本文關(guān)鍵詞：基于置信傳播的大規(guī)模DAS系統(tǒng)檢測(cè)和預(yù)編碼算法理論分析與應(yīng)用

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【摘要】：隨著移動(dòng)通信技術(shù)的飛速發(fā)展,4G系統(tǒng)的大規(guī)模商用,極大地促進(jìn)了社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,同時(shí)移動(dòng)用戶也對(duì)無(wú)線傳輸速率以及通信服務(wù)體驗(yàn)不斷提出更高要求。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)作為未來(lái)移動(dòng)通信發(fā)展的兩大主要驅(qū)動(dòng)力,對(duì)未來(lái)爆炸性移動(dòng)數(shù)據(jù)通信提出了挑戰(zhàn),第五代移動(dòng)通信技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。而作為第五代移動(dòng)通信系統(tǒng)中核心技術(shù)之一的大規(guī)模MIMO在學(xué)術(shù)界一直得到廣泛關(guān)注和研究,其能顯著提高移動(dòng)傳輸速率以及頻譜效率。然而由于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中天線較多,傳統(tǒng)MIMO系統(tǒng)中常用的上行檢測(cè)算法和下行預(yù)編碼算法(ZF和MMSE算法)需要求逆運(yùn)算會(huì)變得異常復(fù)雜,因此低復(fù)雜度的檢測(cè)算法和預(yù)編碼算法是大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中眾多研究熱點(diǎn)之一,而這也正是本文所要討論的核心內(nèi)容。本文以大規(guī)模DAS系統(tǒng)為信道模型,利用信道可以大幅稀疏化的特性,研究低復(fù)雜度的檢測(cè)算法和預(yù)編碼算法,為解決大規(guī)模DAS系統(tǒng)中檢測(cè)和預(yù)編碼復(fù)雜度過(guò)高提出了一種可行的方案。本文首先介紹了論文的研究背景,闡述了MIMO技術(shù)的發(fā)展歷程,以及本文所要研究的核心內(nèi)容及相關(guān)的研究現(xiàn)狀。移動(dòng)傳播環(huán)境是分析移動(dòng)通信問(wèn)題的基礎(chǔ),本文在充分考慮大規(guī)模DAS系統(tǒng)中的信道特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,建立大規(guī)模DAS系統(tǒng)信道模型,分析了考慮導(dǎo)頻和信道估計(jì)時(shí)的信道容量。然后在給出的大規(guī)模DAS系統(tǒng)信道模型的基礎(chǔ)上提出了信道稀疏化的方法,得到稀疏化后的信道矩陣,以及稀疏化后非零元素位置記錄集合(用于第三、四章節(jié)的檢測(cè)算法和預(yù)編碼算法的低復(fù)雜度實(shí)現(xiàn)),同時(shí)也給出了稀疏化后的信道容量計(jì)算方法。在大規(guī)模DAS系統(tǒng)的上行鏈路的檢測(cè)過(guò)程中,實(shí)質(zhì)是對(duì)每個(gè)發(fā)送信號(hào)在信號(hào)星座中識(shí)別使得誤差最小的星座點(diǎn),故可以采用置信傳播(BP)進(jìn)行信號(hào)識(shí)別。本文中首先分別分析了基于MRF模型和基于FG模型的BP算法過(guò)程,然后對(duì)比兩者的算法復(fù)雜度,得出基于FG模型的算法復(fù)雜度更低,所以在大規(guī)模DAS系統(tǒng)中就采用基于FG模型的BP算法。在大規(guī)模DAS系統(tǒng)中結(jié)合系統(tǒng)信道稀疏性的特征,給出了基于BP算法的低復(fù)雜度檢測(cè)技術(shù),并充分利用大規(guī)模DAS系統(tǒng)分布式的特點(diǎn),給出算法在實(shí)現(xiàn)具體過(guò)程中可以將BPU的計(jì)算分解成許多更小的計(jì)算分發(fā)給不同的RAU進(jìn)行獨(dú)立計(jì)算,從而可以大幅提升系統(tǒng)性能。在大規(guī)模DAS系統(tǒng)的下行鏈路預(yù)編碼中,由于求解值是在連續(xù)域中,所以無(wú)法使用類似于上行鏈路中的BP算法,而利用Gaussian變量特點(diǎn),迭代求解變量的均值和方差,從而得到變量值,這就是GaBP算法的原理。本文首先分析了GaBP算法的原理,并闡述了采用GaBP算法求解RZF算法的方法。在大規(guī)模DAS系統(tǒng),結(jié)合系統(tǒng)信道稀疏性的特征,給出了基于GaBP算法的低復(fù)雜度檢測(cè)技術(shù),并充分利用大規(guī)模DAS系統(tǒng)分布式的特點(diǎn),給出算法在實(shí)現(xiàn)具體過(guò)程中可以將BPU的計(jì)算分解成許多更小的計(jì)算分發(fā)給不同的RAU進(jìn)行獨(dú)立計(jì)算,從而可以大幅提升系統(tǒng)性能。在上下行的檢測(cè)和預(yù)編碼算法仿真分析中,可以看出通過(guò)對(duì)信道稀疏化閾值設(shè)定不同的值,可以在有限的系統(tǒng)性能損耗下,大幅降低算法的復(fù)雜度。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN929.5;TN919.3

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