【摘要】：經(jīng)典的最小均方誤差(MMSE,Minimum Mean Square Error)估計需要對協(xié)方差矩陣進(jìn)行求逆,復(fù)雜度為矩陣維度的三次方,在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中用其進(jìn)行信道估計的代價太高,研究如何降低此時的估計復(fù)雜度具有重要意義。本學(xué)位論文在基于導(dǎo)頻信道估計的基礎(chǔ)上,采用截短多項式展開(TPE,Truncated Polynomial Expansion)技術(shù),對如何降低大規(guī)模MIMO信道估計復(fù)雜度進(jìn)行深入研究。首先介紹基于Taylor級數(shù)展開的信道估計模型,該模型的復(fù)雜度遠(yuǎn)低于基于MMSE算法的信道估計模型。為了提高該模型的收斂速度,本文提出采用Kapteyn級數(shù)對協(xié)方差矩陣進(jìn)行展開,從而得到基于Kapteyn級數(shù)展開的信道估計模型。仿真結(jié)果可以看出,當(dāng)截短多項式階數(shù)為10時,與Taylor-MMSE算法相比,Kapteyn-MMSE估計算法的性能有0.3dB的增益,后者的均方誤差(MSE,Mean Square Error)收斂速度快于前者,但其復(fù)雜度略高。然后重點研究如何通過優(yōu)化多項式系數(shù)來獲得高性能的信道估計模型。在基于Kapteyn級數(shù)展開的信道估計模型基礎(chǔ)上,通過優(yōu)化Kapteyn級數(shù)展開的多項式系數(shù)來獲得高性能的信道估計,提出一種基于加權(quán)Kapteyn級數(shù)展開的信道估計模型。為了解決該模型中加權(quán)系數(shù)的問題,建立了無約束的非線性優(yōu)化模型。針對該模型,論文將其分解為兩個子線性優(yōu)化模型并利用基于坐標(biāo)輪換的迭代算法來求解。仿真結(jié)果表明,隨著展開多項式階數(shù)的增加,基于加權(quán)Kapteyn級數(shù)展開的信道估計模型MSE快速收斂于基于MMSE算法的信道模型MSE,且收斂速度明顯優(yōu)于未加權(quán)模型。同時,在低階多項式情況下,加權(quán)Kapteyn級數(shù)展開的估計性能優(yōu)于加權(quán)Taylor級數(shù)展開的估計性能2dB。
[Abstract]:The classical least mean square error (MMSE,Minimum Mean Square Error) estimation needs to inverse the covariance matrix. The complexity is the third power of the matrix dimension, and the cost of channel estimation in large-scale MIMO systems is too high. It is of great significance to study how to reduce the estimated complexity at this time. In this thesis, based on pilot channel estimation, truncated polynomial expansion (TPE,Truncated Polynomial Expansion) technique is used to study how to reduce the complexity of large-scale MIMO channel estimation. Firstly, the channel estimation model based on Taylor series expansion is introduced. The complexity of the model is much lower than that of the channel estimation model based on MMSE algorithm. In order to improve the convergence rate of the model, the covariance matrix is expanded by Kapteyn series, and the channel estimation model based on Kapteyn series expansion is obtained. The simulation results show that when the truncated polynomial order is 10:00, compared with the Taylor-MMSE algorithm, the performance of the Kapteyn-MMSE estimation algorithm has the gain of 0.3dB, and the mean square error (MSE,Mean Square Error) of the latter algorithm is faster than the former. But its complexity is a little high. Then we focus on how to obtain high performance channel estimation model by optimizing polynomial coefficients. Based on the channel estimation model based on Kapteyn series expansion, a channel estimation model based on weighted Kapteyn series expansion is proposed by optimizing the polynomial coefficients of Kapteyn series expansion. In order to solve the problem of weighting coefficient in the model, an unconstrained nonlinear optimization model is established. For this model, it is decomposed into two sublinear optimization models and solved by iterative algorithm based on coordinate rotation. The simulation results show that the channel estimation model MSE based on weighted Kapteyn series expansion converges rapidly to the channel model MSE, based on MMSE algorithm and the convergence speed is obviously better than that of the unweighted model with the increase of the expansion polynomial order. At the same time, the estimation performance of weighted Kapteyn series expansion is better than that of weighted Taylor series expansion in the case of low order polynomial.
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN919.3

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本文編號：2341624