本文關鍵詞：基于置信傳播的大規(guī)模DAS系統(tǒng)檢測和預編碼算法理論分析與應用

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【摘要】：隨著移動通信技術的飛速發(fā)展,4G系統(tǒng)的大規(guī)模商用,極大地促進了社會和經(jīng)濟的飛速發(fā)展,同時移動用戶也對無線傳輸速率以及通信服務體驗不斷提出更高要求。移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)作為未來移動通信發(fā)展的兩大主要驅(qū)動力,對未來爆炸性移動數(shù)據(jù)通信提出了挑戰(zhàn),第五代移動通信技術應運而生。而作為第五代移動通信系統(tǒng)中核心技術之一的大規(guī)模MIMO在學術界一直得到廣泛關注和研究,其能顯著提高移動傳輸速率以及頻譜效率。然而由于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中天線較多,傳統(tǒng)MIMO系統(tǒng)中常用的上行檢測算法和下行預編碼算法(ZF和MMSE算法)需要求逆運算會變得異常復雜,因此低復雜度的檢測算法和預編碼算法是大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中眾多研究熱點之一,而這也正是本文所要討論的核心內(nèi)容。本文以大規(guī)模DAS系統(tǒng)為信道模型,利用信道可以大幅稀疏化的特性,研究低復雜度的檢測算法和預編碼算法,為解決大規(guī)模DAS系統(tǒng)中檢測和預編碼復雜度過高提出了一種可行的方案。本文首先介紹了論文的研究背景,闡述了MIMO技術的發(fā)展歷程,以及本文所要研究的核心內(nèi)容及相關的研究現(xiàn)狀。移動傳播環(huán)境是分析移動通信問題的基礎,本文在充分考慮大規(guī)模DAS系統(tǒng)中的信道特點的基礎上,建立大規(guī)模DAS系統(tǒng)信道模型,分析了考慮導頻和信道估計時的信道容量。然后在給出的大規(guī)模DAS系統(tǒng)信道模型的基礎上提出了信道稀疏化的方法,得到稀疏化后的信道矩陣,以及稀疏化后非零元素位置記錄集合(用于第三、四章節(jié)的檢測算法和預編碼算法的低復雜度實現(xiàn)),同時也給出了稀疏化后的信道容量計算方法。在大規(guī)模DAS系統(tǒng)的上行鏈路的檢測過程中,實質(zhì)是對每個發(fā)送信號在信號星座中識別使得誤差最小的星座點,故可以采用置信傳播(BP)進行信號識別。本文中首先分別分析了基于MRF模型和基于FG模型的BP算法過程,然后對比兩者的算法復雜度,得出基于FG模型的算法復雜度更低,所以在大規(guī)模DAS系統(tǒng)中就采用基于FG模型的BP算法。在大規(guī)模DAS系統(tǒng)中結合系統(tǒng)信道稀疏性的特征,給出了基于BP算法的低復雜度檢測技術,并充分利用大規(guī)模DAS系統(tǒng)分布式的特點,給出算法在實現(xiàn)具體過程中可以將BPU的計算分解成許多更小的計算分發(fā)給不同的RAU進行獨立計算,從而可以大幅提升系統(tǒng)性能。在大規(guī)模DAS系統(tǒng)的下行鏈路預編碼中,由于求解值是在連續(xù)域中,所以無法使用類似于上行鏈路中的BP算法,而利用Gaussian變量特點,迭代求解變量的均值和方差,從而得到變量值,這就是GaBP算法的原理。本文首先分析了GaBP算法的原理,并闡述了采用GaBP算法求解RZF算法的方法。在大規(guī)模DAS系統(tǒng),結合系統(tǒng)信道稀疏性的特征,給出了基于GaBP算法的低復雜度檢測技術,并充分利用大規(guī)模DAS系統(tǒng)分布式的特點,給出算法在實現(xiàn)具體過程中可以將BPU的計算分解成許多更小的計算分發(fā)給不同的RAU進行獨立計算,從而可以大幅提升系統(tǒng)性能。在上下行的檢測和預編碼算法仿真分析中,可以看出通過對信道稀疏化閾值設定不同的值,可以在有限的系統(tǒng)性能損耗下,大幅降低算法的復雜度。
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN929.5;TN919.3

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