调参考信号(Demodulation Reference Signal,DMRS)用于下行信道估计,工程中通常采用插值法得到数据位置信道响应,考虑实际信道中噪声的影响,频域采用线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Squared Error,LMMSE)插值算法。针对LMMSE需要获取信道先验统计特性以及存在矩阵求逆运算量大问题,利用信号时域内能量集中特点估计出信道均方根时延、信噪比和信道自相关矩阵,对于DMRS信号在频域上间隔较大、DMRS信号所在子载波相关性不强的问题,通过引入导频加密方法提升DMRS信号所在子载波间的相关性以提升信道估计性能,并通过滑动窗口插值方法进一步降低LMMSE算法求逆运算复杂度。仿真结果表明,所提算法均方误差和误码率总体均优于线性插值和基于矩阵奇异值分解的LMMSE算法,并与传统LMMSE算法相比性能极为接近,而且复杂度降低了99.85〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗,适合实际工程应用。     

基于博弈论的多基站协作波束成形

为抑制小区间干扰,提出了一种基于博弈论的多基站协作波束成形算法,并将该算法应用于多基站协作通信系统模型。该算法是在已知其他小区策略选择的情况下,最大化自身利益的迭代算法。在此基础上研究了将最大化用户速率问题转化为效用函数优化问题进行求解,然后证明其纳什均衡的存在性和唯一性,最后给出求解纳什均衡的步骤。仿真结果表明,相对于非协作算法,所提算法在期望用户方向上保持较高的增益,同时有效地零陷干扰用户,达到抑制小区间干扰的目的,并且具有很好的收敛性。     

基于移动5G的智能家居产品市场推广分析

随着移动通信技术的不断提升,5G已经从一个遥远的名词变为了实际存在的通信技术,成为近几年来人们关注的一大热点。由于人们对移动数据的要求越来越高,以往的4G移动通信已经在一定程度上不能满足人们在移动数据网络、应用、服务等方面的部分需求,所以5G的到来已然成为时代进步的必然结果。智能家居同样也是在这样的社会环境下产生的,从运营模式来看,智能家居产品和系统的正常运行都离不开移动通信网络,而更快、处理能力更强的网络能够在很大程度上提高智能家居产品的服务质量以及使用体验。文章将主要就5G移动通信时代的智能家居产品市场营销推广策略进行简要的分析。     

面向5G的大规模MIMO技术综述

未来第5代移动通信系统(5G)中无线数据业务量的爆发性增长推动着研究人员发展新的颠覆性技术。作为5G的关键候选技术之一,大规模多入多出(MIMO)在基站使用远超激活终端数的天线,能增加一个数量级的频谱效率并大幅降低发射功率。首先介绍了大规模MIMO的系统模型和理论性能,其次分析和归纳了在信道测量与建模、信道信息获取、传输方法的研究成果,然后简述了实验和测试进展,最后讨论了未来研究方向。     

全球5G频谱研究概述及启迪

第五代移动通信系统（5G）已成为全球信息通信技术的重点发展方向,受到政府和行业的广泛关注。首先,对国际电信联盟无线电通信部门（ITU-R）建议书中发布的5G愿景进行了概述和分析,指出5G系统将使用高中低全频段;然后,总结了全球主要国家和地区关于5G频率政策的最新动向,分析了其高中低频段候选频率的当前使用情况和未来可用性,并指出了我国对相关频段的策略和考虑;最后,基于我国无线电管理政策及面临的形势,结合5G系统特性,提出了对于5G频率研究工作的思考和建议。     

基于多维频谱地图的干扰规避

针对复杂电磁环境下卫星移动通信系统可靠通信需求,利用频谱地图多维数据呈现优势,提出了基于多维频谱地图的干扰规避方法。通过建立卫星移动通信系统波束、时隙、子频带、干扰强度等多维信息关联的频谱地图,利用数据挖掘方法对频谱可用情况进行预测,基于预测结果及用户QoS(Quality of Service)需求生成干扰规避策略,通过星地联合频谱资源调配实现系统干扰规避。该方法为卫星移动通信系统干扰规避提供了一种全新的思路,可提升卫星移动通信系统干扰防护能力。     

5G系统小区搜索PSS定时同步方法

针对5G主同步信号检测对频率偏移异常敏感导致移动通信系统无法实现精确的定时同步问题,提出了差分与快速频域相关联合检测算法。该算法首先对本地信号和接收信号进行差分处理,以降低频偏影响;其次基于快速频域相关算法,将时域互相关转换为频域相乘运算,降低计算复杂度;最后通过比对相关峰值检测同步点。算法分析和仿真结果表明,在频偏较大的条件下,改进算法可精确、快速地检测同步点。相比于传统互相关算法,该算法的运算复杂度降低了89.99%,频偏值为0.6时,正确检测概率接近0.9。     

机器学习在5G超密集网络切换中的应用

超密集网络（Ultra-dense Network,UDN）作为5G网络架构的关键技术,其切换时延及无效切换等已成为网络发展的巨大挑战。提出了一种基于集成策略的机器学习算法,并结合用户的移动性数据,进行较高精确度的切换预测,减少切换时延及非必要切换等目标。仿真结果表明,采用结合改进机器学习算法的切换策略,不必要切换率降低了40.2%,平均时延降低了28.6%。     

基于5G和无人机智能组网的应急通信技术

针对现有应急通信系统面临的低速率、高时延、带宽不足和互联互通性差等问题,提出了一种基于5G和无人机智能组网的应急通信系统技术路线,并对其中部分关键技术进行了剖析,以期为提升救援力量在受灾地域的应急通信保障能力提供重要支撑。通过理论分析可知,该技术路线能够实现目标区域内无人机编队的智能组网和部署、5G信号的覆盖和5G通信的联通,拓展5G网络的覆盖范围,可在通信基础设施损毁的环境下实现用户终端之间以及用户终端与应急指挥中心之间的互联互通,具有一定的应用前景。