一、面向后三代移动通信的MIMO-GMC无线传输技术（论文文献综述）
郭伯仁[1]（2021）在《移动边缘智能系统中的资源管理相关技术研究》文中研究说明移动通信技术的演进促进了移动应用和多媒体业务的快速发展,并在网络边缘处产生了海量的数据,为无线通信网络带来了前所未有的流量负载。为此,迫切需要将人工智能（ArtificialIntelligence,AI）这一尖端技术推向网络边缘,充分释放边缘大数据的潜力。此外,超低传输时延、超高数据速率等越来越严苛的用户需求也给通信系统带来了巨大的挑战。为了应对上述需求与挑战,移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）架构通过将存储和计算资源卸载至网络边缘,成功降低了传输时延与带宽损耗。AI与MEC的融合诞生出了新的交叉学科——边缘智能（Edge Intelligence,EI）。然而,目前EI的相关研究还处于起步阶段,在AI模块的边缘部署、智能化MEC等方面的研究还存在着不足。有鉴于此,本文主要研究了如何采用AI技术来解决多节点协作服务架构下的边缘缓存与资源调度问题。具体地,本文研究工作的主要贡献和创新点可以分为以下三个部分:第一,本文研究了 MEC系统中多媒体多业务服务质量（Quality of Service）优化问题。在该场景中,MEC服务器可以同时向边缘用户提供实时流媒体、缓冲流媒体、低时延增强移动带宽等多媒体业务。为了满足不同多媒体业务的不同QoS需求,本文应用了 5G QoS模型以实现基站处理资源的灵活调用。随后,本文构造了一个长期累积平均QoS最大化问题,并采用了一种深度强化学习算法来决定无线资源的动态分配。最后,本文将所提出的基于深度强化学习的资源分配算法与轮询分配和基于优先级的调度算法进行了比较。仿真结果证明,所提算法在MEC系统的多媒体多业务场景中的性能明显优于其它两种算法。第二,本文研究了雾无线接入网络中多个雾接入点（fog-computing-based access points,F-APs）协作 下的内 容缓存与下发 问题。考虑到多样化的用户偏好、不可预知的用户移动性、相邻F-APs之间的协作以及时变的信道状态,本文构造了一个长期累积多用户平均传输延迟最小化问题,并提出了一种基于深度强化学习的时延感知缓存更新策略。该策略用于决策每个调度时隙内应该如何对每个F-APs中缓存的文件进行动态更新。相较于先入先出、最近最少使用、最少次数使用三种缓存更新策略,本文所提出的缓存策略具有更好的平均命中率和更低的平均传输延迟。第三,本文研究了边缘智能系统中多节点协作缓存与多业务内容交付问题。为了增强边缘缓存容量,本文提出了一个多节点协作服务架构。在该架构中,除了固定的边缘服务节点外,具有存储和通信能力的移动边缘服务节点也可以被用于文件缓存和数据传输。本文针对移动边缘服务节点和用户的移动特性、时变的信道增益和干扰、随机的文件请求,提出了一个长期累积平均QoS最大化问题。值得注意的是,本文提出了一个多边缘服务节点混合缓存策略用于提高缓存命中率,包括集中式的缓存策略和分布式的缓存策略。然后,本文还提出了一种边缘服务节点选择策略来为边缘用户提供充足的服务时间,从而避免由于网络拓扑关系变化而导致服务中断。最后,本文设计了一种基于深度强化学习的频谱资源分配算法对下行频谱资源进行灵活调度。仿真结果表明,本文所提出的算法相较于其他的基准算法在优化性能与时间复杂度之间取得了平衡。
陈礼锐[2]（2020）在《面向未来无线通信的MIMO检测预处理算法及硬件结构研究》文中指出当今社会,无线通信为人们打开了俯瞰世界的视野,并逐步成为人们生活中密不可分的一部分。然而,随着社会的不断进步,无线通信的发展面临着诸多挑战。一方面,新兴概念如虚拟现实（virtual reality,VR）、物联网（Internet of things,Iot）、智能制造等的出现对无线通信的吞吐率、延迟、可靠性等方面均提出了新的更高要求。而另一方面,适合无线通信的频谱资源又非常有限。因此,增强对现有频谱的利用率是满足未来无线通信需求的不二选择。多入多出（Multiple input multiple output,MIMO）技术能够在不明显提高发射功耗的基础上显着提升频谱效率,因此受到了广泛关注。扩大MIMO系统规模,深度挖掘MIMO技术的潜力对解决未来无线通信面临的高要求和频谱资源有限之间的矛盾具有重要意义。然而,在大规模MIMO技术实际应用之前还需要克服诸多障碍,其中就包括MIMO检测的问题。MIMO检测涉及到较为复杂的矩阵运算,如排序的QR分解、格基规约、矩阵逆等。