检索结果-南通市图书馆

作者：曹湘电子科技大学

学位级别：硕士

多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,mimo)技术通过收发端多根天线并行的传输多个数据流,在固定频宽的情况下,能成倍的提升系统容量和吞吐率,因此受到了科研工作者们的广泛研究,并且在第四代移动通信技术标准中被广泛采用,如3... 详细信息

多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,mimo)技术通过收发端多根天线并行的传输多个数据流,在固定频宽的情况下,能成倍的提升系统容量和吞吐率,因此受到了科研工作者们的广泛研究,并且在第四代移动通信技术标准中被广泛采用,如3GPP LTE和IEEE 802.16e,目前天线数量为8的LTE-Advanced系统基本无法满足日益渐增的数据速率需求。massive mimo作为第五代移动通信系统的关键技术之一,通过在收发端部署大规模天线来进一步的提升数据速率,并且取得了一定的科研成果。但随着收发端天线数量的增加,在massive mimo系统中的硬件实现就变得非常的复杂,为了更加的经济和满足系统的可靠性,于是低比特ADCs的应用成了massive mimo系统的关键技术之一。因此本文主要研究了在使用1-bit ADCs下massive mimo的检测算法。本文首先介绍了目前massive mimo和低比特ADCs的研究现状,进一步分析讨论了三类基站端信号检测算法,详细介绍了硬判决检测算法中的ML、ZF、MMSE、SD等算法。在软判决检测算法中介绍了MAP算法,并介绍了一种低复杂度的MMSE-MAP算法。随后给出了SISO检测器的系统模型,并且介绍了基于MAP算法的Turbo迭代过程。但上述算法都没有基于低比特ADCs单元来进一步分析讨论。其次,本文结合1-bit ADCs后,提出了一种基于分组策略和向量分段策略的低复杂度检测算法,该算法通过向量分段策略,完美的结合了1-bit ADCs,降低了接收信号矢量空间的大小,并且通过松弛约束条件来使用凸优化的工具得到每一段子向量所对应的一组发送信号候选集,通过这样的一个策略能在每次观测到接收信号矢量快速的找到候选信号集,并且这样的接收机复杂度会随着一个信道脉冲响应中数据符号的长度的增加而进一步的降低。仿真结果可以看出这种基于分组策略的检测算法的表现令人满意,几乎接近ML检测器。紧接着本文针对上述接收机无法输出软信息的问题提出了一种基于梯度下降算法的软判决接收机,通过近似公式,将对数似然比转换为两个优化问题,并通过凸优化的工具来求解,通过仿真可以看出该接收机能输出正确的软信息,并且该梯度下降算法的迭代次数会随着接收端天线数量的增加而减少,这在massive mimo系统中迭代次数会进一步的降低。最后,本文提出了一种软输入软输出接收机,该接收机的检测器是基于GAMP算法来实现,通过检测器和译码器之间交互外信息,并将译码器输出的外信息作为GAMP算法的初始条件,整个Turbo迭代完成。并通过仿真看出通过Turbo迭代该软输入软输出接收机有着比软输出接收机更好的性能。同时还提出了一种基于判决反馈干扰消除的迭代检测器。

关键词： 1-bit ADCs massive mimo 梯度下降 GAMP Turbo迭代

massive mimo接收系统信号检测技术研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

Massive MIMO接收系统信号检测技术研究

作者：刘孝祥南京邮电大学

学位级别：硕士

大规模多输入多输出(massive Multi-input Multi-output,massive mimo)技术因为在传输效率、能量效率、频谱利用率和抗干扰能力方面具备相当大的优势而成为近年来通信领域的一个研究热点。在massive mimo系统中,信号检测对整个通信系统... 详细信息

