隨著多媒體業(yè)務(wù)與智能終端的快速發(fā)展,人們對(duì)于移動(dòng)通信業(yè)務(wù)的傳輸速率的要求也越來越高,傳統(tǒng)的技術(shù)已無法滿足這一需求。因此,大規(guī)模多輸入多輸出（Multiple Input Multiple Output）技術(shù)成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn),是5G的核心技術(shù)之一。大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中的天線陣列數(shù)量與傳統(tǒng)的MIMO系統(tǒng)相比,其規(guī)模達(dá)到了幾十甚至上百,這意味著無線信道的空間自由度更大,其穩(wěn)定性與傳輸速率也就更高。然而,在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中,受頻率選擇性衰落、陰影衰落等的影響,無線信道具有很大的隨機(jī)性,而準(zhǔn)確的信道狀態(tài)信息（Channel State Information）是分析一個(gè)無線通信系統(tǒng)的關(guān)鍵基礎(chǔ),因此對(duì)于信道估計(jì)技術(shù)的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義,本文主要研究大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中基于導(dǎo)頻的信道估計(jì)技術(shù)。受龐大的天線數(shù)量影響,在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中,不僅信道估計(jì)的難度變得更大,而且導(dǎo)頻污染的現(xiàn)象也更加明顯,這極大地影響了信道估計(jì)的準(zhǔn)確性。本文研究了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)理論的信道估計(jì)算法。通過將信道增益建模為高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）,并將其變換到波束域... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

MIMO系統(tǒng)示意圖

正交導(dǎo)頻序列的長度無法足夠長，正交導(dǎo)頻序列復(fù)用又會(huì)產(chǎn)生非常嚴(yán)重的導(dǎo)頻以通常采用隨機(jī)導(dǎo)頻序列，在一定程度上減輕了正交導(dǎo)頻復(fù)用帶來的負(fù)面影響章主要介紹了導(dǎo)頻污染的產(chǎn)生原因和抑制措施，傳統(tǒng)的基于導(dǎo)頻的信道估計(jì)算文所研究的信道估計(jì)算法和主要貢獻(xiàn)。頻污染頻污染的產(chǎn)生原因設(shè)有一個(gè)大規(guī)模 MIMO 系統(tǒng)，其中包含 C 個(gè)蜂窩小區(qū)，在每個(gè)蜂窩小區(qū)的中心基站，每個(gè)基站的天線數(shù)為 N，且每個(gè)蜂窩小區(qū)中存在 K 個(gè)用戶設(shè)備，每個(gè)用數(shù)為 1。當(dāng)對(duì)信道進(jìn)行估計(jì)的時(shí)候，每個(gè)用戶設(shè)備同時(shí)向基站發(fā)送導(dǎo)頻序列，統(tǒng)模型如圖 2.1 所示。

所有樣本數(shù)據(jù)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種低復(fù)雜度LMMSE信道估計(jì)算法[J]. 石磊,郭寶龍,李小平,呂良.  西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2012(02)
[2]最小熵反褶積[J]. 雷爾夫A.威金斯,許樹椿.  石油物探. 1980(02)



本文編號(hào)：3560886