【摘要】：隨著海量智能終端接入無(wú)線網(wǎng)絡(luò),移動(dòng)通信業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長(zhǎng),未來(lái)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)容量將受到前所未有的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn),第五代移動(dòng)通信系統(tǒng)(5th Generation mobile communications systems,5G)通過(guò)增加節(jié)點(diǎn)密度、開(kāi)發(fā)新的頻段、提高頻譜效率等多個(gè)維度同時(shí)提升無(wú)線網(wǎng)絡(luò)容量。大規(guī)模多天線(Massive Multiple-Input Multiple-Output,Massive MIMO)技術(shù)通過(guò)深度挖掘和利用空間維度能夠巨幅提升系統(tǒng)容量、頻譜效率、能量效率以及鏈路穩(wěn)定性等性能指標(biāo),成為5G網(wǎng)絡(luò)物理層最為核心的關(guān)鍵技術(shù)之一。而預(yù)編碼和信號(hào)檢測(cè)技術(shù)作為有效減小用戶間干擾和提升系統(tǒng)性能的主流技術(shù),已成為大規(guī)模多用戶多輸入多輸出(Multi-User Multiple-Input Multiple-Output,MU-MIMO)系統(tǒng)的必不可少的核心部分。由于空間資源豐富,極大地提高了預(yù)編碼、信號(hào)檢測(cè)等信息處理的運(yùn)算復(fù)雜度�；诖�,本文主要針對(duì)Massive MU-MIMO系統(tǒng)中的低復(fù)雜度預(yù)編碼和信號(hào)檢測(cè)問(wèn)題進(jìn)行深入的研究,具體研究?jī)?nèi)容和主要貢獻(xiàn)如下:一,針對(duì)未過(guò)載Massive MU-MIMO系統(tǒng),本文提出了具有高效并行、易于實(shí)現(xiàn)的低復(fù)雜度下行鏈路預(yù)編碼方案。首先,綜合考慮小尺度衰落、大尺度衰落、時(shí)延、硬件執(zhí)行復(fù)雜度等多方面實(shí)際因素,利用矩陣分解思想和逆矩陣多項(xiàng)式級(jí)數(shù)累加的方法,設(shè)計(jì)了一種高效并行的正規(guī)化迫零(Regularized Zero-Forcing,RZF)預(yù)編碼近似方案。同時(shí),利用隨機(jī)矩陣?yán)碚?Random Matrix Theory,RMT)和差分運(yùn)算可以簡(jiǎn)化矩陣多項(xiàng)式因子序列的求解過(guò)程,從而得到多項(xiàng)式因子的近似閉合表達(dá)式。進(jìn)一步的,基站端采用功率分配方案,根據(jù)不同系統(tǒng)配置和信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)可以靈活選擇預(yù)編碼矩陣階數(shù),從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)和速率與硬件開(kāi)銷之間的良好折衷。在硬件實(shí)現(xiàn)方面,所提預(yù)編碼方案可以采用流水線結(jié)構(gòu)進(jìn)行多級(jí)矩陣-向量乘法單元并行處理;然后,本文進(jìn)一步考慮蜂窩小區(qū)用戶數(shù)量顯著增加的未過(guò)載Massive MU-MIMO系統(tǒng),通過(guò)引入預(yù)處理最陡梯度下降法(Preconditioning Steepest Descent,PSD)和對(duì)角紐曼序列(DiagonalNeumann Series,DNS)迭代算法聯(lián)合設(shè)計(jì)思想,提出了一種具有高效并行、快速收斂的聯(lián)合迭代預(yù)編碼方案,該方案記為最陡梯度下降-對(duì)角紐曼預(yù)編碼方案(Preconditioning Steepest Descent-Diagonal Neumann Series,DNS-PSD),其核心思想是:首先,將復(fù)雜的Massive MIMO預(yù)編碼問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求解線性方程問(wèn)題,然后,將求解線性方程問(wèn)題轉(zhuǎn)化為利用DNS-PSD迭代法快速求解最小二次型問(wèn)題。在預(yù)處理最陡梯度下降法中,通過(guò)利用DNS矩陣的優(yōu)異特性來(lái)設(shè)計(jì)最陡梯度下降法的左預(yù)處理矩陣,可以顯著地提升收斂速率。同時(shí)結(jié)合DNS迭代算法,能夠進(jìn)一步突破了未過(guò)載Massive MIMO系統(tǒng)配置對(duì)預(yù)編碼方案收斂性能的限制。