随着天线规模的扩大,这些运算不仅复杂度极大提升,而且延迟和吞吐率等性能也不断恶化。因此,开发更高效的MIMO检测算法及硬件结构对未来MIMO技术的发展具有重要价值。在这种背景下,本文将主要贡献总结如下。排序的QR分解（Sorted QR decomposition,SQRD）技术在MIMO系统中应用广泛,但是现有的关于SQRD的文献大多只关注矩阵分解环节,因为排序环节在小规模MIMO系统中并不起眼。然而,随着矩阵规模的增大,由排序步骤带来的延迟在系统总延迟中的比重越来越大,甚至占到了主体地位。为了解决排序引发的延迟问题,本文提出了一种分组排序的MGS算法（Group-sorted MGS,GMGS）。该算法一次排序可以预测性地选择多个列向量,使后序的矩阵分解进程可以在多个列向量中连续进行,从而减少了列向量等待时间。此外,GMGS算法中所有的除法和开根号运算全部转换为较为简单的乘法运算,因此GMGS算法比传统MGS算法更有利于硬件设计。为了测试GMGS算法的预测排序机制在降低延迟的同时所带来的负面影响,本文还设计了MIMO仿真链路并将GMGS算法作为一种信道预处理算法进行仿真。该仿真过程中对天线数、译码器类型等进行了多种不同配置。仿真结果表明,GMGS算法在降低延迟的同时,对MIMO检测性能和格基规约算法的复杂度均不产生明显影响,而且GMGS算法的延迟降低效益在大规模MIMO系统中更加显着。基于GMGS算法,本文还设计了两个面向16×16的MIMO系统的硬件结构。该结构采用了深度并行的流水线结构,以及模块复用技术。RTL综合结果表明,两种结构的处理延迟分别为0.32us和0.26us,优于其他同类设计。上述的GMGS算法虽然在延迟方面性能优越,但是在吞吐率和面积方面稍显不足。为了克服这些问题,本文还提出了一种基于松弛排序的GR算法（Sorting-relaxed GR,SRGR）。该算法在传统的GR算法的基础上,采用了细粒度高并行的CORDIC（Coordinated rotation digital computer）算法以达到低复杂度和高吞吐率的目的。为了缓解CORDIC算法拖尾现象引发的延迟问题,SRGR算法采用了一种松弛排序策略。该策略不仅可以一次选择多个列向量,而且在排序依据方面还采用了更加简单的一范数模,从而有效地降低了系统延迟和复杂度。基于SRGR算法,本文还提出了对应的CORDIC阵列硬件结构。该结构中的所有CORDIC模块均可配置为向量模式或者旋转模式,因此矩阵的对角元和非对角元都可以用同一个CORDIC模块进行处理,减轻了数据转发的复杂度。在松弛排序策略的影响下,该结构中的空闲时钟数量大幅降低,延迟性能也得到了较好的改善。最后,本文在65nm工艺下对该结构进行了综合,并与现有的代表性设计进行对比。对比结果表明,SRGR结构在延迟、吞吐率、面积和面积效率方面均优于其他同类设计。格基规约（Lattice reduction,LR）技术在MIMO检测中具有重要地位,该技术可以显着提升MIMO检测的性能,或者在同等的性能约束下降低MIMO译码的复杂度。在LR技术中最着名的是LLL（Lenstra–Lenstra–Lovász）算法,该算法总是能够为同样的格点找到接近最优的格基。然而,由于并非每次迭代都需要进行列交换,标准的LLL算法存在着低硬件效率的问题,而且这种问题在大规模MIMO场景中愈发严重。为此,本文提出了一种并行的贪婪LLL算法（Parallel greedy LLL,PGLLL）。该算法只对存在列交换的迭代进程进行处理,从而显着提升了该算法的硬件效率。相比于传统的贪婪LLL算法,本文的PGLLL算法采用了一种并行的算法结构,该结构中每一级都被分解为若干个独立的迭代进程,因此多个进程可以同时被选择以增强算法的收敛速率。在该结构的基础上,PGLLL算法还采用了一种新的迭代选择策略,该策略综合吸收了传统选择策略的低复杂性和高选择效率的优势。链路仿真结果表明,PGLLL算法在16×16的MIMO系统中只需要6级迭代就可以实现接近于标准LLL算法的性能,而其他贪婪LLL算法需要十几级甚至几十级的迭代。因此,PGLLL算法具有低延迟的潜力。此外,PGLLL算法每一级只需要处理两个进程,而其他非贪婪LLL算法如果采用相同的算法结构每一级需要处理8个迭代进程,因此PGLLL算法还具有低复杂度的潜力。更重要的是,本文首次提出了基于贪婪LLL算法的硬件结构并在65nm工艺下完成了频率综合。实现结果表明,本文的PGLLL结构在吞吐率和延迟方面均具有较大优势。
