【摘要】：Massive MIMO技術(shù)指在基站側(cè)裝備大量天線,同時服務(wù)多個用戶,可以進(jìn)行高速率,大容量傳輸?shù)囊粋�系統(tǒng)。Massive MIMO技術(shù)被認(rèn)為是未來5G通信的關(guān)鍵技術(shù)之一,在國內(nèi)外已經(jīng)成為研究熱點。本文主要圍繞Massive MIMO預(yù)編碼和信道均衡技術(shù)而展開。首先介紹了Massive MIMO最新研究進(jìn)展以及目前的主要研究熱點和技術(shù)難點,分析了其系統(tǒng)模型和頻譜效率。其次介紹了兩種常用預(yù)編碼算法ZF(Zero Forcing)和MMSE(Minimum Mean Square Error),對比分析了其誤碼性能以及算法復(fù)雜度。介紹了基于對發(fā)送向量正交化的MRT(Maximal-Ratio Transmit)施密特預(yù)編碼算法,通過設(shè)定一個合適的門限值來選擇需要正交化的發(fā)送向量,以發(fā)送向量正交化方法獲得更好的預(yù)編碼性能。MRT(Maximal-Ratio Transmit)施密特預(yù)編碼算法以MRT預(yù)編碼向量為基礎(chǔ)進(jìn)行向量正交化,不需要矩陣求逆,因而大大減小了運算復(fù)雜度。介紹了信道均衡概念及其公式推導(dǎo)。分析了常見的幾種信道均衡算法:ML(Maximum Likelihood);ZF(Zero Forcing);MMSE(Minimum Mean Square Error);OSIC(Ordered Serial Interference Cancellation);LR(Lattice Reduction),對比了各自的誤碼性能以及算法復(fù)雜度。介紹了信道硬化特性,基于這個特性,可以用級數(shù)展開的方式來對信道矩陣求逆,減少了算法復(fù)雜度。引入了在高維度天線下的低復(fù)雜度均衡算法:M-LAS(Multistage Likelihood Ascend Search),在常規(guī)M-LAS(Multistage Likelihood Ascend Search)均衡的基礎(chǔ)上提出了一種多初始值的M-LAS均衡算法(Multiple Initial Vectors LAS,MIV-LAS)。M-LAS均衡算法通過對M個鄰域集合進(jìn)行本地搜索,不需要矩陣求逆,大大減小了運算復(fù)雜度。本文提出的多初始值M-LAS均衡算法(Multiple Initial Vectors LAS,MIV-LAS)以多個初始值進(jìn)行多級LAS(Likelihood Ascend Search)搜索,很好的改善了系統(tǒng)誤碼性能。最后,在Xilinx Kintex7芯片上實現(xiàn)了64?8MMSE均衡算法的部分模塊。通過Matlab,Modelsim仿真,分析了FPGA實現(xiàn)的定點誤差,誤差值在可接受范圍之內(nèi),最后進(jìn)行實際下板驗證,其結(jié)果以及資源消耗和時序都在正常范圍之內(nèi)。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN919.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2517443