發(fā)布時間：2019-11-21 08:30

【摘要】：移動通信快速發(fā)展,對帶寬與頻譜效率提出了更高的要求。3GPP提出的LTE演進方案LTE-A中,下行鏈路擴展為支持8x8MIMO傳輸,增加了信道容量,提高頻譜效率,但同時MIMO技術(shù)中多數(shù)據(jù)流之間存在干擾,需要引入預(yù)編碼技術(shù)消除干擾,提高系統(tǒng)性能。本文圍繞基于矩陣分解的預(yù)編碼算法展開研究,以預(yù)編碼算法的復(fù)雜度作為側(cè)重點,來實現(xiàn)高吞吐率與高精度的8x8預(yù)編碼。首先分析了MIMO系統(tǒng)模型和信道容量,簡單介紹了基于PDSCH基帶信號的仿真平臺和仿真參數(shù)。之后分析了常見的基于矩陣分解的預(yù)編碼算法,以傳統(tǒng)的奇異值分解(SVD)預(yù)編碼算法作參照,分析LDLH分解的預(yù)編碼、幾何均值分解(GMD)和均勻信道分解(UCD)的預(yù)編碼,并對比它們的誤碼性能和復(fù)雜度。由于以上基于矩陣分解的預(yù)編碼均以SVD算法為基礎(chǔ)展開,降低預(yù)編碼的復(fù)雜度關(guān)鍵在于降低SVD的復(fù)雜度。本文從優(yōu)化SVD算法的角度來降低預(yù)編碼算法的實現(xiàn)復(fù)雜度,研究了三類SVD算法:1)QR迭代算法;2)雙邊Jacobi算法;3)超線性收斂算法。仿真和理論分析指出,QR迭代算法和超線性收斂算法均存在收斂性問題,雙邊Jacobi算法復(fù)雜度較高�；谝陨涎芯吭贘acobi算法的基礎(chǔ)上提出了低復(fù)雜度的基于Hertimian矩陣的雙邊Jacobi算法,該算法能夠利用Hertimian矩陣共軛對稱的特點,極大的降低復(fù)雜度,也適用于不同維度的矩陣。之后將本文提出的算法進行誤差仿真和復(fù)雜度分析,表明該算法和其他算法在達到相同的精度的情況下,復(fù)雜度最低,收斂速度最快。將本文提出的算法在Xilinx XC7VX690T開發(fā)板上進行FPGA設(shè)計與實現(xiàn),矩陣維度為8x8。在定點仿真時,本文引入閾值來提高誤差精度。設(shè)計硬件電路時,將2x2雙邊Jacobi并行旋轉(zhuǎn)的結(jié)構(gòu)進行改進,最大化的降低資源消耗,減輕布局布線壓力,提高時鐘頻率。時序分析結(jié)果表明布局布線后最大工作頻率能夠達到200.120Mhz,吞吐率可以達到5.99M matrices/s,精度為2.64 104??,滿足動態(tài)信道預(yù)編碼的需求。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5
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本文編號：2563924