大規(guī)模MIMO技術(shù)作為第五代移動(dòng)通信系統(tǒng)的關(guān)鍵使能技術(shù)之一,在基站所配置的天線數(shù)量相較于傳統(tǒng)的MIMO系統(tǒng)增加數(shù)十甚至上百倍,使通信系統(tǒng)在頻譜效率、數(shù)據(jù)傳輸速率及可靠性方面均取得重大突破。然而,隨著基站和天線數(shù)和用戶數(shù)的大量增加,在信號(hào)檢測(cè)方面也面臨眾多挑戰(zhàn),本文專注于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中高性能、低復(fù)雜度的信號(hào)檢測(cè)算法研究。首先,本文研究了基于MMSE準(zhǔn)則的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)低復(fù)雜度算法,并將其分為兩類,即基于矩陣近似求逆類和求解線性方程類。在第一類中主要包括紐曼級(jí)數(shù)展開和Newton迭代算法;在第二類中主要包括Jacobi迭代、高斯迭代、松弛迭代、連續(xù)超松弛迭代、理查德森迭代、最速下降法和共軛梯度算法。以上算法避免了MMSE算法所涉及的高維矩陣求逆運(yùn)算,有效地降低了復(fù)雜度。在研究分析了各種算法的原理、復(fù)雜度以及相互之間所存在關(guān)系后,給出了各算法在軟輸出檢測(cè)中實(shí)現(xiàn)方案,并在相同類型算法中對(duì)比了各算法的復(fù)雜度和檢測(cè)性能。針對(duì)兩大類算法各自存在的優(yōu)勢(shì)與不足,結(jié)合Neumann級(jí)數(shù)展開和Jacobi迭代提出了一種軟輸出檢測(cè)方案,在復(fù)雜度和性能之間實(shí)現(xiàn)了較好的折中。另外,利用Kaczmarz算法求解線性方程的思想并對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),提出改進(jìn)了一種基于MMSE準(zhǔn)則的低復(fù)雜度檢測(cè)算法,同樣避免了矩陣求逆。其次,為了解決現(xiàn)有的低復(fù)雜度MMSE檢測(cè)算法在用戶數(shù)量增多的場(chǎng)景下檢測(cè)性能下降的問題,針對(duì)硬判決MIMO系統(tǒng),提出了一種迭代并行干擾消除算法,利用并行干擾消除的思想,并采用迭代的方式提升估計(jì)精確度;在此基礎(chǔ)上,引入了排序和噪聲預(yù)測(cè)機(jī)制,通過對(duì)噪聲和干擾進(jìn)行聯(lián)合消除進(jìn)一步提升檢測(cè)性能;另外,考慮天線間殘留干擾和噪聲的共同影響,提出將迭代并行干擾消除算法應(yīng)用到軟輸出檢測(cè)系統(tǒng)中。以上算法應(yīng)用于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中以遠(yuǎn)低于MMSE檢測(cè)算法的復(fù)雜度達(dá)到甚至超越后者的檢測(cè)性能。為了將傳統(tǒng)的軟輸入軟輸出檢測(cè)算法擴(kuò)展應(yīng)用到大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中,針對(duì)MMSE-PIC算法提出了一種低復(fù)雜度方案,將矩陣近似求逆算法運(yùn)用到權(quán)值向量計(jì)算中,在保證性能的同時(shí)有效地降低了復(fù)雜度。經(jīng)理論分析和仿真結(jié)果表明:基于Jacobi迭代的改進(jìn)算法和基于Kaczmarz迭代算法適用于基站天線數(shù)遠(yuǎn)大于用戶數(shù)的大規(guī)模MIMO場(chǎng)景,經(jīng)過較少次數(shù)的迭代檢測(cè)性能便可逼近最優(yōu)MMSE。當(dāng)用戶數(shù)量增多時(shí),現(xiàn)有的低復(fù)雜度MMSE算法性能下降嚴(yán)重,基于迭代并行消除的檢測(cè)方案可作為有效備選方案。在以性能為最高優(yōu)先級(jí)的核心目標(biāo)時(shí),本文提出的低復(fù)雜度軟輸入軟輸出算法可作為有效解決方案之一。
【學(xué)位單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN929.5
【文章目錄】：
摘要
abstract
注釋表
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)
    1.3 課題研究?jī)?nèi)容及文章結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 課題主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 文章結(jié)構(gòu)安排
第2章 MIMO系統(tǒng)信號(hào)檢測(cè)算法