陈华宇[3]（2019）在《LTE-A&Beyond MIMO信号分析以及大规模MIMO专网的信号设计》文中指出目前无线通信中广泛应用的4G采用LTE-A中的OFDM技术,但是OFDM信号有较大的频谱泄漏,导致OFDM系统对频率偏移敏感。3GPP会议提出很多解决频谱泄漏问题的多载波技术,这些多载波技术作为5G候选新波形包括:通用滤波多载波UFMC（Universal Filtered Multicarrier）、滤波器组的正交频分复用FB-OFDM（Filter Bank OFDM）和滤波的正交频分复用F-OFDM（Filtered OFDM）等。5G无线传输技术中采用大规模MIMO技术,随着5G技术日臻成熟,基于大规模MIMO的无线通信专网应用也就成为新的研究需求。然而专网的基站覆盖范围要求远大于5G蜂窝移动通信系统,因此需要对相应的关键技术进行深入研究。本文主要研究两个方向,一个方向是LTE-A&Beyond MIMO信号分析实现,主要包括LTE-A下行链路MIMO信号分析实现、下行链路5G候选新波形MIMO信号分析实现、LTE-A&Beyond MIMO信号分析用户图形界面实现这三个方面的内容。本文设计了LTE-A下行链路MIMO信号分析的实现框架和下行链路5G新波形信号分析的实现框架,指出这些信号实现框架中的系统参数,详细阐述5G候选多载波传输技术的程序实现,给出MIMO信号分析的仿真结果。然后详细说明用户图形界面的设计实现,从图形界面布局设计、初始化参数和初始程序实现、开始测试按钮程序实现、仿真结果界面显示功能程序实现几个方面展开说明,最后给出图形界面仿真结果。另一个方向是基于大规模MIMO专网的宽带信号设计和导频设计。本文给出大规模MIMO的无线通信专网的技术指标以及研究需求分析,指明本文主要研究的是专网中宽带信号设计和大规模导频设计,然后根据OFDM系统信号设计准则提出宽带信号的实现方案——基于MIMO-GMC OFDM宽带信号实现,并且详细阐明实现原理,给出程序实现时所用的快速实现算法,给出MIMO-GMC 100MHz带宽OFDM信号分析仿真结果;最后基于3GPP NR标准进行32发射天线的导频设计和实现,给出仿真的32路发送信号的信号分析结果。
肖俊[4]（2018）在《4G到5G——浅析移动通信技术的发展前景》文中进行了进一步梳理人们在生活上和生产上都受到了移动通信技术的影响,移动通信技术的发展能够帮助它们,使得各项步骤更加便利。今天,第三代移动通信技术已经被商业化了。我们看待新式的移动通信技术要有所改变,不能够局限于现在,而应该把视野放大放广,观察它的角度也要多元化。有了前三代移动通信技术的积淀,4G移动通信技术发展了起来,它是通信行业发展的必然趋势,因为4G移动通信技术具有很多优点:快速度、耐干扰、更兼容。在2020年之后,第五代移动通信系统将作为一项新的移动通信系统而出现,但目前来讲,它还处于研究摸索阶段,融合了国内和国外移动通信系统各自发展的最新情况。
廖阳[5]（2016）在《5G移动通信的发展趋势探索》文中进行了进一步梳理5G移动通信系统是今后五年内移动通信的主要发展趋势,但其发展尚处于初步阶段,因此其发展趋势值得我们深入探索。本文通过无线传输和网络两个方面来对第五代移动通信系统的主要特点,发展方向,几项关键技术进行了展望,并概括的介绍了5G移动通信的近期研发成果和研发方向。
张昌勇[6]（2016）在《4G到5G——浅析移动通信技术的发展前景》文中进行了进一步梳理移动通信技术的发展给人们带来了生活上的便利和生产上的帮助,在第三代移动通信技术已经正式商用的今天,我们应该将目光放长,观察角度更多元,用发展的观点去看待新型的移动通信技术。4G移动通信技术是在前三代移动通信技术基础上发展起来,具有高速、抗干扰和更兼容的优势,是通信行业未来发展的必然。第5代移动通信系统（5G）是面向2020年之后的新一代移动通信系统其技术发展尚处于探索阶段.结合国内外移动通信发展的最新趋势。
尤肖虎,潘志文,高西奇,曹淑敏,邬贺铨[7]（2014）在《5G移动通信发展趋势与若干关键技术》文中研究指明第5代移动通信系统（5G）是面向2020年之后的新一代移动通信系统,其技术发展尚处于探索阶段.结合国内外移动通信发展的最新趋势,本文对5G移动通信发展的基本需求、技术特点与可能发展途径进行了展望,并分无线传输和无线网络两个部分,重点论述了富有发展前景的7项5G移动通信关键技术,包括大规模天线阵列、基于滤波器组的多载波技术、全双工复用、超密集网络、自组织网络、软件定义网络及内容分发网络.本文还概括性地介绍了国内5G移动通信的相关研发活动及其近期发展目标.
