本文關(guān)鍵詞：大MIMO信道狀態(tài)信息獲取及預(yù)編碼方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：多輸入多輸出(MIMO)技術(shù)是一項(xiàng)應(yīng)用于新興無(wú)線寬帶標(biāo)準(zhǔn)如LTE的成熟技術(shù),它能夠?yàn)橐苿?dòng)用戶提供穩(wěn)定的速率和較好的頻譜效率。為了在未來(lái)無(wú)線通信協(xié)議中進(jìn)一步發(fā)展MIMO技術(shù)的潛在優(yōu)勢(shì),人們開(kāi)始將目光放在大MIMO技術(shù)上。通過(guò)利用更多天線帶來(lái)的空間分集和增益,大MIMO系統(tǒng)能大幅提升頻譜效率和信道容量,降低基站發(fā)送功率,提升通信質(zhì)量。然而,為了獲得大MIMO系統(tǒng)的種種增益,基站需要盡量準(zhǔn)確知道信道狀態(tài)信息(CSI)。由于信道互易性帶來(lái)的便利,許多研究集中在了時(shí)分復(fù)用(TDD)系統(tǒng),但在更主流的頻分復(fù)用(FDD)系統(tǒng)中,如何使基站在大MIMO系統(tǒng)中獲得準(zhǔn)確CSI的同時(shí)降低系統(tǒng)信道估計(jì)開(kāi)銷(xiāo)的問(wèn)題還有待研究。另外,雖然一般線性預(yù)編碼在大MIMO中可以獲得不錯(cuò)的增益,但如何降低預(yù)編碼復(fù)雜度并優(yōu)化是急需解決的問(wèn)題在第一章中本文概括了大MIMO相比于傳統(tǒng)MIMO的技術(shù)優(yōu)勢(shì),介紹了大MIMO信道狀態(tài)信息獲取和預(yù)編碼方法的研究現(xiàn)狀并說(shuō)明了本文的研究方向。第二章對(duì)大MIMO的信道特性進(jìn)行介紹,建立數(shù)學(xué)模型并討論了信道空間相關(guān)性和稀疏性,并闡明這樣建模的意義所在。第三章根據(jù)大MIMO信道的空時(shí)相關(guān)性提出了一種多發(fā)訓(xùn)練方式,這種方法突破了傳統(tǒng)單發(fā)訓(xùn)練的性能限制并減小了導(dǎo)頻時(shí)間符號(hào)的開(kāi)銷(xiāo),同時(shí)在此基礎(chǔ)上提出兩種閉環(huán)訓(xùn)練方案,對(duì)比開(kāi)環(huán)訓(xùn)練方法性能有顯著增益。最后研究了多發(fā)訓(xùn)練下新的導(dǎo)頻波束設(shè)計(jì)方案,仿真對(duì)比傳統(tǒng)的導(dǎo)頻設(shè)計(jì)方案有更好的性能。第四章根據(jù)多用戶大MIMO信道聯(lián)合稀疏特性,提出了一種基于壓縮感知(CS)的基站聯(lián)合恢復(fù)CSI算法,即每個(gè)用戶本地獲得信道壓縮觀測(cè)值后反饋給基站,基站再利用壓縮感知聯(lián)合恢復(fù)所有用戶信道,理論推導(dǎo)和仿真結(jié)果都表明該方法優(yōu)于現(xiàn)有的CS算法。第五章利用矩陣多項(xiàng)式擴(kuò)展近似矩陣求逆的方法,對(duì)現(xiàn)有線性預(yù)編碼進(jìn)行了改進(jìn)。新預(yù)編碼算法的復(fù)雜度不會(huì)隨系統(tǒng)維度的增加而增加,且易于硬件并行和流水實(shí)現(xiàn),使其更適用于大MIMO系統(tǒng)中。最后第六章對(duì)全文內(nèi)容做出總結(jié),并指出可以繼續(xù)研究和改進(jìn)的方向。
【關(guān)鍵詞】：大MIMO 信道狀態(tài)信息獲取 多發(fā)訓(xùn)練 壓縮感知 預(yù)編碼
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN919.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-13
• 縮略詞說(shuō)明表13-15
• 主要數(shù)學(xué)符號(hào)表15-16
• 第一章 緒論16-22
• 1.1 研究背景16-18
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-21
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排21-22
• 第二章 大MIMO系統(tǒng)信道模型22-28
• 2.1 具有塊衰落特性22-24
• 2.2 空間相關(guān)特性24-25
• 2.3 空間稀疏特性25-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第三章 大MIMO訓(xùn)練和導(dǎo)頻設(shè)計(jì)方法28-54
• 3.1 單發(fā)訓(xùn)練28-32
• 3.1.1 單發(fā)訓(xùn)練下的最優(yōu)導(dǎo)頻信號(hào)28-30
• 3.1.2 單發(fā)訓(xùn)練下的性能限制30-32
• 3.2 多發(fā)訓(xùn)練32-42
• 3.3 導(dǎo)頻波束設(shè)計(jì)42-47
• 3.3.1 貪婪順序設(shè)計(jì)方法43-46
• 3.3.2 算法在實(shí)際情況中的應(yīng)用討論46-47
• 3.4 與傳統(tǒng)導(dǎo)頻波束設(shè)計(jì)方法的對(duì)比47-52
• 3.5 本章小結(jié)52-54
• 第四章 基于壓縮感知的大MIMO信道信息獲取方法54-67
• 4.1 壓縮感知算法簡(jiǎn)介54-55
• 4.2 聯(lián)合信道信息恢復(fù)方法55-60
• 4.2.1 聯(lián)合正交匹配追蹤算法56-58
• 4.2.2 算法的支撐集恢復(fù)概率分析58-60
• 4.2.3 導(dǎo)頻訓(xùn)練矩陣確定60
• 4.3 信道信息獲取誤差度量60-63
• 4.4 仿真結(jié)果63-66
• 4.5 本章小結(jié)66-67
• 第五章 大MIMO系統(tǒng)中的低復(fù)雜度預(yù)編碼算法67-82
• 5.1 系統(tǒng)模型67-69
• 5.2 線性預(yù)編碼方法69-74
• 5.2.1 歸一化迫零預(yù)編碼69-72
• 5.2.2 截?cái)喽囗?xiàng)式展開(kāi)迫零預(yù)編碼72-74
• 5.3 截?cái)喽囗?xiàng)式展開(kāi)預(yù)編碼分析與優(yōu)化74-76
• 5.4 算法復(fù)雜度分析和對(duì)比76-79
• 5.4.1 算術(shù)計(jì)算量對(duì)比76-78
• 5.4.2 實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度對(duì)比78-79
• 5.5 仿真結(jié)果79-81
• 5.6 本章小結(jié)81-82
• 第六章 總結(jié)82-84
• 6.1 全文總結(jié)82
• 6.2 下一步研究工作和方向82-84
• 致謝84-85
• 參考文獻(xiàn)85-90
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果90-91
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷91-92
• 附件92-95

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