大规模多输入多输出(massive Multi-input Multi-output,massive mimo)技术因为在传输效率、能量效率、频谱利用率和抗干扰能力方面具备相当大的优势而成为近年来通信领域的一个研究热点。在massive mimo系统中,信号检测对整个通信系统的抗干扰能力和可靠性有着举足轻重的影响,因此设计高效低复杂度的信号检测器成为massive mimo系统的重要课题。然而,由于massive mimo系统的信道矩阵维度很大,采用传统的mimo信号线性检测算法将带来极高的计算复杂度。为此,本文针对如何降低massive mimo信号检测的复杂度并且保证检测性能这一难题展开研究,重点研究了基于迭代的低复杂度、高性能信号检测算法。论文主要工作如下:1.介绍了massive mimo系统模型,分析比较了现有的massive mimo信号检测算法。从误比特率(Bit Error Ratio,BER)和计算复杂度两方面对传统的线性mimo检测算法和非线性mimo检测算法进行了研究,指出了传统线性信号检测算法在massive mimo系统中存在的问题,进而分析比较了现有的massive mimo信号检测算法性能,为后续进行算法改进奠定基础。2.将Barzilai-Borwein(BB)迭代技术应用于massive mimo信号检测中,提出了基于BB迭代的massive mimo信号检测算法。通过BB迭代方式避免了MMSE算法复杂的矩阵求逆运算大幅降低了massive mimo线性检测算法的计算复杂度,加快了算法的收敛速度,基于信道硬化特性优化了迭代初始解。3.将超松弛迭代技术应用于massive mimo信号检测中,提出了切比雪夫加速对称逐次超松弛迭代算法(Chebyshev accelerated Symmetric Successive Overrelaxation,CSSOR)和共轭梯度加速对称逐次超松弛迭代算法(Conjugate Gradient accelerated Symmetric Successive Overrelaxatio,CGSSOR)。采用加速对称逐次超松弛迭代方案避免了MMSE检测算法涉及的复杂的矩阵求逆运算,并基于信道硬化特性优化了算法的迭代初始解,大幅降低了massive mimo信号检测算法的计算复杂度,加快了算法收敛速度。

关键词： massive mimo 信号检测低复杂度迭代算法

massive mimo系统下的信道估计算法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

Massive MIMO系统下的信道估计算法研究

作者：程相荣北京邮电大学

学位级别：硕士

massive mimo(massive Multi-Input Multi-Output)技术凭借显著改善通信系统的容量和频谱利用率等优点,被公认为下一代移动通信系统(5th Generation,5G)的关键技术之一。massive mimo的这些优点基于准确的信道状态信息(Channel State In... 详细信息

massive mimo(massive Multi-Input Multi-Output)技术凭借显著改善通信系统的容量和频谱利用率等优点,被公认为下一代移动通信系统(5th Generation,5G)的关键技术之一。massive mimo的这些优点基于准确的信道状态信息(Channel State Information,CSI)的获取,因此本文对massive mimo通信系统中影响获取准确CSI的因素进行了研究。毫米波系统和非毫米波系统(蜂窝系统)中制约系统性能的因素不同,因此本文分别针对这两种通信系统进行了理论研究和分析。首先考虑的是多小区多用户蜂窝massive mimo系统(通信频率在6GHz以下)。在TDD模式下,由于多小区复用非正交的导频序列,引起导频污染,致使现实的通信系统无法获取精确的信道状态信息,成为制约通信系统性能的瓶颈之一。本文分别从导频分配、信道估计、预编码三个方向介绍了目前导频污染相关的研究成果,很多研究成果在理想的条件假设下,理论上可以完全消除导频污染带来的影响。但由于多小区多用户蜂窝massive mimo系统本身的复杂性,再加上算法本身的时间复杂度或者是空间复杂度过高,这些理论算法无法实际应用到massive mimo系统中。针对上述算法存在的问题,本文提出了一种基于匈牙利算法(Hungarian Algorithm)的导频分配策略,该方法简单易行,最后的仿真结果表明,对比传统的随机导频分配策略,可以为系统带来明显的性能增益。其次考虑的是单小区多用户毫米波massive mimo系统(30GHz以上)。在毫米波通信系统中,由于载波的高频段会导致信道的相干时间变短,与此同时,massive mimo系统中基站部署的大量天线意味着需要更多的导频开销和处理时间进行信道估计,系统有效数据传输效率变低。导频开销的问题在毫米波通信系统中更加突出。本文提出了一种基于交替方向乘子(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)算法的信道估计算法,该算法将毫米波信道的低秩特性考虑在内,把信道估计问题建模成核范数最小化问题,通过优化核范数,得到信道估计矩阵。最后通过仿真对比不同算法之间的性能,仿真结果表明,在保持信道误差一致的情况下,基于ADMM的信道估计算法需要的导频开销更少,对比同类的算法,该算法的时间复杂度更低。