毛达佳[8]（2013）在《有关移动通信系统无线传输技术的研究》文中认为本文主要介绍移动通信系统中无线传输技术的应用及其进展。由第一代和第二代移动通信系统的特点入手,对比分析第三代移动通信系统的特点,在第三代移动通信系统的基础上,引出新一代移动通信系统。由MIMO-GMC无线传输技术方案和GRTT算法结构引出新一代移动通信系统的网络架构,进而讨论研究新一代移动通信系统的无线传输技术。
王勇[9]（2010）在《未来移动通信基站体系结构——定性理论、方法与实践》文中认为移动通信基站是移动通信网中的关键设备,而基站体系结构决定基站的系统级构建方式和整体运行机制,是基站系统设计从理论到工程的关键环节,受无线通信理论、无线网络架构、设备商设计制造、运营商建设运维等多方面需求因素的影响,也对基站的性能和质量有着重要作用。随着3G移动通信全面商用,开始向LTE、IMT-A等标准演进,未来移动通信基站的研发即将开始。然而,作者在承担多个国家863项目,为各种未来移动通信先进技术研究提供试验基站和试验系统时发现,已有的2G、3G基站体系结构存在问题,不能满足4G系统需求,迫切需要研究能支持未来移动通信的新型基站体系结构。但是,经过调研、检索发现,虽然业界已经实际设计实现了大量基站,但还缺乏对基站体系结构的系统研究,甚至“基站体系结构”的概念都缺乏明确定义,难以指导新型基站的设计实践。所以,本文首先定义了“基站体系结构”的概念及相关的四个基本构成要素。然后系统研究四要素间的相互关系,面向工程实践需要,建立了基站体系结构的定性理论。然后用以指导未来移动通信基站体系结构的设计与实现,从而构造出多个面向未来移动通信的移动通信基站系统。理论的主要内容概述为：基站体系结构理论的主要研究对象是移动通信基站体系结构,即通过研究基站体系结构四要素：无线计算任务、算法、计算资源、互连与传输间的系统级相互关系,研究基站的系统级构建方式和整体运行机制。基站的本质是并发多无线信号流的计算处理设备。基站采用并行处理方式解决单体计算资源能力有限与系统级计算任务需求间的矛盾,完成系统级计算任务。并行处理设计的核心是系统级计算任务的时间空间分解与解耦,依据是算法链路、数据处理协议和单体计算资源的能力粒度。计算任务对资源的需求随用户在多小区的空间分布和标准间的分布等因素动态变化,采用动态可重配置计算资源,以资源池的方式组织,采用统计复用的方式统一管理、分配和调度计算资源,可以更有效地适应基站内及基站间系统级计算任务的动态变化,提高计算资源使用效率。基站中的互连机制连接所有的计算资源和接口资源,传输代表计算任务和计算结果的信号或数据,是构造基站系统并使整体协调运行的关键要素。改进的交换式互连网络和分组数据传输机制可以解决现有基站体系结构的问题,满足未来基站系统在MIMO、分布式天线/网络、并行处理、动态可重配置、计算任务分配与计算资源动态调度等多方面的需要。作为基站体系结构理论的实证性应用,本文根据对IMT-Advanced、LTE等未来移动通信标准的需求分析,提出了未来移动通信基站体系结构并应用于863 B3G-TDD、863 Gbps等移动通信试验系统,所完成的各基站系统均在实际无线环境或外场试验网成功运行。作为系统研究移动通信基站体系结构的第一篇博士论文,本文的主要创新和贡献在于：1.首次建立了系统完整的基站体系结构理论、方法体系并应用于工程实践验证；2.根据未来无线资源分配的特点,提出新的基站计算资源分配调度算法和基站间资源调度的思想,具有更高的计算资源使用效率和用户容量；提出了新的基站互连网络及数据传输机制BSIN,可以更好地满足未来移动基站中MIMO、分布式天线、分布式网络等技术的需要；3.提出面向未来移动通信标准的新型移动通信基站体系结构；4.应用所提出的基站体系结构设计理论与方法,设计实现了面向LTE的“863”B3G-TDD基站和终端系统,成功构建出国内首个基于分布式无线网络、具有4G移动通信基本特征的多小区多基站移动通信网络,在移动条件下实现了高速多媒体移动通信,传输速率达100Mbps。5.应用所提出的基站体系结构设计理论与方法,设计实现了面向IMT-Advanced的"863" Gbps无线传输技术试验基站,首次在国内实现了Gbps量级移动通信系统的无线传输试验,实现了数十路高清视频图像的实时并行传输,有效支持了中国LTE-A、IMT-A技术与标准的研发。本文立足于4G移动通信前沿科研和工程实践的问题与需求,面向LTE、IMT-A等未来移动通信系统,对基站系统进行理论研究,提出了完整的基站体系结构定性理论及设计方法,填补了移动通信理论和基站系统工程实践之间的空白,不仅可以应用于已有基站系统的分析研究,也对新基站系统的设计实现具有重要指导作用。因此,研究成果不仅具有重要的理论意义,也对移动通信产业具有重要的工程实践价值。
李碧瑞[10]（2010）在《Gbps无线传输系统业务及MAC设计与实现》文中进行了进一步梳理随着移动通信技术的飞速发展,第三代移动通信系统在世界各地已陆续进入商用阶段。然而,3G技术的性能指标也具有不可克服的局限性,尤其是在高速数据传输方面,3G网络已经无法满足用户不断增长的在多媒体等高速数据业务方面的需求,因此已有不少研究机构和组织开始对第四代移动通信系统进行研究。本文依托于"Gbps无线传输关键技术与试验系统研究”的国家863计划项目,重点研究了适合于第四代移动通信系统的典型业务,并参与了Gbps无线传输系统中MAC层协议栈的设计与实现。具体工作包括以下四个方面。首先对当前第三代移动通信技术、局域网技术和用户业务的发展趋势进行了调研,提出了一种可应用于第四代移动通信系统的业务,并详细描述了该业务在不同典型场景下的应用。接着,应用计算机网络对其中一个典型场景进行了模拟,直观地感受了该业务对人们生活所带来的便捷和舒适,同时也验证了此场景的实现需要第四代移动通信网络（Gbps）的支持。针对业务场景搭建过程中的设备优选问题,提出了一种基于层次分析法的设备优选算法,实现了更好的业务体验,提高了用户满意度,从而增强UPnP的使用前景。最后,对Gbps无线传输系统硬件平台中MAC层功能和模块进行设计和研发,基于VxWorks嵌入式操作系统在WorkBench开发环境中使用C语言实现了MAC层协议栈的开发,搭建和实现了基于Gbps平台的业务演示系统。