    2.1 硬判決信號(hào)檢測(cè)算法
        2.1.1 硬判決系統(tǒng)模型
        2.1.2 最大似然類檢測(cè)算法
        2.1.3 線性檢測(cè)算法
        2.1.4 連續(xù)干擾消除檢測(cè)算法
        2.1.5 基于QR分解的干擾消除檢測(cè)算法
        2.1.6 硬判決算法仿真結(jié)果分析
    2.2 軟輸出信號(hào)檢測(cè)算法
        2.2.1 軟輸出系統(tǒng)模型
        2.2.2 最大后驗(yàn)概率檢測(cè)
        2.2.3 基于MMSE準(zhǔn)則的軟輸出檢測(cè)算法
        2.2.4 基于ZF準(zhǔn)則的軟輸出檢測(cè)算法
        2.2.5 軟輸出檢測(cè)算法仿真結(jié)果及分析
    2.3 軟輸入軟輸出信號(hào)檢測(cè)算法
        2.3.1 軟輸入軟輸出系統(tǒng)模型
        2.3.2 MMSE-PIC軟輸入軟輸出檢測(cè)算法
        2.3.3 軟輸入軟輸出檢測(cè)性能仿真及分析
    2.4 大規(guī)模MIMO信號(hào)檢測(cè)算法
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于MMSE的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)低復(fù)雜度信號(hào)檢測(cè)算法
    3.1 基于矩陣近似求逆算法
        3.1.1 基于Neumann級(jí)數(shù)展開算法
        3.1.2 基于Newton迭代算法
        3.1.3 復(fù)雜度及仿真分析
    3.2 基于求解線性方程的低復(fù)雜度檢測(cè)檢測(cè)算法
        3.2.1 Jacobi迭代算法
        3.2.2 高斯賽爾德迭代算法
        3.2.3 基于松弛迭代算法
        3.2.4 理查德森迭代算法
        3.2.5 最速下降法
        3.2.6 共軛梯度迭代
        3.2.7 軟輸出檢測(cè)方案
        3.2.8 復(fù)雜度和檢測(cè)性能分析
    3.3 結(jié)合Neumann級(jí)數(shù)展開的Jacobi迭代軟輸出檢測(cè)算法
        3.3.1 改進(jìn)的低復(fù)雜度Neumann級(jí)數(shù)展開方案
        3.3.2 結(jié)合Neumann級(jí)數(shù)展開的Jacobi迭代算法
        3.3.3 近似對(duì)數(shù)似然比的計(jì)算方案
        3.3.4 復(fù)雜度及仿真結(jié)果分析
    3.4 基于Kaczmarz迭代的軟輸出檢測(cè)算法
        3.4.1 Kaczmarz算法
        3.4.2 .改進(jìn)的Kaczmarz迭代算法
        3.4.3 對(duì)數(shù)似然比的計(jì)算
        3.4.4 復(fù)雜度及仿真結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于干擾消除的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)低復(fù)雜度信號(hào)檢測(cè)算法
    4.1 迭代并行干擾消除算法
        4.1.1 基于迭代迭代干擾消除的硬判決檢測(cè)算法
        4.1.2 基于噪聲預(yù)測(cè)的迭代并行干擾消除檢測(cè)算法
        4.1.3 基于迭代并行干擾消除的軟輸出檢測(cè)算法
        4.1.4 復(fù)雜度及仿真結(jié)果分析
    4.2 低復(fù)雜度MMSE-PIC軟輸入軟輸出檢測(cè)方案
        4.2.1 低復(fù)雜度權(quán)值矩陣計(jì)算方案
        4.2.2 Neumann級(jí)數(shù)近似求逆應(yīng)用
        4.2.3 仿真結(jié)果及分析
    4.3 基于軟符號(hào)更新反饋的低復(fù)雜度軟輸入軟輸出檢測(cè)算法
        4.3.1 算法步驟
        4.3.2 有效軟符號(hào)計(jì)算
        4.3.3 仿真結(jié)果及分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)
    5.2 后續(xù)研究工作
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2837156