本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模MIMO上行接收理論方法研究

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【摘要】：隨著無線通信技術(shù)的迅猛發(fā)展和智能移動終端的應(yīng)用普及,未來移動通信系統(tǒng)要求系統(tǒng)的傳輸速率在現(xiàn)有系統(tǒng)的基礎(chǔ)上提高千倍。大規(guī)模多輸入多輸出(Massive/Large-Scale MIMO, Massive/Large-Scale Multi-Input Multi-Output)技術(shù)能夠大幅提高頻譜利用率,是下一代移動通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文針對大規(guī)模4IMO上行接收所面臨的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度問題,深入地研究大規(guī)模MIMO上行鏈路接收理論與方法。首先,針對傳統(tǒng)的最小均方誤差(MMSE, Minimum Mean Square Error)檢測在大規(guī)模MIMO場景中復(fù)雜度過高的問題,提出了大規(guī)模IMO系統(tǒng)中的簡化MMSE迭代接收方法�；趥鹘y(tǒng)的MMSE迭代接收方法,利用大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的信道近似正交特性,借助數(shù)學(xué)理論與方法,對軟輸入軟輸出(SISO, Soft-Input Soft-Output)MMSE檢測矩陣進(jìn)行變換,然后利用對角近似對矩陣求逆部分進(jìn)行簡化。此后,定義了計(jì)算復(fù)雜度的度量標(biāo)準(zhǔn),并據(jù)此標(biāo)準(zhǔn)得到傳統(tǒng)的MMSE迭代接收方法及簡化MMSE迭代接收方法的復(fù)雜度,并給出二者的對比。仿真結(jié)果表明相對于傳統(tǒng)的基于SISO MMSE檢測的迭代接收方法,所提出的簡化MMSE迭代接收方法能顯著降低計(jì)算復(fù)雜度。其次,提出了基于因子圖的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)波束域接收方法。在深入理解因子圖及和積算法的基礎(chǔ)上,研究了在因子圖上進(jìn)行消息傳遞的原理及置信傳播(BP, Belief Propagation)算法和近似消息傳遞(AMP, Approximate Message Passing)算法。然后,研究了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的波束域特性,從系統(tǒng)配置、系統(tǒng)模型及其波束域特性仿真結(jié)果三個方面分析了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中各用戶的波束域功率稀疏特性。接著,分系統(tǒng)模型、用于信號檢測的波束選擇方案和算法描述三步,詳述了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中利用波束域特性的因子圖接收方法。仿真結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)的MMSE接收方法,所提出的基于因子圖的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)波束域接收方法,在保證接收性能的同時獲得復(fù)雜度的顯著降低。最后,針對正交頻分復(fù)用(OFDM, Orthogonal Frequency Division Multiplexing)傳輸系統(tǒng)面臨的逐頻點(diǎn)檢測復(fù)雜度過高的問題,提出了利用插值進(jìn)行MMSE-QR分解的MMSE檢測矩陣的快速計(jì)算方法�；诖笠�(guī)模MIMO-OFDM系統(tǒng)的頻域特性,利用QR分解進(jìn)行MMSE檢測矩陣計(jì)算,即4MSE-QR分解。然后,研究了大規(guī)模MIMO-OFDM系統(tǒng)中的頻域插值方法,給出了大規(guī)模MIMO-OFDM系統(tǒng)的模型,并詳細(xì)描述了BF(Brute Force)逐頻點(diǎn)MMSE-QR分解算法、基于一次插值的MMSE-QR分解算法及基于多次插值的MMSE-QR分解算法的原理及步驟。最后,復(fù)雜度分析表明,相對于BF逐頻點(diǎn)MMSE-QR分解算法,所提出的利用插值的MMSE-QR分解算法的復(fù)雜度大幅降低。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN929.5;TN919.3

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本文編號：1217092