發(fā)布時(shí)間：2017-04-29 06:02

  本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的MASSIVE MIMO系統(tǒng)中信道估計(jì)算法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：MASSIVE MIMO作為5G移動(dòng)通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一,自其提出以來就受到人們的廣泛關(guān)注與研究。通過在收發(fā)兩端安裝大量的天線,使系統(tǒng)的性能得到了極大的改善。然而,收發(fā)兩端天線維數(shù)的增加使得系統(tǒng)在進(jìn)行信道估計(jì)時(shí)的難度相應(yīng)增加。傳統(tǒng)的非盲信道估計(jì)算法在進(jìn)行信道估計(jì)時(shí)算法性能很大程度上依靠發(fā)送端訓(xùn)練序列的特性,然而由于系統(tǒng)相干時(shí)間等因素的限制使得理想的訓(xùn)練序列難以獲得,而在MASSIVE MIMO系統(tǒng)中由于天線維數(shù)的增加這一問題更為明顯。所以,研究能夠降低對(duì)訓(xùn)練序列要求的信道估計(jì)算法意義重大。本文從研究MASSIVE MIMO系統(tǒng)出發(fā),重點(diǎn)研究了MASSIVE MIMO系統(tǒng)中關(guān)鍵技術(shù)——信道估計(jì)技術(shù)。鑒于對(duì)特定信號(hào),壓縮感知理論(COMPRESSIVE SENSING)在進(jìn)行信號(hào)恢復(fù)時(shí)降低了對(duì)采樣維數(shù)以及采樣矩陣的要求這一性質(zhì),本文研究了基于壓縮感知的信道估計(jì)算法。本文首先研究分析了MASSIVE MIMO系統(tǒng)在進(jìn)行信道估計(jì)時(shí)的難點(diǎn);隨后研究了幾種適用于平坦衰落條件下的基于訓(xùn)練序列的信道估計(jì)算法,包括最小二乘法、最小均方誤差法等,并分析了算法特點(diǎn)及其局限性;最后針對(duì)多小區(qū)多用戶的通信場(chǎng)景提出了基于壓縮感知的新的信道估計(jì)算法。在該過程中,通過對(duì)信道矩陣進(jìn)行建模來模擬通信系統(tǒng)中的大尺度衰落和小尺度衰落,給出了兩種等價(jià)的MASSIVE MIMO系統(tǒng)信道估計(jì)形式,并根據(jù)壓縮感知理論設(shè)計(jì)了信道估計(jì)算法。本文算法對(duì)訓(xùn)練序列的要求比傳統(tǒng)算法要更為寬松。最后,通過在MATLAB中仿真驗(yàn)證了輸入信噪比以及訓(xùn)練序列長(zhǎng)度對(duì)算法性能的影響。仿真結(jié)果表明,本文提出的算法在對(duì)MASSIVE MIMO系統(tǒng)進(jìn)行信道估計(jì)時(shí)性能有一定改善。
【關(guān)鍵詞】：MASSIVE MIMO 信道估計(jì) 壓縮感知 最小二乘法
【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
【分類號(hào)】：TN929.5

  本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的MASSIVE MIMO系統(tǒng)中信道估計(jì)算法的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：334293