未來的第五代移動通信(5th Generation,5G)是一種真正意義上的集成網(wǎng)絡。5G的一個關鍵優(yōu)勢體現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things,IoT)上,大規(guī)模的機器-機器(Machine-to-Machine,M2M)通信是物聯(lián)網(wǎng)的重要應用之一。在M2M通信場景中,用戶數(shù)量通常很大,但在每個接入時隙活躍用戶數(shù)量很少,因此低活躍度碼分多址接入(Low-Activity Code Division Multiple Access,LA-CDMA)技術是一種較為實用的M2M通信接入技術。本文研究基于LA-CDMA的M2M通信中的多用戶檢測(Multiuser Detection,MUD)問題,準確的多用戶檢測有助于解決諸如降低機器終端成本、資源分配和低成本M2M終端覆蓋等挑戰(zhàn)。在過去的相關文獻中,已經(jīng)提出一些多用戶檢測方法,比如迫零(Zero-Forcing,ZF)檢測法、最小均方誤差(Minimum Mean-Square-Error,MMSE)檢測法和最大后驗(Maximum a Posteriori,MAP)檢測法。然而,ZF檢測法和MMSE檢測法的信號檢測性能較差,MAP檢測法需要假設用戶活躍度已知且值很小。在實際應用中,用戶活躍度通常是未知的,而且在某些場景下用戶活躍度有可能較大,這使得M2M通信中的多用戶檢測成為一項重要的、值得研究的課題。為了克服用戶活躍因子未知的困難,同時提高信號檢測性能,我們利用壓縮感知(Compressive Sensing,CS)的理論和方法來解決上行LA-CDMA多用戶檢測問題,并針對M2M通信中的稀疏性、時間相關性等特征,設計了具有較優(yōu)越性能的貝葉斯以及迭代重加權的檢測算法。本論文的創(chuàng)新點與貢獻如下:1)在M2M通信中,為了研究任意時刻的上行LA-CDMA多用戶檢測問題,我們引入單測量向量(Single Measurement Vector,SMV)框架。由于用戶的活躍/非活躍狀態(tài)通常在一段時間內(nèi)保持不變,本文擬開展基于多測量向量(Multiple Measurement Vector,MMV)框架下的上行LA-CDMA多用戶檢測研究。在MMV框架下,待檢測的信號具有塊狀稀疏特征,利用該特征,有助于提高信號檢測性能。2)我們研究了SMV框架下的上行LA-CDMA多用戶檢測問題。由于M2M通信中用戶活躍度通常較低,待檢測的信號具有稀疏性,針對該特點,我們引入稀疏貝葉斯學習(Sparse Bayesian Learning,SBL)算法,它適合低活躍度場景。此外,利用待檢測通信信號的有限字符集特征,我們設計了基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的多用戶檢測方法,它既適合于用戶低活躍度場景,也適合于用戶活躍度較高的場景。另外,稀疏貝葉斯學習算法具有較高的計算復雜度,針對該問題,我們研究了快速稀疏貝葉斯學習(Fast Inverse-free Sparse Bayesian Learning,FI-SBL)的方法,大幅度地降低了稀疏貝葉斯學習算法的計算復雜度。3)我們研究了MMV框架下的上行LA-CDMA多用戶檢測問題。由于用戶的活躍/非活躍狀態(tài)通常在一段時間內(nèi)保持不變,因此,在MMV框架下,待檢測或重構的信號具有行稀疏特性,也稱為塊狀稀疏特征。為了利用該特征,我們引入了塊狀稀疏貝葉斯學習(Block Sparse Bayesian Learning,BSBL)算法和結(jié)構耦合稀疏貝葉斯學習(Pattern Coupled Sparse Bayesian Learning,PCSBL)算法。此外,為了降低PCSBL算法的計算復雜度,將廣義近似消息傳遞(Generalized Approximate Message Passing,GAMP)嵌入PCSBL算法,并且提出基于廣義近似消息傳遞的結(jié)構耦合稀疏貝葉斯學習(Generalized Approximate Message Passing Pattern Coupled Sparse Bayesian Learning,GAMP-PCSBL)算法,該算法具有很低的計算復雜度,且具有優(yōu)越的多用戶檢測性能。4)在本文的第五章,我們研究了基于迭代重加權的多用戶檢測算法,分別為適合低用戶活躍度的迭代重加權(Iterative Reweighed,IR)算法和適合高用戶活躍度的最小均方誤差迭代重加權(Minimum Mean-Square-Error Iterative Reweighed,MMSEIR)算法。一方面,對于稀疏信號,使用具有促稀疏功能的對數(shù)和函數(shù)代替0范數(shù),再利用最大最小化(Majorization-Minimization,MM)原理,將非凸優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成迭代重加權問題,并提出了IR算法。另一方面,對于非稀疏信號,利用MMSE檢測器將非稀疏系統(tǒng)模型轉(zhuǎn)化成稀疏模型,然后結(jié)合IR算法,提出了MMSEIR算法。5)本文所設計的算法適用于不同用戶活躍度的多用戶檢測問題。仿真結(jié)果表明,本論文提出的方法克服了MAP算法中存在的問題,且信號檢測性能優(yōu)于經(jīng)典的多用戶檢測算法。
【學位單位】：電子科技大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TN929.5
【部分圖文】：
代重加權檢測算法。本文涉及的多用戶檢測問題向量模型多測量向量BSBL算法PCSBL算法GAMP-PCSBL算法迭代重加權算法IR算法MMSEIR算法貝葉斯算法 圖 1-2 本文研究內(nèi)容框圖...
測量向量模型多測量向量模型BSBL算法PCSBL算法GAMP-PCSBL算法迭代重加權算法IR算法MMSEIR算法貝葉斯算法 迭代圖 1-2 本文研究內(nèi)容框圖...設備3
第二章 多用戶檢測模型及傳統(tǒng)多用戶檢測算法1 11 1 11 2 1 112 21 1 21 2 2 221 1 1 2K KK KN N N NK K KNy s c s c s c bwy s c s c s c bwy s c s c s c bw k 個用戶的信道信息。為了簡化表達，以上等式 1 112 221 2, ,...,KN KNy bwy bwy bw h h h
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本文編號：
2866712