二、面向后三代移动通信的MIMO-GMC无线传输技术（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、面向后三代移动通信的MIMO-GMC无线传输技术（论文提纲范文）
（1）移动边缘智能系统中的资源管理相关技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 边缘智能的引出 |
| 1.1.1 移动通信网络架构的演进 |
| 1.1.2 边缘智能的技术特点 |
| 1.2 边缘智能的研究现状与应用前景 |
| 1.2.1 AI模块的边缘部署 |
| 1.2.2 智能化的MEC |
| 1.3 论文研究意义与主要贡献 |
| 1.4 论文组织结构与主要研究内容 |
| 参考文献 |
| 第二章 深度强化学习关键技术介绍 |
| 2.1 深度强化学习技术的引入 |
| 2.2 强化学习基本原理 |
| 2.2.1 马尔可夫决策过程 |
| 2.2.2 价值函数 |
| 2.2.3 时间差分学习 |
| 2.2.4 Q学习算法与SARSA算法 |
| 2.3 深度强化学习基本原理 |
| 2.3.1 深度学习 |
| 2.3.2 深度Q网络技术及其拓展 |
| 2.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 移动边缘计算系统中的多媒体多业务服务质量优化 |
| 3.1 多媒体多业务优化问题的提出 |
| 3.2 相关研究工作 |
| 3.3 系统模型 |
| 3.3.1 MEC系统的多业务场景 |
| 3.3.2 QoS流映射与数据包调度 |
| 3.3.3 流量模型 |
| 3.3.4 时延模型 |
| 3.3.5 优化问题构造 |
| 3.4 基于DQN的多媒体多业务优化框架 |
| 3.4.1 DQN框架设计 |
| 3.4.2 基于DQN的资源分配算法 |
| 3.5 仿真结果与性能分析 |
| 3.5.1 多媒体多业务场景模型配置 |
| 3.5.2 DQN框架收敛性分析 |
| 3.5.3 基于DQN的无线资源分配算法性能分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 雾接入网络中时延感知的缓存更新策略 |
| 4.1 雾无线接入网络中缓存更新问题的提出 |
| 4.2 相关研究工作 |
| 4.3 系统模型 |
| 4.3.1 基于F-RAN架构的协作缓存和内容下发场景 |
| 4.3.2 用户移动模型 |
| 4.3.3 文件缓存模型 |
| 4.3.4 内容下发模型 |
| 4.3.5 优化问题构造 |
| 4.4 文件传输时延感知的缓存更新策略 |
| 4.4.1 马尔可夫决策过程建模 |
| 4.4.2 Dueling DQN框架设计 |
| 4.4.3 基于Dueling DQN的时延感知缓存文件更新策略 |
| 4.5 仿真结果与性能分析 |
| 4.5.1 F-RAN系统中协作缓存场景参数配置 |
| 4.5.2 Dueling DQN框架收敛性分析 |
| 4.5.3 时延感知缓存文件更新策略性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 边缘智能系统中多节点协作缓存与多业务内容交付 |
| 5.1 边缘智能系统中基于混合服务节点多业务优化问题的引出 |
| 5.1.1 相关研究工作 |
| 5.1.2 主要目的与贡献 |
| 5.2 系统模型 |
| 5.2.1 边缘智能系统中面向移动用户的多服务多节点协作架构 |
| 5.2.2 移动模型 |
| 5.2.3 缓存模型 |
| 5.2.4 下行通信模型 |
| 5.2.5 优化问题构造 |
| 5.3 基于学习的多节点缓存与资源分配算法 |
| 5.3.1 基于无监督学习的多节点混合缓存策略 |
| 5.3.2 边缘服务节点选择策略 |
| 5.3.3 基于深度强化学习的下行子信道分配策略 |
| 5.4 仿真结果与性能分析 |
| 5.4.1 参数配置 |
| 5.4.2 时间复杂度分析 |
| 5.4.3 算法性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 本论文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 缩略语表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（2）面向未来无线通信的MIMO检测预处理算法及硬件结构研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 移动通信的高速发展 |
| 1.1.2 MIMO的研究意义和挑战 |
| 1.2 国内外发展状况 |
| 1.2.1 QR分解研究现状 |
| 1.2.2 格基规约技术研究现状 |
| 1.2.3 MIMO译码算法研究现状 |
| 1.2.4 研究现状总结 |
| 1.3 本文主要工作和创新点 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关背景 |
