本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模MIMO中低復(fù)雜度檢測算法設(shè)計

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【摘要】：大規(guī)模MIMO(Massive Multiple-input Multiple-output,Massive MIMO)是MIMO技術(shù)的演進(jìn)方向之一,將基站端的天線數(shù)擴展到數(shù)十根甚至上百根從而提供更高的分集增益和復(fù)用增益,能夠大幅提升信道容量和頻譜利用率。然而,隨著天線數(shù)的上升,原有的接收端信號檢測算法由于復(fù)雜度過高和檢測性能較差,無法達(dá)到通信標(biāo)準(zhǔn)。本文主要對適用于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的性能好且復(fù)雜度低的檢測算法進(jìn)行探究。本文首先將傳統(tǒng)MIMO中的常規(guī)檢測算法引入到大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中,經(jīng)過仿真發(fā)現(xiàn)當(dāng)基站端天線數(shù)遠(yuǎn)大于用戶數(shù)時,常規(guī)線性檢測算法也可以獲得很好的性能。隨后介紹了兩種大規(guī)模MIMO檢測算法——似然上升搜索(Likelihood Ascend Search,LAS)和動態(tài)禁忌搜索(Reactive Tabu Search,RTS)算法的基本原理和實現(xiàn)方法,分析了初始解、天線數(shù)、迭代次數(shù)等不同參數(shù)對算法性能的影響,在此基礎(chǔ)上介紹了多種LAS和RTS算法的優(yōu)化方案,仿真和分析了上述算法的誤碼率性能和復(fù)雜度。本文提出了基于隨機列表的LAS優(yōu)化方案,仿真獲得了比常規(guī)優(yōu)化算法更好的性能和更低的復(fù)雜度。針對上述兩種算法在高階調(diào)制下性能不佳的問題,將QP算法引入到大規(guī)模MIMO檢測中來,提出了2QP和BB(L,M)算法并獲得了高階調(diào)制下性能較好、復(fù)雜度較低的信號檢測仿真結(jié)果,最后給出其在實際應(yīng)用中的可行性建議。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN919.3

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本文編號：1244860