本文選題：大規(guī)模MIMO系統(tǒng) + PCA��； 參考：《杭州電子科技大學》2017年碩士論文

【摘要】：作為下一代通訊的關(guān)鍵技術(shù)之一,大規(guī)模天線(massive MIMO)技術(shù)如今越來越受到人們的重視。該系統(tǒng)中的每個基站配備著幾十根到上百根天線,這些天線在同一頻率上同時為多個用戶提供服務(wù)。這樣,在此系統(tǒng)中,空間分集能被充分地利用,從而頻譜效率得到極大的提升。并且,即使利用簡單的線性信號處理,例如迫零(ZF,Zero-Forcing)或者MMSE(Minimum Mean Square Error),系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳送速率和能量效率都可以得到很大的提高。但是,上面提到的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)所具有的各種優(yōu)勢是基于基站可以精確地估計出系統(tǒng)的信道狀態(tài)信息(CSI)這一假設(shè)而得到的。一般來說CSI對于系統(tǒng)是未知的。傳統(tǒng)的做法是利用基于訓練序列的方法來獲取CSI。具體來說,就是每個用戶先發(fā)送預先設(shè)計好的且正交的導頻信號,然后基站借助接收到的信號來估計CSI。但是針對大規(guī)模MIMO系統(tǒng)來說,其服務(wù)的用戶數(shù)量非常多,為了保證正交性,需要很長的導頻序列,因而耗費了大量的時頻資源。而且,在此系統(tǒng)中,為了滿足數(shù)據(jù)的高速率和大容量傳輸,會縮小小區(qū)的范圍,使得小區(qū)的分布更加密集,相鄰小區(qū)間的距離更加的接近。因此,當為了滿足高頻譜效率的要求使得相鄰小區(qū)分享相同的導頻序列時,會導致相鄰小區(qū)用戶的信號矢量干擾本小區(qū)用戶的信道估計,從而大大降低估計的準確性。而且這種小區(qū)間的干擾會一直存在,與天線數(shù)無關(guān)。這種現(xiàn)象稱為導頻污染(pilot contamination)。該問題已經(jīng)成為影響大規(guī)模MIMO系統(tǒng)性能的瓶頸。近些年,疊加導頻(SP,Superimposed Pilot)技術(shù)已被用于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中。在SP技術(shù)中,由于沒有時頻資源用于訓練,從而增加了系統(tǒng)的傳送速率。在本文中,首先,我們對已有的SP技術(shù)作了改進。此項改進是基于嚴格MMSE的定義,從理論上作了嚴格的推導而得到的。因而它的估計性能要優(yōu)于已有的方法。其次,本文還基于MMSE解碼方法給出了新的解碼方法。最后,仿真結(jié)果表明,新提出的方法的解碼誤碼率要低于已有的SP方法。在本論文中,我們又提出了一種結(jié)合SP方法和二階統(tǒng)計特性的新的信道估計方法。在該方法中,用戶先傳送數(shù)據(jù)符號和導頻信號疊加在一起的信號,基站接收到信號后,利用主成分分析法(PCA,Principle Component Analysis)對接收信號矩陣進行降維處理,利用奇異值分解相應(yīng)的性質(zhì)得到信道估計剩下的步驟,再結(jié)合前面估計的信道及上述兩種性質(zhì),得到一個新的信道估計。此外,基于MMSE解碼方法設(shè)計出一種新的解碼方法。仿真結(jié)果顯示新提出的方法的系統(tǒng)性能要優(yōu)于傳統(tǒng)的基于訓練的方法、現(xiàn)有的SP方法以及之前提出的方法。
[Abstract]:As one of the key technologies of the next generation communication, large scale antenna passive MIMOs have been paid more and more attention. Each base station in the system is equipped with dozens to hundreds of antennas that serve multiple users at the same frequency. In this way, spatial diversity can be fully utilized in this system, and the spectral efficiency can be greatly improved. Moreover, even using simple linear signal processing, such as zero forcing ZFG Zero-Forcing) or MMSE(Minimum Mean Square error, the data transfer rate and energy efficiency of the system can be greatly improved. However, the advantages of the large-scale MIMO system mentioned above are based on the assumption that the base station can accurately estimate the channel state information of the system. Generally speaking, CSI is unknown to the system. The traditional method is to obtain CSI based on training sequence. Specifically, each user sends a pre-designed and orthogonal pilot signal, and then the base station estimates the CSI with the received signal. However, for large scale MIMO systems, the number of users serving is very large. In order to ensure orthogonality, a long pilot sequence is required, which consumes a lot of time-frequency resources. In this system, in order to meet the high speed and large capacity of data transmission, the range of cells will be reduced, the distribution of cells will be more dense, and the distance between adjacent cells will be closer. Therefore, when the adjacent cells share the same pilot sequence in order to meet the requirements of high spectral efficiency, the signal vector of the adjacent cell users will interfere with the channel estimation of the local cell users, thus greatly reducing the accuracy of the estimation. Moreover, the interference in the interval will always exist, regardless of the number of antennas. This phenomenon is called pilot pollution pilot contamination. This problem has become a bottleneck affecting the performance of large-scale MIMO systems. In recent years, superimposed pilot technique has been used in large scale MIMO systems. In SP technology, there is no time-frequency resource for training, thus increasing the transmission rate of the system. In this paper, firstly, we improve the existing SP technology. This improvement is based on the strict definition of MMSE and is derived theoretically. Therefore, its estimation performance is better than the existing methods. Secondly, a new decoding method based on MMSE decoding method is presented. Finally, the simulation results show that the decoding error rate of the proposed method is lower than that of the existing SP method. In this paper, we propose a new channel estimation method combining SP method with second-order statistical properties. In this method, the user first transmits the signal superimposed by the data symbol and the pilot signal. After the base station receives the signal, the principal component analysis (PCA) is used to reduce the dimension of the received signal matrix. The remaining steps of channel estimation are obtained by using the corresponding properties of singular value decomposition (SVD), and a new channel estimation is obtained by combining the previously estimated channel and the above two properties. In addition, a new decoding method based on MMSE decoding method is designed. The simulation results show that the system performance of the new method is better than that of the traditional method based on training, the existing SP method and the previous method.
【學位授予單位】：杭州電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN919.3

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本文編號：1944292