本文關(guān)鍵詞：基于Massive MIMO的矩陣求逆算法研究　出處：《電子科技大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：智能手機業(yè)務(wù)的飛速發(fā)展,4G通信網(wǎng)絡(luò)的商用,很大程度上也改變了人們的通信方式,同時也對下一代無線通信系統(tǒng)的信道容量和傳輸速率提出了更高的要求。MIMO技術(shù)作為LTE系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù),能夠在不增加頻率資源和發(fā)射功率的情況下,讓系統(tǒng)的信道容量成倍增加。隨著系統(tǒng)收發(fā)端天線數(shù)目的增多,給系統(tǒng)的數(shù)據(jù)速率和鏈路可靠性帶來了更大的自由度,所以Massive MIMO成為滿足下一代無線通信對頻譜效率和能量效率要求的不錯的選擇。Massive MIMO系統(tǒng)帶來的這么多的優(yōu)勢都是以基站端(BS)明顯增加的計算復(fù)雜度為代價的,就復(fù)雜度和功率消耗而言,數(shù)據(jù)檢測和預(yù)編碼成為了是最棘手的問題。迫零(ZF)被認為是Massive MIMO系統(tǒng)預(yù)編碼和線性檢測一個潛在實用的算法,由于BS存在幾十甚至上百根天線,矩陣運算的維度大幅增加,而作為預(yù)編碼和線性檢測必不可少的一部分,矩陣求逆將會因為遭受非常大的矩陣運算規(guī)模而變得難以實現(xiàn)。所以簡化矩陣求逆的設(shè)計,降低復(fù)雜度對移動通信系統(tǒng)的發(fā)展具有重要的意義。矩陣求逆一般分為兩類,直接求逆和近似求逆。MIMO系統(tǒng)中直接求逆主要采用Cholesky分解、LU分解、QR分解,然后再求三角矩陣或者酉矩陣逆的方法。由于Massive MIMO系統(tǒng)的多天線,矩陣求逆復(fù)雜度將會隨用戶數(shù)增加而呈數(shù)量級的增加。在這種情況下,適用于Massive MIMO系統(tǒng)的基于Neumann級數(shù)的近似矩陣求逆被提出,它在復(fù)雜度和性能上有個很好的折中,并且在硬件實現(xiàn)上很有優(yōu)勢。針對以上問題,本文主要研究了各種求逆算法的實現(xiàn)與復(fù)雜度對比。首先介紹了Massive MIMO系統(tǒng)與矩陣求逆的研究現(xiàn)狀,然后分析三種常規(guī)直接求逆算法。第三章對Massive MIMO系統(tǒng)中不同的收發(fā)天線配比對Neumann級數(shù)近似矩陣求逆性能的影響進行了研究,通過與直接求逆的誤碼率(BER)和信號干擾比(SIR)進行對比證明Neumann級數(shù)近似求逆可行性;除此之外,也研究了快速更新矩陣求逆的方法以及相應(yīng)的復(fù)雜度,將基于Neumann級數(shù)近似求逆的結(jié)果作為初始逆矩陣,進行更新求逆的誤碼率(BER)數(shù)值分析。第四章提出有效的近似求逆的硬件架構(gòu),這個架構(gòu)硬件高效,并且適用于需要不同求逆精度的應(yīng)用場景�；贜eumann級數(shù)的近似求逆被證明是是非常適合Massive MIMO系統(tǒng)的。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN919.3

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本文編號：1322640