本文關(guān)鍵詞： 大規(guī)模MIMO 低復(fù)雜度 遺傳LAS 基于LR的遞歸干擾消除 基于LR的列表干擾消除　出處：《電子科技大學(xué)》2014年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：大規(guī)模MIMO技術(shù)通過(guò)使用大量的接收天線服務(wù)多個(gè)終端和時(shí)分雙工技術(shù)對(duì)現(xiàn)有通信系統(tǒng)有很大突破,大規(guī)模MIMO系統(tǒng)在豐富的散射環(huán)境下具有高頻譜效率和高鏈路魯棒的特點(diǎn)。實(shí)現(xiàn)大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的重要困難在于檢測(cè)問(wèn)題,大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中數(shù)據(jù)檢測(cè)的計(jì)算代價(jià)太大,這種問(wèn)題一直阻礙著大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。在過(guò)去二十年,很多檢測(cè)方法被提出,目的均是為了減少計(jì)算復(fù)雜度,得到最佳檢測(cè)性能。MIMO檢測(cè)器主要分為兩個(gè)類(lèi)別。第一類(lèi)檢測(cè)器的復(fù)雜度取決于信道的特殊實(shí)現(xiàn),例如樹(shù)搜索,這些方法得到最佳性能的代價(jià)是復(fù)雜度呈指數(shù)倍,是復(fù)雜度最高的一類(lèi),如果使用一些終止條件得到的是次優(yōu)的性能。另外一類(lèi)檢測(cè)器包含復(fù)雜度固定,不依賴信道實(shí)現(xiàn)的一類(lèi)檢測(cè)方法,這類(lèi)從實(shí)現(xiàn)角度看更可取,因?yàn)樗鼈兿缶S度數(shù)據(jù)緩沖超出硬件能力的情況。本文的主要工作是針對(duì)這兩類(lèi)檢測(cè)器分別研究?jī)煞N不同的檢測(cè)方法。本文研究的一種檢測(cè)方法是遺傳似然上升搜索(LAS)檢測(cè)算法,該算法將遺傳算法和LAS算法結(jié)合在一起,對(duì)LAS算法通過(guò)遺傳的方式進(jìn)一步處理,從而進(jìn)一步提高大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的接收性能,遺傳LAS算法是LAS算法的一種改進(jìn)方法,獲得比LAS和禁忌搜索更好的檢測(cè)性能。本文研究的另一種檢測(cè)方法屬于第二類(lèi)檢測(cè)技術(shù),對(duì)于第二類(lèi)檢測(cè)技術(shù),本文主要改進(jìn)基于LR(Lattice Reduction)的遞歸干擾消除算法和基于LR的列表干擾消除算法兩種方法。這兩種算法都是根據(jù)矩陣的子空間能夠比原矩陣的LR產(chǎn)生更加正交基向量的觀點(diǎn)產(chǎn)生的�；贚R的遞歸干擾消除算法是一種部分干擾消除算法,它能夠獲得比基于LR的線性檢測(cè)更好的檢測(cè)性能,但是其復(fù)雜度比基于LR的線性檢測(cè)稍高,而且它的復(fù)雜度還與遞歸次數(shù)有關(guān)。基于LR的列表干擾消除檢測(cè)算法旨在將大規(guī)模MIMO系統(tǒng)分解為多個(gè)低維度MIMO系統(tǒng),然后使用基于LR的線性檢測(cè)檢測(cè)每個(gè)低維度的MIMO系統(tǒng),通過(guò)使用基于元素的LR算法,基于LR的列表干擾消除檢測(cè)獲得了復(fù)雜度和性能上的折中。
[Abstract]:Large scale MIMO technology has made a great breakthrough in the existing communication system by using a large number of receiving antennas to serve multiple terminals and time division duplex technology. Large-scale MIMO system has the characteristics of high spectral efficiency and high link robustness in rich scattering environment. The important difficulty of realizing large-scale MIMO system lies in the problem of detection. The computational cost of data detection in large-scale MIMO system is too high. This problem has been hampering the implementation of large-scale MIMO systems. In the past two decades, many detection methods have been proposed to reduce computational complexity. The complexity of the first kind of detector depends on the special implementation of the channel, such as tree search. The cost of these methods is exponential complexity. Is the most complex class, if some termination conditions are used to obtain sub-optimal performance, the other kind of detector includes a class of detection methods with fixed complexity and independent of channel implementation, which is preferable from the perspective of implementation. The main work of this paper is to study two different detection methods for these two kinds of detectors. One of the detection methods studied in this paper is genetic likelihood. Liter search lass detection algorithm, This algorithm combines genetic algorithm with LAS algorithm, and further deals with LAS algorithm through genetic method, thus further improving the receiving performance of large-scale MIMO system. Genetic LAS algorithm is an improved method of LAS algorithm. The detection performance is better than LAS and Tabu search. Another detection method studied in this paper belongs to the second kind of detection technology, and for the second kind of detection technology, In this paper, we mainly improve the recursive interference cancellation algorithm based on LR(Lattice reduction and the list interference cancellation algorithm based on LR. Both of these algorithms can produce more orthogonal basis vectors according to the subspace of the matrix than the LR of the original matrix. LR-based recursive interference cancellation algorithm is a partial interference cancellation algorithm. It can achieve better detection performance than LR-based linear detection, but its complexity is slightly higher than LR-based linear detection. LR-based list interference cancellation detection algorithm is designed to decompose large-scale MIMO systems into multiple low-dimensional MIMO systems, and then use LR-based linear detection to detect each low-dimensional MIMO system. By using element-based LR algorithm, LR-based list interference cancellation detection achieves a compromise in complexity and performance.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TN919.3

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3 謝麗聰;;SVB查詢改寫(xiě)算法的改進(jìn)[A];第二十一屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（研究報(bào)告篇）[C];2004年

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本文編號(hào)：1502883