关键词： massive mimo 导频污染导频分配策略匈牙利算法导频开销毫米波 ADMM 信道估计方法

massive mimo系统中减小导频污染影响问题研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

Massive MIMO系统中减小导频污染影响问题研究

作者：程卿卿哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

massive mimo(massive Multi-Input Multi-Output,massive mimo)是近几年通信行业的热点话题,是在传统mimo(Multi-Input Multi-Output,mimo)技术基础上扩展而来的一种新颖的无线通信技术。massive mimo通信系统可以获得传统mimo通信系统的所有优势,并且将这些优势扩大十几倍甚至几十倍。值得注意的是,massive mimo系统发挥其优势的前提是系统能够获取准确的信道状态信息(channel statement information,CSI)。但是由于系统中导频污染的存在,使得现实通信系统中精确信道状态信息的获取变的非常困难,不准确的信道状态信息直接导致系统不能正常通信。如何减小导频污染对massive mimo系统性能的影响成为通信系统亟待解决的问题。本文这是在这种背景下针对如何减小导频污染对massive mimo系统影响的问题进行研究。下面详细介绍一下本论文的主要研究:本文首先分析了massive mimo系统和massive mimo系统中导频污染问题,为后文研究如何减小导频污染对系统的影响问题奠定背景知识。其次,分别从三个方面重点研究了减小导频污染对系统性能影响的方法:信道估计方法,矩阵预编码方案,导频分配策略。信道估计方面:针对传统信道估计方法复杂度高以及抵抗导频污染能力差的问题,分别提出了快速MMSE(Fast Minimum Mean Square Error,F-MMSE)估计算法和角域有限维的贝叶斯信道(Angle of Arrival Limited Bayesian,ALB)估计算法,并详细分析了这两种改进的估计算法的性能,两种算法分别大幅度较少了计算复杂度和提高了估计效果;矩阵预编码方面:针对传统的基于单小区矩阵预编码方案在设计预编码矩阵时不能充分考虑导频污染这一因素且方案的性能受导频污染严重的问题,本文提出了一种考虑导频污染影响的多小区的矩阵预编码方案:基于MMSE的多小区矩阵预编码(Minimum Mean Square Error Multi-cell Matrix Precoding,MMSE-MPC)方案,并在充分的理论分析和详细的理论推导的基础上,得到了MMSE-MPC的闭式解,有效减少了导频污染的影响;导频分配方面:提出了一种基于贝叶斯的导频分配策略(Bayesian Pilot Assignment,BPA),从而改善系统中导频分配的情况,进而减小导频污染对系统性能的影响。

关键词： massive mimo 导频污染信道估计方法矩阵预编码方案导频分配策略

massive mimo场景下波束成形技术研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

Massive MIMO场景下波束成形技术研究

作者：任美蓉北京邮电大学

学位级别：硕士

与目前大多数无线系统中使用的微波信号相比,毫米波(mmWave)信号具有更高数量级的路径损耗。因此,毫米波系统必须与大规模天线阵列结合,以波束成形增益来对抗路径损耗。传统的全数字波束成形方法需要每个天线单元一个射频链,由于射频链... 详细信息

