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随着智能终端数量和各类无线业务量的激增,移动数据流量呈现指数型爆发式增长,并且预计到2020年将增长1000倍。然而,当前的移动通信网路远远不能满足需求,这对未来移动通信技术提出了巨大的挑战。大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术通过在基站端部署几十至几百根天线可以同时服务十几至几十用户且具有高频谱效率等优点,因此得到了学术界与工业界的广泛关注。本文针对经典信道下大规模MIMO系统的频谱效率问题,研究了大规模MIMO导频功率分配对频谱效率的影响机理,探究了Cell-Free大规模MIMO的频谱效率提升原理,以及讨论了毫米波大规模MIMO的频谱效率性能。具体工作如下:1、研究了瑞利信道下大规模MIMO系统的导频功率分配。首先提出了一种相对信道估计误差(Relative Channel Estimation Error,RCEE)准则。其次,基于最小二乘(Least Squares,LS)和最小均方误差(Minimum Mean Squared Error,MMSE)估计方法,获得了RCEE期望值的精确闭式表达式,以及基于最大比合并(MaximumRatio Combining,MRC)检测器的可达上行速率的精确闭式表达式。渐近分析表明,当基站天线数趋近无穷大时,由大数定理可知,RCEE及其期望值收敛到同一非零常数。最后,依据此规律,设计了一种基于用户分组的低复杂度导频功率分配算法,以降低平均RCEE期望。其数值结果表明,该导频功率分配方案不仅能有效提升信道估计性能,而且在保证平均可达上行速率需求的前提条件下,可提升最小可达上行速率。2、研究了瑞利信道下Cell-Free大规模MIMO的频谱效率。首先在完美信道状态信息(Channel State Information,CSI)条件下,分析了Cell-Free大规模MIMO系统基于迫零检测器的可达上行速率性能,并获得其近似上界和下界的闭式表达式。分析结果表明,当基站天线部署于同一位置时,所获得的近似上界和下界可转化为传统大规模MIMO系统中已获得的精确上界和下界。此外,当基站天线数趋近无穷时,所获得的近似上界和下界的渐近下界不仅是基站天线数的对数函数,还是路径衰落因子的线性函数,而传统大规模MIMO的可达上行速率仅以基站天线数的对数的方式实现增长。因此,Cell-Free大规模MIMO系统具有更高的频谱效率。其次,在非完美CSI条件下也可获得类似的结论,且仅存在由信道估计误差导致的速率损失。3、研究了莱斯信道下大规模MIMO系统的频谱效率。首先给出了基于LS和MMSE估计方法下的RCEE期望值的近似闭式表达式。理论分析指出,以RCEE期望值为准则,当基站天线数趋近无穷时,在LS和MMSE估计方法下的导频污染现象仍然存在。然而,当莱斯因子足够大时,RCEE期望值在MMSE估计方法下趋近于零即导频污染现象可得到有效消除。其次,讨论了导频的功率缩放效应,当导频功率以基站天线数的幂次降低时,LS的性能将持续降低,而MMSE的性能将由莱斯因子唯一决定。最后,推导出基于MRC检测器的可达上行速率的精确闭式表达式,而且依据可达上行速率准则,当基站天线数与莱斯因子同时趋近无穷时,导频污染现象可在MMSE估计方法下得到有效消除。综上所述,本文研究了瑞利信道下大规模MIMO系统的导频功率分配,探究了瑞利信道下Cell-Free大规模MIMO系统的频谱效率,以及讨论了莱斯信道下大规模MIMO系统的频谱效率,得到了一系列的结论,对推动大规模MIMO的应用提供了理论基础。