發(fā)布時間：2018-04-19 05:20

  本文選題：大規(guī)模MIMO + 信號檢測��； 參考：《安徽大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：大規(guī)模多輸入多輸出(Massive Multi-Input Multi-Output)技術(shù)是5G中的關(guān)鍵技術(shù)之一,已經(jīng)受到了人們的廣泛關(guān)注,成為當前無線通信領(lǐng)域的重要研究課題之一。相較于傳統(tǒng)的MIMO系統(tǒng),大規(guī)模MIMO系統(tǒng)配置了大量的接收天線,其數(shù)量遠大于MIMO系統(tǒng),提高了系統(tǒng)的容量和頻譜效率。接收端的檢測技術(shù)作為大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中的一個重要的組成部分,對大規(guī)模MIMO的發(fā)展有重要的意義。因此,論文對大規(guī)模MIMO中信號的檢測算法進行研究,以探求適用于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的信號檢測算法。論文首先研究了大規(guī)模MIMO的系統(tǒng)模型及信號檢測技術(shù)的基本原理,然后分別研究了線性信號檢測算法中的常用的最大比合并檢測算法(Maximum Ratio Combining,MRC)、迫零檢測算法(Zero Forcing,ZF)、最小均方誤差檢測算法(Minimum Mean Square Error,MMSE),以及非線性信號檢測算法中的串行干擾消除算法(Successive Interference Cancellation,SIC)和 QR 分解算法。并在瑞利衰落信道模型下,對這幾種檢測算法進行誤碼率性能仿真對比及分析。論文在研究最大比合并排序串行干擾消除(MRC-OSIC)算法的基礎(chǔ)上,從提高性能的角度考慮,利用多反饋串行干擾消除(Multiple Feedback Successive Interference Cancellation,MF-SIC)算法中的多反饋策略對MRC-OSIC檢測算法進行改進,即MF-MRC-OSIC算法,并給出了最佳反饋點的選擇方法。通過實驗仿真驗證MF-MRC-OSIC算法的誤碼性能,并與MRC-OSIC算法進行仿真對比,對仿真結(jié)果進行分析。通過實驗仿真驗證,可以看出,改進后的MF-MRC-OSIC算法在相同信噪比的條件下,誤碼率性能比MRC-OSIC算法有所提升。在計算復(fù)雜度低于MF-SIC算法的情況下,MF-MRC-OSIC算法的檢測性能也接近MF-SIC算法。最后,在研究改進多反饋串行干擾消除(Improved Multiple Feedback Successive Interference Cancellation,IMF-SIC)算法的基礎(chǔ)上,從提升性能角度考慮,結(jié)合信干噪比排序的方法,對IMF-SIC進行進一步的改進。在瑞利衰落信道模型下,對改進后的算法進行誤碼率性能仿真,與改進之前的IMF-SIC算法進行對比及分析。仿真結(jié)果表明,改進后的算法在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中,誤碼率表現(xiàn)較原算法有一定的提升。在計算復(fù)雜度方面,IMF-OSIC算法的復(fù)雜度要高于IMF-SIC算法。
[Abstract]:Large-scale multi-input and multi-output massive Multi-Input Multi-Output technology is one of the key technologies in 5G. It has been paid more and more attention and become one of the most important research topics in the field of wireless communication.Compared with the traditional MIMO system, the large scale MIMO system is equipped with a large number of receiving antennas, which is much larger than the MIMO system, and improves the system capacity and spectral efficiency.As an important part of large scale MIMO system, receiver detection technology is of great significance to the development of large scale MIMO.Therefore, this paper studies the signal detection algorithm in large-scale MIMO, in order to explore the signal detection algorithm suitable for large-scale MIMO system.Firstly, the paper studies the system model of large-scale MIMO and the basic principle of signal detection technology.Then, the maximum Ratio combining detection algorithm, the zero forcing detection algorithm, the minimum Mean Square error detection algorithm, the minimum mean square error detection algorithm, and the serial dry in the nonlinear signal detection algorithm are studied, respectively, in the linear signal detection algorithms, such as Maximum Ratio combining detection algorithm, zero-forcing detection algorithm, minimum mean square error detection algorithm, minimum mean square error detection algorithm, and nonlinear signal detection algorithm.The scrambling cancellation algorithm (SC) and the QR decomposition algorithm (SICs) are presented.In the Rayleigh fading channel model, the BER performance of these detection algorithms is compared and analyzed.In this paper, based on the research of MRC-OS ICs algorithm, considering the improvement of performance, the multi-feedback strategy of multiple Feedback Successive Interference cancellation MF-SICs algorithm is used to improve the MRC-OSIC detection algorithm.That is, MF-MRC-OSIC algorithm, and the method of selecting the best feedback point is given.The error performance of MF-MRC-OSIC algorithm is verified by experimental simulation, and compared with MRC-OSIC algorithm, the simulation results are analyzed.The experimental results show that the BER performance of the improved MF-MRC-OSIC algorithm is better than that of the MRC-OSIC algorithm under the same SNR.When the computational complexity is lower than that of MF-SIC algorithm, the detection performance of MF-MRC-OSIC algorithm is similar to that of MF-SIC algorithm.Finally, on the basis of the improved Multiple Feedback Successive Interference IMF-SICs algorithm, the IMF-SIC is further improved from the point of view of lifting performance and combining with the method of signal-to-noise ratio ranking.In the Rayleigh fading channel model, the BER performance of the improved algorithm is simulated and compared with the improved IMF-SIC algorithm.The simulation results show that the BER performance of the improved algorithm is better than that of the original algorithm in large-scale MIMO systems.The computational complexity of IMF-OS IC algorithm is higher than that of IMF-SIC algorithm.
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN919.3

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本文編號：1771756