与目前大多数无线系统中使用的微波信号相比,毫米波(mmWave)信号具有更高数量级的路径损耗。因此,毫米波系统必须与大规模天线阵列结合,以波束成形增益来对抗路径损耗。传统的全数字波束成形方法需要每个天线单元一个射频链,由于射频链组件在高频下的高成本和高功耗,不是大规模多输入多输出(massive Multiple Input Multiple Output,massive mimo)系统的理想选择。为了解决这种硬件限制的挑战,本文考虑了一种混合波束成形(Hybrid beamforming,HBF)架构,其中整体波束成形由一个低维数字波束成形器和一个使用模拟移相器实现的射频波束成形器组成。本文首先针对点对点单用户窄带毫米波massive mimo的场景,对混合波束成形算法进行分析和研究。在现有流形优化算法的基础上,以频谱效率最大化为优化目标,在共轭梯度下降法搜索迭代过程中,使用Wolfe准则代替Armijo-Goldstein准则进行线搜索,有效解决了现有流形优化法中极值点遗漏问题,从而提高了误码率性能并且降低了复杂度。仿真结果表明,改进的流形优化算法在误码率和频谱效率方面的性能都有所提升,更接近全数字波束成形算法的性能。窄带系统的混合波束成形还可以拓展到更符合毫米波实际情况的宽带系统,本文研究的是正交频分复用调制(OFDM)系统。针对现有交替最小化法在梯度下降法操作中存在复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的替代算法:基于矩阵正交性的混合波束成形算法。利用模拟波束成形矩阵的正交约束,将最小化优化目标函数的问题转换为求解优化目标下界的最小值问题,采用上限作为目标函数的替代。仿真结果证明,改进的交替最小化法,可以在几乎不降低性能的前提下大幅度降低复杂度。

关键词：混合波束成形毫米波 massive mimo OFDM

massive mimo中基于BP的检测算法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

Massive MIMO中基于BP的检测算法研究

作者：皮秀敏电子科技大学

学位级别：硕士

无线通信系统中的mimo技术已日渐成熟,且已成为LTE/LTE-Advanced中的关键技术。目前LTE标准所支持的最大天线数目为8,其实际的频谱效率仅为5 bps/Hz。massive mimo作为mimo技术的延伸,也是5G的核心技术之一。它可将天线数增加到数十根... 详细信息

无线通信系统中的mimo技术已日渐成熟,且已成为LTE/LTE-Advanced中的关键技术。目前LTE标准所支持的最大天线数目为8,其实际的频谱效率仅为5 bps/Hz。massive mimo作为mimo技术的延伸,也是5G的核心技术之一。它可将天线数增加到数十根甚至上百根,最大限度地利用已有资源,将信道容量和频谱效率提高数十倍。然而,在massive mimo系统中,由于天线数目众多,接收信号复杂,信道矩阵维度巨大,对接收端的信号检测算法提出了更高的要求,希望以较低的复杂度实现良好的性能。正是在这样的背景下,本文对适用于massive mimo信号检测的置信度传播(BP)算法进行进一步地研究,使其在不同的场景下达到更高的性能并具有更低的复杂度。BP算法作为Massvie mimo中比较优秀的检测算法,近年来引起了学者们地高度关注。本文主要就如何进一步降低BP算法的复杂度以及解决在高阶调制方式下,BP检测算法表现不好的问题进行了研究。本文提出了降低BP算法复杂度的三种方法:分层置信度传播、强制收敛、节点选择,并对它们进行了分析比较;提出了适用于采用高阶调制方式的Massvie mimo系统的GTA-BP算法和GTA-BP-SIC算法,并对其进行了仿真分析。本文首先介绍了massive mimo系统及其信号检测技术的研究背景和面临的现状,并对mimo系统模型和常见的massive mimo检测算法的原理作了简要概述。再详细阐述了基于马尔科夫随机场和因子图模型的BP算法并提出了三种降低置信度传播算法复杂度的方法。并对将每一种方法的原理进行了介绍,并将它们与纯置信度传播算法的性能进行了仿真对比。然后提出了在具有高阶调制的massive mimo系统中用于信号检测GTA-BP算法。详细论述了如何将高斯近似树运用在BP算法中,并给出了算法的详细过程和仿真分析,解决了BP算法在高阶调制系统中性能不好的问题。最后受MMSE-SIC算法的启发,将GTA-BP算法与串行干扰消除思想相结合提出了GTA-BP-SIC算法。对算法的思路及每一个步骤进行了讲解:如何改变BP算法的信息更新规则、如何运用最佳排序的思想。最后对GTA-BP-SIC算法进行了仿真分析,结果表明进一步提升了GTA-BP算法的性能。本文以置信度传播算法为重点,提出了在其基础上发展出来的低复杂度、高性能的检测算法,为massive mimo信号检测问题带来了一些新鲜的思路和方法。

