【摘要】：在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中,精確的信道狀態(tài)信息對于提升系統(tǒng)的性能起著至關(guān)重要的作用。實際通信系統(tǒng)通常采用基于導(dǎo)頻序列的估計方法來有效地獲取上下行的信道狀態(tài)信息。然而傳統(tǒng)下行信道估計過程中會產(chǎn)生巨大的導(dǎo)頻開銷,尤其是對于FDD大規(guī)模MIMO系統(tǒng)。由于壓縮感知技術(shù)可以有效地減小導(dǎo)頻開銷并且OFDM技術(shù)能夠?qū)狗栭g干擾和頻率選擇性衰落,因此本文結(jié)合壓縮感知技術(shù)研究FDD大規(guī)模MIMO OFDM系統(tǒng)中導(dǎo)頻設(shè)計以及稀疏信道估計問題,以此節(jié)省導(dǎo)頻資源并且提升信道估計精度。第一,針對大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中現(xiàn)有的導(dǎo)頻設(shè)計算法導(dǎo)頻開銷過大以及頻譜利用率不高的情況,提出了一種基于遺傳算法的偽隨機導(dǎo)頻設(shè)計算法。首先由基站發(fā)射非正交導(dǎo)頻信號,其次在基站端將最小化測量矩陣的互相關(guān)值作為優(yōu)化目標對遺傳算法進行改進,并且引入交叉、變異判斷機制和內(nèi)、外循環(huán)機制,從而得到最小互相關(guān)值對應(yīng)的導(dǎo)頻序列,使導(dǎo)頻確定性地分布在頻帶中。仿真結(jié)果表明,偽隨機導(dǎo)頻設(shè)計算法能夠有效地減小導(dǎo)頻開銷,并且維持較好的信道估計性能。第二,針對大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中現(xiàn)有的信道估計算法估計精度不高,耗時較長,且要求預(yù)先設(shè)定信道稀疏度的情況,本文結(jié)合大規(guī)模MIMO信道的空間相關(guān)性和時間相關(guān)性來建立信道模型,并提出一種基于局部公共支撐算法的自適應(yīng)信道估計算法。首先基于最大相關(guān)性原則估計稀疏支撐集,其次對稀疏支撐集進行裁剪,并且利用線性最小均方誤差算法進行矩陣估計以重構(gòu)原始信號。仿真結(jié)果表明,自適應(yīng)信道估計算法不需要預(yù)知信道的稀疏度就可以自適應(yīng)地獲取精確的信道狀態(tài)信息,具有良好的信道估計性能以及較低的時間復(fù)雜度。
【圖文】：

本章主要研究基于壓縮感知的大規(guī)模 MIMO 系統(tǒng)下的信道估計技術(shù)，，所線通信信道特性、MIMO 系統(tǒng)、大規(guī)模 MIMO 系統(tǒng)、OFDM 系統(tǒng)以及壓論的一些關(guān)鍵技術(shù)是一個必不可少的環(huán)節(jié)。 無線通信信道特性無線信道通常是指發(fā)送天線與接收天線以及兩者之間的傳播路徑。如圖 2無線電波在傳播過程中通常會受到由建筑、樹木等障礙物造成的反射、衍射的影響，因此無線信道具有復(fù)雜性和不可預(yù)測性。無線信道的基本為衰落現(xiàn)象，而衰落包括兩大類：小尺度衰落和大尺度衰落，如圖 2.2 所信道的分類。散射

(a) NLOS環(huán)境 (b) LOS環(huán)境圖 2.3 NLOS 和 LOS 傳播環(huán)境與 OFDM 系統(tǒng) 系統(tǒng)術(shù)[30]是指發(fā)送端和接收端均采用多根天線進行無線，假設(shè)發(fā)射機的發(fā)射天線數(shù)為tN ，接收機的接收天1x1y11h1n2n
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN919.3

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前5條

1 彭鈺;侯曉峗;魏浩;;壓縮感知時頻雙選信道估計[J];信號處理;2014年01期

2 趙硯博;肖恒輝;李炯城;;一種基于貪婪基追蹤算法的壓縮感知超寬帶信道估計方法[J];移動通信;2013年02期

3 解成俊;徐林;張鐵山;;利用基追蹤算法實現(xiàn)圖像壓縮感知重建研究[J];電子設(shè)計工程;2011年11期

4 程履幫;;OFDMA系統(tǒng)中基于LMMSE信道估計算法的改進及其性能分析[J];電子學(xué)報;2008年09期

5 王新征;杜巖;張永生;;一種基于導(dǎo)頻的OFDM系統(tǒng)信道估計方法[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報;2006年11期

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1 南楊;基于壓縮感知的大規(guī)模MIMO信道估計技術(shù)研究[D];北京交通大學(xué);2017年

2 張?zhí)?基于OFDM的室內(nèi)可見光通信關(guān)鍵技術(shù)研究[D];吉林大學(xué);2016年

3 姚世紅;壓縮感知若干關(guān)鍵問題研究[D];武漢大學(xué);2015年

4 申京;MIMO-OFDM系統(tǒng)中信道估計及信號檢測算法的研究[D];北京郵電大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 劉遠航;OFDM系統(tǒng)中基于壓縮感知的導(dǎo)頻設(shè)計及信道估計研究[D];重慶郵電大學(xué);2017年

2 孟婷婷;基于壓縮感知的寬帶短波OFDM信道估計研究[D];重慶郵電大學(xué);2016年

3 盧穎輝;多用戶大規(guī)模MIMO上行系統(tǒng)信道估計方法研究[D];大連海事大學(xué);2015年

4 王東;大規(guī)模MIMO多天線系統(tǒng)信道信息獲取與預(yù)編碼技術(shù)研究[D];東南大學(xué);2015年

5 鄭心如;大規(guī)模MIMO系統(tǒng)導(dǎo)頻設(shè)計和信道估計技術(shù)研究[D];東南大學(xué);2015年

6 吳雅穎;大規(guī)模MIMO容量優(yōu)化算法[D];西安電子科技大學(xué);2014年

7 王頌陽;基于大規(guī)模MIMO的信道估計與分集復(fù)用的研究[D];北京郵電大學(xué);2014年

8 范龍飛;空域相關(guān)對Massive MIMO系統(tǒng)性能影響的研究[D];浙江大學(xué);2014年

9 任照霞;典型MIMO-OFDM信道估計算法研究[D];蘭州理工大學(xué);2012年

10 王戰(zhàn)勝;OFDM在光通信中的應(yīng)用及相關(guān)技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2011年

本文編號：2671427