| 2.1 MIMO上行链路 |
| 2.2 MIMO上行仿真链路 |
| 2.3 MIMO模型 |
| 2.4 SQRD算法 |
| 2.4.1 SQRD算法的功能 |
| 2.4.2 HT算法 |
| 2.4.3 GS算法 |
| 2.4.4 GR算法 |
| 2.4.5 Cholesky算法 |
| 2.4.6 SQRD总结 |
| 2.5 LR算法 |
| 2.5.1 LR算法的功能 |
| 2.5.2 LLL算法 |
| 2.6 MIMO译码算法 |
| 2.6.1 线性译码算法 |
| 2.6.2 SIC译码算法 |
| 2.6.3 球形译码算法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 分组排序的MGS算法及硬件结构 |
| 3.1 问题提出 |
| 3.2 传统的MGS算法分析 |
| 3.3 分组排序MGS算法 |
| 3.3.1 算法迭代路径更短 |
| 3.3.2 倒数平方根单元 |
| 3.3.3 低延迟排序策略 |
| 3.4 算法性能仿真 |
| 3.4.1 GMGS算法对MIMO译码性能的影响 |
| 3.4.2 GMGS算法对LR的影响 |
| 3.4.3 GMGS算法在大规模MIMO中的特性 |
| 3.5 硬件结构顶层模块 |
| 3.6 子模块设计 |
| 3.6.1 初始化模块(Initial) |
| 3.6.2 排序模块(sort) |
| 3.6.3 列处理模块(PS) |
| 3.6.4 倒数平方根模块(RSR) |
| 3.6.5 寄存器字长设计 |
| 3.7 实现结果及分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 基于松弛排序的GR算法及硬件结构 |
| 4.1 问题提出 |
| 4.2 传统GR算法特征分析 |
| 4.3 松弛排序GR算法(SRGR) |
| 4.3.1 松弛排序策略 |
| 4.3.2 多列并行分解及CORDIC缩放优化 |
| 4.3.3 算法灵活性 |
| 4.4 复杂度和延迟分析 |
| 4.4.1 复杂度分析 |
| 4.4.2 延迟分析 |
| 4.5 基于SRGR算法的硬件结构 |
| 4.5.1 SRGR顶层结构 |
| 4.5.2 初始化模块(Initial) |
| 4.5.3 排序模块(sort) |
| 4.5.4 Givens旋转阵列模块(GRA) |
| 4.5.5 基本旋转单元 |
| 4.6 实现结果与比较 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 并行贪婪LLL算法及硬件结构 |
| 5.1 问题的提出 |
| 5.2 现有的贪婪LLL算法分析 |
| 5.3 并行贪婪LLL算法 |
| 5.3.1 并行算法架构 |
| 5.3.2 迭代选择策略的特征 |
| 5.3.3 迭代选择策略的低复杂度优势 |
| 5.4 算法性能分析 |
| 5.4.1 PGLLL算法参数设置 |
| 5.4.2 K-best和 SIC译码器中PGLLL算法的BER性能 |
| 5.4.3 相干信道下PGLLL的性能 |
| 5.5 硬件结构设计 |
| 5.5.1 PGLLL顶层结构 |
| 5.5.2 尺寸规约模块(R-size reduction) |
| 5.5.3 状态检查和迭代选择模块(Check& selection) |
| 5.5.4 LLL规约模块(LLL-reduction) |
| 5.5.5 全尺寸规约模块(FSR) |
| 5.5.6 定点数仿真 |
| 5.6 硬件实现结果对比与分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来研究方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（3）LTE-A&Beyond MIMO信号分析以及大规模MIMO专网的信号设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 本文主要内容和结构 |
| 第二章 LTE-A&Beyond MIMO信号分析基础 |
| 2.1 LTE-A下行链路MIMO信号 |
| 2.1.1 LTE-A信号帧结构和时频资源网格 |
| 2.1.2 信号带宽分配 |
| 2.1.3 物理信号 |
| 2.1.4 CP-OFDM技术 |
| 2.2 5G下行链路MIMO信号 |
| 2.2.1 5G信号帧结构 |
| 2.2.2 物理信号 |
| 2.3 5G候选新波形 |
| 2.4 MIMO技术 |
| 2.5 LTE-A&Beyond MIMO信号分析的测试需求 |
| 2.6 LTE-A&Beyond MIMO信号测量指标 |
| 2.6.1 资源元素的发射功率 |
| 2.6.2 误差矢量幅度 |
| 2.6.3 邻道泄漏比 |
| 2.6.4 频率偏移 |
| 2.6.5 定时同步误差 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 LTE-A&Beyond MIMO信号分析实现 |
| 3.1 LTE-A下行链路MIMO信号分析 |
| 3.1.1 LTE-A下行链路MIMO信号分析实现 |
| 3.1.2 LTE-A下行链路MIMO信号分析系统参数 |
| 3.1.3 LTE-A下行链路MIMO信号分析结果 |
| 3.2 5G新波形信号分析 |
| 3.2.1 下行链路5G新波形MIMO信号分析实现 |
