本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中上行信道檢測(cè)方法的改進(jìn)與應(yīng)用

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【摘要】：隨著頻譜資源日趨緊張,為滿足人們對(duì)高速數(shù)據(jù)傳輸速率的需求,在發(fā)送和接收端均采用多根天線的MIMO技術(shù)因其可以取得很高的頻段利用率,已經(jīng)被廣泛用于無線通信系統(tǒng)中,成為未來無線通信中極具前景的技術(shù)。MIMO技術(shù)的引入對(duì)無線通信系統(tǒng)中接收機(jī)處理復(fù)雜信號(hào),尤其是MIMO信號(hào)檢測(cè)器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)提出了很大的挑戰(zhàn),它要求檢測(cè)器復(fù)雜度低、功耗和硬件開銷小,能夠?qū)崿F(xiàn)高速高質(zhì)量的信號(hào)檢測(cè)。MIMO系統(tǒng)的信道檢測(cè)方法有球形解碼、V-BLAST算法、網(wǎng)格歸約算法、最大似然檢測(cè)等。最大似然檢測(cè)算法雖具有最佳的檢測(cè)性能,但其復(fù)雜度非常高,很難在現(xiàn)實(shí)中應(yīng)用。因此,降低檢測(cè)的復(fù)雜度并提高檢測(cè)性能,一直是通信領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。本文設(shè)計(jì)了一種基于馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC)方法的低復(fù)雜度算法,用于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的上行信號(hào)檢測(cè)和信道估計(jì)。大規(guī)模MIMO系統(tǒng)是指基站(BS)有幾十到幾百個(gè)天線,上行鏈路也有相似的用戶數(shù)量�；窘邮諜C(jī)采用隨機(jī)采樣的方法來檢測(cè),這使得每次迭代都會(huì)在Gibbs采樣和隨機(jī)采樣之間做一個(gè)概率選擇。本文設(shè)計(jì)的檢測(cè)算法可以減輕在高信噪比條件下傳統(tǒng)MCMC算法遇到的陷入問題,并且在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了接近最優(yōu)性能。本文的創(chuàng)新在于設(shè)計(jì)隨機(jī)MCMC(R-MCMC)方法以實(shí)現(xiàn)接近最佳性能的低復(fù)雜度檢測(cè)算法。通過仿真可以驗(yàn)證,在有大量基站天線和用戶(例如64/128/256基站天線)情況下,算法接近最優(yōu)檢測(cè)性能。此外,本文還設(shè)計(jì)了基于MCMC的信道估計(jì)算法,在導(dǎo)頻相位通過R-MCMC檢測(cè)數(shù)據(jù)過程的迭代獲得信道的初始估計(jì)。在時(shí)分雙工(TDD)系統(tǒng)中,因?yàn)閭鬏斝诺谰哂锌赡嫘?這些信道估計(jì)值可用于下行鏈路多用戶MIMO的預(yù)編碼。可以證明,本文設(shè)計(jì)的接收機(jī)能實(shí)現(xiàn)接近最優(yōu)的性能,當(dāng)信道信息已知時(shí)甚至能夠達(dá)到最優(yōu)性能。本文的主要研究?jī)?nèi)容總結(jié)如下:1.分析了MIMO的信道特性和信道容量。同時(shí),討論了ML,ZF,MMSE等一系列檢測(cè)方法,并分析了它們的復(fù)雜度。2.設(shè)計(jì)了R-MCMC算法和基于MCMC的信道估計(jì)算法。在天線數(shù)多達(dá)數(shù)百時(shí),算法能夠獲得接近球形解碼器的性能。同時(shí)給出了仿真結(jié)果,進(jìn)行性能對(duì)比。3.結(jié)合高鐵信道模型分析了R-MCMC檢測(cè)/估計(jì)算法在此場(chǎng)景下的應(yīng)用。通過仿真比較得出,R-MCMC算法在較低的復(fù)雜度時(shí)能取得較好的性能。
【關(guān)鍵詞】：大規(guī)模MIMO MCMC 低復(fù)雜度 檢測(cè)算法 信道估計(jì)
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN919.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 專用術(shù)語(yǔ)注釋表9-10
• 第一章 緒論10-25
• 1.1 課題背景及研究的目的和意義10-12
• 1.2 MIMO系統(tǒng)的基本原理12-17
• 1.2.1 無線信道的傳播特性13-15
• 1.2.2 MIMO系統(tǒng)容量分析15-17
• 1.3 MIMO技術(shù)的發(fā)展與演進(jìn)方向17-23
• 1.4 本文主要研究貢獻(xiàn)23-24
• 1.5 課題研究?jī)?nèi)容及安排24-25
• 第二章 上行信道檢測(cè)與估計(jì)算法的研究25-35
• 2.1 上行信道結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介25-28
• 2.2 上行信道的檢測(cè)技術(shù)28-30
• 2.2.1 最大似然檢測(cè)算法—ML28
• 2.2.2 迫零檢測(cè)算法—ZF28-29
• 2.2.3 最小均方誤差檢測(cè)算法—MMSE29-30
• 2.2.4 現(xiàn)有算法的不足30
• 2.3 基于導(dǎo)頻的上行信道估計(jì)30-34
• 2.3.1 梳狀導(dǎo)頻32-33
• 2.3.2 離散導(dǎo)頻33
• 2.3.3 塊狀導(dǎo)頻33-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 第三章 基于MCMC方法的檢測(cè)算法35-46
• 3.1 引言35-36
• 3.2 系統(tǒng)模型36-38
• 3.3 傳統(tǒng)MCMC算法38-39
• 3.4 R-MCMC算法39-45
• 3.4.1 算法的終止條件39-41
• 3.4.2 性能和復(fù)雜度分析41-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 第四章 基于MCMC方法的信道估計(jì)46-55
• 4.1 系統(tǒng)模型46-47
• 4.2 信道估計(jì)算法47-52
• 4.2.1 導(dǎo)頻階段的初始信道估計(jì)47-48
• 4.2.2 使用初始信道估計(jì)進(jìn)行數(shù)據(jù)檢測(cè)48
• 4.2.3 數(shù)據(jù)傳輸階段的信道估計(jì)48-52
• 4.3 仿真與性能結(jié)果52-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 第五章 基于MCMC信道估計(jì)在高鐵環(huán)境下的應(yīng)用55-65
• 5.1 引言55
• 5.2 高鐵信道模型55-57
• 5.2.1 高鐵無線信道的特點(diǎn)55-56
• 5.2.2 WINNERⅡ高鐵信道模型56-57
• 5.3 頻率選擇性衰落下的R-MCMC算法57-62
• 5.3.1 導(dǎo)頻階段的初始信道估計(jì)58-59
• 5.3.2 使用初始信道估計(jì)均衡59-61
• 5.3.3 基于MCMC的信道估計(jì)61-62
• 5.4 仿真結(jié)果及性能分析62-64
• 5.4.1 仿真平臺(tái)及參數(shù)設(shè)置62-63
• 5.4.2 仿真結(jié)果及分析63-64
• 5.5 本章小結(jié)64-65
• 第六章 總結(jié)與展望65-67
• 6.1 論文主要工作65-66
• 6.2 問題與展望66-67
• 參考文獻(xiàn)67-69
• 致謝69

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