关键词： massive mimo 置信度传播低复杂度近似高斯树串行干扰消除

massive mimo系统中降低导频污染的方法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

Massive MIMO系统中降低导频污染的方法研究

作者：张书畅重庆邮电大学

学位级别：硕士

大规模多输入多输出(massive Multiple-Input Multiple-Output,massive mimo)技术因具有小型化的天线设备、较高的天线增益等优势可以有效地满足未来通信系统中高传输速率要求,通过在基站端配置大规模天线阵列可以显著提高系统频谱效率... 详细信息

大规模多输入多输出(massive Multiple-Input Multiple-Output,massive mimo)技术因具有小型化的天线设备、较高的天线增益等优势可以有效地满足未来通信系统中高传输速率要求,通过在基站端配置大规模天线阵列可以显著提高系统频谱效率和信道容量。然而,massive mimo系统的诸多优势是需要以基站端获取到准确的信道状态信息(Channel State Information,CSI)为前提。由于massive mimo系统中导频污染的存在,使基站很难通过接收到的导频信息估计得到准确的CSI,从而影响系统的正常通信。因此,如何降低massive mimo系统中的导频污染已成为一个迫切需要解决的问题。为解决上述问题,本文立足于多小区多用户massive mimo时分双工(Time Division Duplexing,TDD)系统,针对其中的导频污染问题进行深入研究,重点在于寻找能够有效降低导频污染的方法。本文主要工作如下:1.对massive mimo系统和massive mimo系统中导频污染产生的原因及影响进行了详细分析,并构建了适合于massive mimo系统的3D mimo信道仿真模型,为后续研究降低导频污染的方法打下基础。2.基于现有的导频污染降低方法,分别从系统侧和接收端深入研究了降低导频污染的方法。在系统侧,针对小区边缘用户遭受严重的导频污染,提出了一种改进的导频分配策略,改善系统中非正交导频的使用情况,从而降低导频污染。在接收端,研究了massive mimo系统中的干扰抑制合并(Interference Rejection Combining,IRC)算法,并对多天线IRC算法中高维度矩阵求逆运算进行了优化。该算法充分利用各天线之间干扰的相关性,能够有效地抑制由导频污染引起的小区间干扰。3.给出了一种massive mimo系统中降低导频污染的方法,与现有的一些方法相比,该方法表现出更优的性能。仿真结果表明,该方法能够有效提升系统误比特率(Bit Error Ratio,BER)性能和小区上行吞吐量。

关键词： massive mimo 导频污染导频分配干扰抑制合并

massive mimo原型系统搭建及信道估计的研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

Massive MIMO原型系统搭建及信道估计的研究

作者：左明阳郑州大学

学位级别：硕士

随着移动互联网和大数据时代的到来,下一代通信网络(5G)对传输速率、系统容量、传输时延和系统功耗提出了更加苛刻的要求。面对上千倍数据容量增长、百倍速率提升、百倍用户接入的挑战,5G不仅仅是一次简单的技术的更新,更是一次非常大... 详细信息