| 3.2.2 下行链路5G新波形MIMO信号分析系统参数 |
| 3.2.3 下行链路5G新波形MIMO信号分析结果 |
| 3.3 LTE-A&Beyond MIMO信号结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 LTE-A&Beyond MIMO信号分析用户图形界面实现 |
| 4.1 用户图形界面布局设计 |
| 4.2 用户图形界面初始化 |
| 4.2.1 GUI支持的系统参数 |
| 4.2.2 GUI初始程序编写 |
| 4.3 开始测试按钮回调函数中程序编写 |
| 4.4 仿真结果GUI显示程序编写 |
| 4.5 信号分析用户图形界面结果 |
| 4.5.1 发射模式2 GUI结果 |
| 4.5.2 发射模式3 GUI结果 |
| 4.5.3 发射模式7 GUI结果 |
| 4.5.4 发射模式8 GUI结果 |
| 4.5.5 发射模式9 GUI结果 |
| 4.5.6 发射模式10 GUI结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 大规模MIMO专网的信号设计 |
| 5.1 大规模MIMO专网信号的研究需求分析 |
| 5.2 OFDM信号设计 |
| 5.3 基于大规模MIMO-GMC宽带OFDM信号实现 |
| 5.3.1 GMC合成与分析系统 |
| 5.3.2 大规模MIMO-GMC宽带OFDM信号的快速实现 |
| 5.3.3 仿真结果与分析 |
| 5.4 下行链路大规模MIMO导频设计及实现 |
| 5.4.1 下行链路大规模MIMO导频设计 |
| 5.4.2 下行链路大规模MIMO信号实现 |
| 5.4.3 仿真结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 论文的总结与展望 |
| 6.1 论文的工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 作者攻读硕士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（4）4G到5G——浅析移动通信技术的发展前景（论文提纲范文）
| 1 4G移动通信技术的定义和在我国的发展状况 |
| 2 4G移动通信技术的发展趋势 |
| 3 4G的发展以及5G的构想 |
| 4 结束语 |
（5）5G移动通信的发展趋势探索（论文提纲范文）
| 1 5G移动通信系统的主要特点 |
| 2 5G移动通信系统的关键技术发展趋势 |
| 3 我国5G移动通信系统的发展趋势 |
| 4 结束语 |
（8）有关移动通信系统无线传输技术的研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 第一代和第二代移动通信系统的特点 |
| 3 第三代移动通信无线传输技术的应用 |
| 3.1 MIMO-GMC无线传输技术方案 |
| 3.2 GRTT算法结构 |
| 4 新一代移动通信系统的无线通信网络架构 |
| 5 新一代移动通信系统的无线传输技术 |
| 6 结语 |
（9）未来移动通信基站体系结构——定性理论、方法与实践（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 移动通信基站 |
| 1.2 基本概念、关系与定义 |
| 1.3 基站体系结构研究的产业背景 |
| 1.4 研究对象、研究目的与意义 |
| 1.5 研究方法及说明 |
| 1.6 论文内容与篇章结构 |
| 1.7 小结 |
| 第2章 基站体系结构综述 |
| 2.1 基站体系结构发展的动力和势力 |
| 2.2 影响基站体系结构的需求因素 |
| 2.3 基站体系结构的限定因素 |
| 2.4 基站体系结构发展综述 |
| 2.5 影响基站体系结构的重要系统级基站技术 |
| 2.6 基站体系结构发展状况的总结与结论 |
| 2.7 小结 |
| 第3章 基站中的系统级计算 |
| 3.1 基站的功能、本质与系统级计算问题 |
| 3.2 基站中的系统级计算综述 |
| 3.3 基站中的系统级计算任务 |
| 3.4 基站中的计算处理算法 |
| 3.5 基站中的计算处理资源 |
| 3.6 基站中的系统级计算问题的分析 |
| 3.7 基站中系统级计算问题的解决实现方法 |
| 3.8 小结 |
| 第4章 基站计算资源的管理与动态调度 |
| 4.1 基站中的动态系统级计算问题 |
| 4.2 基站动态系统级计算技术的综述 |
| 4.3 解决基站中动态系统级计算问题的思路 |
| 4.4 算法到计算资源的配置管理 |
| 4.5 计算任务的动态适配 |
| 4.6 基站中计算资源的动态调度 |
| 4.7 基站间计算资源的动态调度 |
| 4.8 基站计算资源的统一调度 |
| 4.9 计算资源统一组织、管理与使用的实现 |
| 4.10 小结 |
| 第5章 基站中的互连与数据传输 |
| 5.1 未来移动通信基站中的互连与数据传输需求 |
| 5.2 基站中的互连与数据传输技术综述 |
| 5.3 基站中硬件资源的互连特性 |
| 5.4 基站中数据流的传输特性 |
| 5.5 基站中的互连技术 |
| 5.6 基站中的数据传输 |
| 5.7 基站中的系统级互连与整体互连构造设计 |
| 5.8 基站中的时钟网络 |
| 5.9 小结 |
| 第6章 基站系统的动态运行机制 |
| 6.1 基站系统的整体运行过程 |
| 6.2 基站系统中内在和外在的时间特性与要求 |
| 6.3 基站系统的有序协调运行 |
| 6.4 基站的系统时序 |
