【摘要】：當(dāng)今是一個(gè)信息爆炸的時(shí)代,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)日益普及。隨著用戶數(shù)目日益增加,人們對(duì)于移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù),無(wú)線傳輸速度與系統(tǒng)容量的需求呈現(xiàn)指數(shù)增長(zhǎng)趨勢(shì)。面向2020年的5G技術(shù)中一項(xiàng)重要組成部分—大規(guī)模MIMO(Massive Multiple-Input Multiple-Output),它可以通過(guò)使用低復(fù)雜度的線性預(yù)編碼同時(shí)服務(wù)多個(gè)用戶設(shè)備(UE:User Equipment)從而可有效提升頻譜效率。這一新概念雖然帶來(lái)了許多好處,但是同時(shí)也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn),引起了業(yè)界和學(xué)術(shù)界的關(guān)注。本文主要關(guān)注大規(guī)模MIMO場(chǎng)景,針對(duì)隨機(jī)接入導(dǎo)頻分配,CSI反饋進(jìn)行相關(guān)研究工作:1、針對(duì)在BS端集中式解決導(dǎo)頻沖突的傳統(tǒng)方案,提出了一種在UE端分布式解決導(dǎo)頻沖突的新方法,傳統(tǒng)方法在發(fā)送有效載荷數(shù)據(jù)之前需要為每個(gè)UE分配導(dǎo)頻序列,提出的方法通過(guò)UE判定信號(hào)強(qiáng)弱來(lái)決定是否重復(fù)發(fā)送導(dǎo)頻,以避免小區(qū)內(nèi)導(dǎo)頻沖突并實(shí)現(xiàn)大規(guī)模MIMO研究主體中考慮的有效載荷傳輸情況。仿真結(jié)果表明UE端分布式解決導(dǎo)頻沖突方法可有效提高解決沖突的概率和降低隨機(jī)接入次數(shù)。2、提出一種在FDD模式下的大規(guī)模MIMO場(chǎng)景下,通過(guò)D2D通信協(xié)助來(lái)進(jìn)行有限CSI反饋的方法。在每個(gè)D2D鏈路上得到最優(yōu)位分區(qū)后進(jìn)行CSI交換,然后在用戶端進(jìn)行預(yù)編碼,并將經(jīng)預(yù)編碼處理后的信息反饋給BS端,可顯著提高CSI反饋效率。仿真結(jié)果表明基于D2D的CSI反饋較傳統(tǒng)方法可有效提高頻帶利用率。3、提出了一種在FDD模式下的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中,結(jié)合壓縮感知的自適應(yīng)稀疏信道估計(jì)和CSI有限反饋方法。提出的有限的反饋方法采用雙向(DD)MIMO信道,根據(jù)出發(fā)角度(AOD)和到達(dá)角度(AOA)構(gòu)建雙向字典模型,同時(shí)利用OMP-SQ算法對(duì)信道進(jìn)行估計(jì)和重建。該算法使用少量反饋比特提供可接受的信道估計(jì)精度,即使BS中的發(fā)射天線的數(shù)量很大,也能獲得很好的效果。仿真結(jié)果表明所提出的OMP-SQ算法較OMP-VQ算法可取得更小的平均歸一化均方誤差(NMSE)和更高的鏈路總?cè)萘俊?br>【圖文】：

大規(guī)模MIMO系統(tǒng)傳輸模型圖

南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文 第二章 大規(guī)模 MIMO 系統(tǒng)概述及應(yīng)用端信號(hào)。2.5 壓縮感知理論壓縮感知（CS：Compressed Sensing），又叫壓縮采樣（Compressed Sampling），后者似乎看上去更直觀一些，它就是一個(gè)針對(duì)信號(hào)采樣的技術(shù)，，通過(guò)一些手段，實(shí)現(xiàn)“壓縮后的采樣”，準(zhǔn)確的說(shuō)是在采樣過(guò)程中完成數(shù)據(jù)壓縮的過(guò)程。壓縮感知處理流程如圖 2.2 所示。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN929.5

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本文編號(hào)：2589342