随着移动互联网和大数据时代的到来,下一代通信网络(5G)对传输速率、系统容量、传输时延和系统功耗提出了更加苛刻的要求。面对上千倍数据容量增长、百倍速率提升、百倍用户接入的挑战,5G不仅仅是一次简单的技术的更新,更是一次非常大的跨越性发展、同时也是一次重大变革,这也意味着网络架构必须升级。massive mimo技术具有显著提高系统频谱效率、数据传输速率和用户容量以及鲁棒性等优点,被业界公认为5G最有潜力的候选技术之一。原型化在5G发展过程中是一个非常关键的步骤,是推动5G从概念到实现的必备环节。搭建基于软件无线电(SDR,Software Defined Radio)的massive mimo原型验证平台是实现5G从理论到应用的重要手段。本文搭建了基于NI软件无线电设备的64天线TDD传输模式的massive mimo原型验证平台,并完成了基于USRP-RIO的mimo-OFDM信道估计的研究,所做的主要工作如下:搭建了massive mimo原型验证平台,设计了基站和UE的收发信机软硬件系统。设计搭建massive mimo基站软硬件系统,主要编写了基于LabVIEW FPGA的massive mimo基站接收端的信道估计(LMMSE、LS)程序和联合调试工作。并对两种信道估计在massive mimo平台上的性能做了验证和对比分析;基于LTE10.1协议,搭建了massive mimo UE端收发信系统,对UE端系统架构进行了软件设计,主要包括上位机端射频收发模块、基带发送处理模块、基带接收处理模块,以及系统导频结构、帧结构、调制方式等控制信息的设计;最后,联合基站端和UE端对massive mimo原型验证平台进行了功能性测试和信道估计算法的验证,最终验证了该平台搭建的正确性和可行性。设计搭建了基于NI USRP-RIO软件无线电平台的2×2 mimo-OFDM通信系统,并对该系统信道估计进行了研究。重点对该系统的接收模块和发送模块进行了上位机LabVIEW程序的设计,主要包括信道编解码、数字调制与解调、Alamouti编译码、OFDM调制解调、符号同步,信道估计等。然后,搭建了该系统的仿真系统,并对该仿真系统和实际平台下的信道估计算法(LS、DFT-LS)进行了测试和对比分析。测试结果表明,在基于对数距离路径损耗模型的莱斯衰落信道环境下基于DFT的时域LS信道估计要优于频域LS信道估计,这一结果和理论分析相吻合,同时也验证了该系统搭建的正确性。

关键词： massive mimo 原型系统 TDD 软件无线电信道估计 USRP-RIO

massive mimo信道均衡技术的研究与性能评估

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

Massive MIMO信道均衡技术的研究与性能评估

作者：黄伟电子科技大学

学位级别：硕士

massive mimo技术指在基站侧装备大量天线,同时服务多个用户,可以进行高速率,大容量传输的一个系统。massive mimo技术被认为是未来5G通信的关键技术之一,在国内外已经成为研究热点。本文主要围绕massive mimo预编码和信道均衡技术而展... 详细信息

massive mimo技术指在基站侧装备大量天线,同时服务多个用户,可以进行高速率,大容量传输的一个系统。massive mimo技术被认为是未来5G通信的关键技术之一,在国内外已经成为研究热点。本文主要围绕massive mimo预编码和信道均衡技术而展开。首先介绍了massive mimo最新研究进展以及目前的主要研究热点和技术难点,分析了其系统模型和频谱效率。其次介绍了两种常用预编码算法ZF(Zero Forcing)和MMSE(Minimum Mean Square Error),对比分析了其误码性能以及算法复杂度。介绍了基于对发送向量正交化的MRT(Maximal-Ratio Transmit)施密特预编码算法,通过设定一个合适的门限值来选择需要正交化的发送向量,以发送向量正交化方法获得更好的预编码性能。MRT(Maximal-Ratio Transmit)施密特预编码算法以MRT预编码向量为基础进行向量正交化,不需要矩阵求逆,因而大大减小了运算复杂度。介绍了信道均衡概念及其公式推导。分析了常见的几种信道均衡算法:ML(Maximum Likelihood);ZF(Zero Forcing);MMSE(Minimum Mean Square Error);OSIC(Ordered Serial Interference Cancellation);LR(Lattice Reduction),对比了各自的误码性能以及算法复杂度。介绍了信道硬化特性,基于这个特性,可以用级数展开的方式来对信道矩阵求逆,减少了算法复杂度。引入了在高维度天线下的低复杂度均衡算法:M-LAS(Multistage Likelihood Ascend Search),在常规M-LAS(Multistage Likelihood Ascend Search)均衡的基础上提出了一种多初始值的M-LAS均衡算法(Multiple Initial Vectors LAS,MIV-LAS)。M-LAS均衡算法通过对M个邻域集合进行本地搜索,不需要矩阵求逆,大大减小了运算复杂度。本文提出的多初始值M-LAS均衡算法(Multiple Initial Vectors LAS,MIV-LAS)以多个初始值进行多级LAS(Likelihood Ascend Search)搜索,很好的改善了系统误码性能。最后,在Xilinx Kintex7芯片上实现了64?8MMSE均衡算法的部分模块。通过Matlab,Modelsim仿真,分析了FPGA实现的定点误差,误差值在可接受范围之内,最后进行实际下板验证,其结果以及资源消耗和时序都在正常范围之内。