| 6.5 基站系统时序的设计与实现 |
| 6.6 小结 |
| 第7章 基站体系结构理论与方法 |
| 7.1 基站体系结构理论内容概要 |
| 7.2 基站体系结构的理论体系 |
| 7.3 基站体系结构的设计方法 |
| 7.4 基站体系结构的分析、比较与评价 |
| 7.5 小结 |
| 第8章 未来移动通信基站体系结构 |
| 8.1 未来移动通信对基站系统的需求 |
| 8.2 静态及动态系统级计算处理设计 |
| 8.3 互连、传输设计与基站互连网络(BSIN) |
| 8.4 基于BSIN的未来移动通信基站体系结构FMBSA |
| 8.5 FMBSA的特点以及与现有基站体系结构的比较 |
| 8.6 小结 |
| 第9章 FUTURE B3G-TDD基站系统 |
| 9.1 系统概述 |
| 9.2 基站体系结构分析与设计 |
| 9.3 基站体系结构的硬件总体实现 |
| 9.4 B3G-TDD基站体系结构的板级实现 |
| 9.5 基站系统实现结果与实际运行情况 |
| 9.6 总结与结论 |
| 9.7 小结 |
| 第10章 GBPS无线通信原型基站系统 |
| 10.1 背景与系统概述 |
| 10.2 GBPS基站体系结构分析与设计 |
| 10.3 GBPS基站的硬件总体设计 |
| 10.4 GBPS基站的硬件电路设计与实现 |
| 10.5 GBPS试验系统的实现与实际运行情况 |
| 10.6 总结与结论 |
| 10.7 小结 |
| 第11章 结论与讨论 |
| 11.1 总结与结论 |
| 11.2 讨论、未来工作与展望 |
| 11.3 论文成果的创新性、贡献或价值 |
| 参考文献 |
| 缩略语表 |
| 致谢 |
| 附:作者攻读博士学位期间发表论文、着作及奖励 |
| 附:攻读博士学位期间参加的科研项目工作 |
（10）Gbps无线传输系统业务及MAC设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 第四代移动通信系统的发展现状 |
| 1.2 第四代移动通信系统的技术特点 |
| 1.3 论文课题来源介绍 |
| 1.4 论文主要工作及结构安排 |
| 第二章 Gbps无线传输系统业务场景设计 |
| 2.1 背景技术 |
| 2.1.1 FemtoCell技术概述 |
| 2.1.2 UPnP技术概述 |
| 2.2 业务场景描述 |
| 2.2.1 网络组成 |
| 2.2.2 典型应用场景 |
| 第三章 Gbps无线传输系统业务场景模拟搭建 |
| 3.1 系统功能及业务 |
| 3.2 演示系统框架 |
| 3.2.1 系统组成 |
| 3.2.2 技术选择 |
| 3.2.3 业务流程 |
| 3.3 系统搭建与效果展示 |
| 3.3.1 系统搭建 |
| 3.3.2 部分效果展示 |
| 3.4 基于层次分析法的设备优选算法 |
| 3.4.1 UPNP环境下改进的业务提供架构 |
| 3.4.2 UPnP环境下基于AHP的设备优选算法 |
| 3.4.3 性能评估 |
| 第四章 Gbps硬件系统的MAC层设计和实现及业务搭建 |
| 4.1 Gbps硬件系统 |
| 4.1.1 Gbps系统结构 |
| 4.1.2 Gbps系统链路结构 |
| 4.1.3 Gbps系统硬件平台体系结构 |
| 4.2 背景技术 |
| 4.2.1 L2层协议概述 |
| 4.2.2 VxWorks嵌入式操作系统 |
| 4.2.3 Virtex-5 FX的嵌入式处理器核PowerPC 440 |
| 4.3 MAC层功能及软件模块设计 |
| 4.3.1 信道映射 |
| 4.3.2 MAC子层功能结构 |
| 4.3.3 MAC层处理流程 |
| 4.4 业务数据处理部分功能设计和实现 |
| 4.4.1 业务数据发送处理模块 |
| 4.4.2 业务数据接收处理模块 |
| 4.5 基于硬件平台的场景效果展示 |
| 第五章 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文 |
四、面向后三代移动通信的MIMO-GMC无线传输技术（论文参考文献）
- [1]移动边缘智能系统中的资源管理相关技术研究[D]. 郭伯仁. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]面向未来无线通信的MIMO检测预处理算法及硬件结构研究[D]. 陈礼锐. 国防科技大学, 2020(01)
- [3]LTE-A&Beyond MIMO信号分析以及大规模MIMO专网的信号设计[D]. 陈华宇. 东南大学, 2019(06)
- [4]4G到5G——浅析移动通信技术的发展前景[J]. 肖俊. 数字通信世界, 2018(05)
- [5]5G移动通信的发展趋势探索[J]. 廖阳. 通讯世界, 2016(12)
- [6]4G到5G——浅析移动通信技术的发展前景[J]. 张昌勇. 现代营销(下旬刊), 2016(05)
- [7]5G移动通信发展趋势与若干关键技术[J]. 尤肖虎,潘志文,高西奇,曹淑敏,邬贺铨. 中国科学:信息科学, 2014(05)
- [8]有关移动通信系统无线传输技术的研究[J]. 毛达佳. 通讯世界, 2013(02)
- [9]未来移动通信基站体系结构——定性理论、方法与实践[D]. 王勇. 北京邮电大学, 2010(11)
- [10]Gbps无线传输系统业务及MAC设计与实现[D]. 李碧瑞. 北京邮电大学, 2010(03)
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