本文關(guān)鍵詞：Massive MIMO通信系統(tǒng)中信道估計(jì)技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 大規(guī)模MIMO 信道估計(jì) TDD FDD MMSE 壓縮感知

【摘要】：Massive MIMO通信系統(tǒng)具有高能量利用率、高魯棒性的特點(diǎn),已經(jīng)成為第五代移動(dòng)通信的關(guān)鍵技術(shù)之一。其所有的優(yōu)點(diǎn)都是基于信道狀態(tài)信息已知的前提下進(jìn)行討論的,因此本文對(duì)Massive MIMO通信系統(tǒng)中信道估計(jì)算法進(jìn)行了研究。針對(duì)目前通信系統(tǒng)分為T(mén)DD和FDD兩種傳輸模式,分別針對(duì)這兩種模式對(duì)Massive MIMO中信道估計(jì)算法進(jìn)行了理論研究和分析。首先對(duì)通用的信道估計(jì)算法進(jìn)行了研究,然后針對(duì)TDD和FDD兩種模式下信道估計(jì)方式分別進(jìn)行了分析。針對(duì)TDD模式下隨著大規(guī)模天線陣列的配置,導(dǎo)頻污染問(wèn)題愈加突出,因此對(duì)TDD模式下存在的導(dǎo)頻污染進(jìn)行了理論分析和研究,然后通過(guò)仿真對(duì)其進(jìn)行了驗(yàn)證。其次,由于TDD模式下的Massive MIMO信道存在信道互易性,因此主要對(duì)TDD模式下的Massive MIMO上行信道估計(jì)進(jìn)行了研究。首先研究了對(duì)傳統(tǒng)MMSE改進(jìn)的Bayesian MMSE算法,并對(duì)該算法特點(diǎn)進(jìn)行了分析。針對(duì)Bayesian MMSE算法存在較高計(jì)算復(fù)雜度的特點(diǎn),利用信道矩陣的統(tǒng)計(jì)特性對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn),并提出了一種低復(fù)雜度的信道估計(jì)算法。最后通過(guò)仿真驗(yàn)證了改進(jìn)算法在復(fù)雜度降低的前提下仍有明顯的性能增益。對(duì)于下行信道估計(jì),TDD系統(tǒng)可以利用互易性,基于上行信道估計(jì)來(lái)得到下行信道的CSI。再次,由于FDD系統(tǒng)中不存在上下信道的互易性,因此還研究了FDD系統(tǒng)中的下行信道估計(jì)。由于傳統(tǒng)的FDD MIMO通信系統(tǒng)中的導(dǎo)頻開(kāi)銷(xiāo)是與基站天線數(shù)成比例的,因此原來(lái)的信道估計(jì)技術(shù)在FDD Massive MIMO通信系統(tǒng)中并不直接適用。鑒于此,研究了基于壓縮感知的可極大減少導(dǎo)頻開(kāi)銷(xiāo)的信道估計(jì)算法。首先對(duì)壓縮感知算法進(jìn)行了研究,并著重研究了壓縮感知算法中的恢復(fù)算法。然后,研究了采用l1范數(shù)最小算法的性能問(wèn)題�；趬K稀疏模型引入了一種加權(quán)l(xiāng)1范數(shù)最小算法,并在理論上對(duì)其RIP特性和誤差上界進(jìn)行了推導(dǎo)。最后,通過(guò)仿真分析表明其相對(duì)應(yīng)傳統(tǒng)的l1范數(shù)最小算法具有明顯的性能表現(xiàn),并且相對(duì)于基于OMP的信道估計(jì)算法具有更穩(wěn)定的性能。
【關(guān)鍵詞】：大規(guī)模MIMO 信道估計(jì) TDD FDD MMSE 壓縮感知
【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】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN919.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 專(zhuān)用術(shù)語(yǔ)注釋表8-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景9-12
• 1.1.1 Massive MIMO技術(shù)10-11
• 1.1.2 信道估計(jì)11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 主要工作及結(jié)構(gòu)安排13-15
• 第二章 Massive MIMO系統(tǒng)模型15-25
• 2.1 MIMO系統(tǒng)15-18
• 2.1.1 系統(tǒng)模型15-16
• 2.1.2 系統(tǒng)容量16-18
• 2.2 Massive MIMO系統(tǒng)18-24
• 2.2.1 Massive MIMO系統(tǒng)分類(lèi)18-21
• 2.2.2 系統(tǒng)模型21-22
• 2.2.3 信道容量分析22-23
• 2.2.4 Massive MIMO系統(tǒng)特點(diǎn)23-24
• 2.3 本章小結(jié)24-25
• 第三章 Massive MIMO系統(tǒng)信道估計(jì)算法和導(dǎo)頻污染研究25-35
• 3.1 傳統(tǒng)信道估計(jì)方法25-28
• 3.1.1 最小二乘信道估計(jì)方法26
• 3.1.2 最小均方誤差信道估計(jì)算法26-28
• 3.2 TDD與FDD下信道估計(jì)分析28-29
• 3.3 導(dǎo)頻巧染29-34
• 3.3.1 理論分析29-32
• 3.3.2 降低導(dǎo)頻污染方法研究32-33
• 3.3.3 仿真分析33-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第四章 Massive MIMO上行系統(tǒng)信道估計(jì)算法研究35-44
• 4.1 上行系統(tǒng)模型35
• 4.2 Bayesian MMSE信道估計(jì)算法35-37
• 4.3 基于Bayesian上行信道估計(jì)算法研究37-43
• 4.3.1 Bayesian算法復(fù)雜度分析37
• 4.3.2 低復(fù)雜度上行信道估計(jì)算法37-40
• 4.3.3 MSE性能分析40-41
• 4.3.4 算法性能仿真41-43
• 4.4 本章小結(jié)43-44
• 第五章 Massive MIMO下行系統(tǒng)信道估計(jì)算法研究44-63
• 5.1 前言44-45
• 5.2 壓縮感知理論45-52
• 5.2.1 理論框架45-46
• 5.2.2 信號(hào)模型46-48
• 5.2.3 測(cè)量矩陣48-50
• 5.2.4 信號(hào)恢復(fù)算法50-52
• 5.3 下行信道估計(jì)算法的研究52-62
• 5.3.1 系統(tǒng)模型52-55
• 5.3.2 基于壓縮感知信道估計(jì)算法55-60
• 5.3.3 仿真分析60-62
• 5.4 本章小結(jié)62-63
• 第六章 總結(jié)與展望63-65
• 6.1 全文總結(jié)63-64
• 6.2 未來(lái)展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-68
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫(xiě)的論文68-69
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請(qǐng)的專(zhuān)利69-70
• 附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目70-71
• 致謝71

【相似文獻(xiàn)】

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