关键词： massive mimo 预编码信道均衡 MMSE

massive mimo系统中低复杂度预编码算法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

Massive MIMO系统中低复杂度预编码算法研究

作者：杨伟茜江西理工大学

学位级别：硕士

随着移动互联网大数据时代的飞速发展,人们对数据流量的需求与日俱增,第四代(4G)移动通信系统已逐渐满足不了趋势下用户对数据传输速率的要求。massive mimo技术凭借能进一步大幅度提升系统容量和频谱效率的优势,成为即将到来的第五代(... 详细信息

随着移动互联网大数据时代的飞速发展,人们对数据流量的需求与日俱增,第四代(4G)移动通信系统已逐渐满足不了趋势下用户对数据传输速率的要求。massive mimo技术凭借能进一步大幅度提升系统容量和频谱效率的优势,成为即将到来的第五代(5G)移动通信系统中公认的关键技术之一。实际massive mimo系统在实现提升容量、提高可靠性、改善效率等优越性能的同时也面临着一系列挑战。massive mimo系统是在基站端部署大量天线以服务更多用户,这会导致在预编码的过程中引入大维度矩阵求逆运算,大大增加了系统的计算复杂度。因此,本文在保证massive mimo近似最优性能的前提下,重点对低复杂度的预编码方案进行了研究。首先,本文介绍了无线通信的信道模型,选定后续研究所用的信道服从Rayleigh衰落分布。详细分析了传统mimo和massive mimo的系统模型架构,并进行仿真对比分析,证明massive mimo可以成倍提升系统容量的特性。同时,研究massive mimo系统中MF、ZF、RZF等经典线性预编码,并对其进行理论分析及性能仿真。为了避免对大维度线性预编码矩阵直接求逆,研究了基于NS展开的预编码算法,作为后续研究成果的评判标准。其次,从降低复杂度的角度出发,本文提出了一种基于高斯-赛德尔迭代的预编码改进算法。该算法是在性能较优的RZF预编码基础上,利用GS迭代算法代替矩阵的求逆运算,同时将初始解向量以逼近传输信号为目的,优化为基于区域选择的初始解向量。通过理论分析收敛速率和计算复杂度,并与经典RZF预编码和基于NS的预编码进行系统容量和BER性能的仿真对比分析。最后,从降低复杂度和提升系统性能两方面出发,本文提出了一种基于对称超松弛迭代的预编码改进算法。该算法是在GS的基础上引入松弛因子,并对其进行对称处理,再基于massive mimo系统信道硬化的特性优化初始解,最后制定一种随迭代信号相关变化的功率控制因子?的自适应更新机制,同时给出最优松弛因子和初始解的简单选取方法及其取值的必要条件。最后通过理论分析复杂度,并与RZF预编码和基于GS迭代的预编码进行系统容量及BER性能的仿真对比分析。

关键词： massive mimo 低复杂度预编码矩阵近似求逆高斯-赛德尔对称超松弛迭代