二,針對(duì)未過(guò)載Massive MIMO場(chǎng)景下,用戶頻繁地隨機(jī)接入或者離開(kāi)蜂窩網(wǎng)絡(luò)引發(fā)的信道擾動(dòng)問(wèn)題,本文提出了一種具有快速更新、實(shí)時(shí)處理的上行動(dòng)態(tài)信號(hào)檢測(cè)機(jī)制。該動(dòng)態(tài)機(jī)制主要包含快速更新矩陣模塊和初始輸入逆矩陣模塊的設(shè)計(jì)。首先,考慮用戶瞬時(shí)加入或者離開(kāi)蜂窩網(wǎng)絡(luò)的場(chǎng)景,利用分塊矩陣逆引理分別設(shè)計(jì)了Inflate擴(kuò)展和Deflate壓縮兩種實(shí)時(shí)更新算法。然后,為了進(jìn)一步減輕系統(tǒng)性能和復(fù)雜度之間的矛盾,利用迭代理論、RMT、矩陣分析理論等數(shù)學(xué)工具,提出了兩種快速更新信號(hào)檢測(cè)方案:迫零-矩陣分解多項(xiàng)式展開(kāi)-更新方案(Zero-Forcing Matrix Decomposition Polynomial Expansion update,ZF-MDPE-update)和迫零-逐次超松弛迭代-更新方案(Zero-Forcing Successive Over-Relaxation update,ZF-SOR-update)。由于所提方案可以對(duì)信道擾動(dòng)下的檢測(cè)矩陣進(jìn)行直接更新,從而大幅度降低了信號(hào)檢測(cè)的運(yùn)算復(fù)雜度。理論分析和仿真結(jié)果證實(shí)了所提方案較好地克服了用戶動(dòng)態(tài)接入場(chǎng)景下需要頻繁地重新計(jì)算整個(gè)高維逆矩陣的問(wèn)題,擁有極低的復(fù)雜度,并且能夠?qū)崿F(xiàn)與理想ZF(Zero-Forcing,ZF)檢測(cè)方案進(jìn)行重算之后相同的系統(tǒng)性能。三,針對(duì)過(guò)載Massive MU-MIMO系統(tǒng),本文提出了一種具有低復(fù)雜度、高頻譜效率的上行鏈路信號(hào)檢測(cè)方案。首先,建立了過(guò)載條件下的實(shí)數(shù)接收信號(hào)模型,并在此模型下從理論上對(duì)廣義最小均方誤差(Widely-Linear Minimum Mean Square Error,WL-MMSE)信號(hào)檢測(cè)方案展開(kāi)性能分析,而后從數(shù)學(xué)上嚴(yán)格地推導(dǎo)了WL-MMSE與傳統(tǒng)最小均方誤差(Minimum Mean Square Error,MMSE)信號(hào)檢測(cè)方案的漸近和速率之間的關(guān)系。為了進(jìn)一步降低WL-MMSE檢測(cè)方案的計(jì)算復(fù)雜度,本文還設(shè)計(jì)了一種基于Cheby she v多項(xiàng)式加速對(duì)稱逐次超松弛(Symmetric Successive Over-Relaxation,SSOR)混合動(dòng)態(tài)迭代算法的高頻譜效率WL-MMSE信號(hào)檢測(cè)方案。在算法設(shè)計(jì)方面,該方案利用Chebyshev多項(xiàng)式構(gòu)造了SSOR的二次迭代,打破了現(xiàn)有研究采用靜態(tài)迭代算法降低復(fù)雜度的思路,在Massive MIMO信號(hào)檢測(cè)方案中提出動(dòng)態(tài)迭代思想,顯著提升了系統(tǒng)性能。相比于基于矩陣多項(xiàng)式展開(kāi)(Polynomial Expansion,PE)的信號(hào)檢測(cè)方案、靜態(tài)迭代檢測(cè)方案以及傳統(tǒng)MMSE,匹配濾波器(Matched Filter,MF)等信號(hào)檢測(cè)方案,在實(shí)數(shù)接收信號(hào)模型下,所提的低復(fù)雜度信號(hào)檢測(cè)方案在系統(tǒng)和速率與誤比特率(Bit Error Ratio,BER)方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)。另外,所提方案還具備較低的存儲(chǔ)成本以及對(duì)空間相關(guān)信道不敏感的特性。
【圖文】：

Ｘ逡逑＝邋＾［ｒ＋ａ［邋—＼＝ｄｘ邋＋邋—邋［邋－＼＝ｄｘ逡逑＾邋２邋＾邋（２－２８）逡逑ｒｚ邋ｒ—邋．邐２邋Ａ邋＋邋Ｂｘ邐Ｂ邋２ｃｘ邋＋邋Ｂ逡逑＝ｖ／ｖ邋－ｙＪＡ邋ａｒｃｓｉｎ邋—，邐：邐ａｒｃｓｉｎ（—產(chǎn)＝－）逡逑ｘ＾ＪＢ２－４Ａｃ邋２邐Ｖ－Ａ逡逑／－ｚｒ邐／—ｒ邐．邋（ａ邋＋邋ｂ）ｘ－２ａｂ邋ａ邋＋邋ｂ邋．邋，邋ａ邋＋邋ｂ邋－邋２ｘ、逡逑＝＾ＪＲ邋－ｙｊａｂ邋ａｒｃｓｉｎ－邐ａｒｃｓｍ（邐）逡逑ｘ（ｂ邋—邋ａ）邐２邐ｂ邋—邋ａ逡逑將式（２－２０）代入式（２－２８）中，則有逡逑ｆ（ｘ）邋＝￡／ｐ（ｘ）＾逡逑＝—！—邋［Ｊ－ｘ２邋＋｛ａ邋＋邋ｂ）ｘ邋－邋ａｂ邋－邋－Ｊａｂ邋ａｒｃｓｉｎ邐——Ａ－￣（２－２９）逡逑２：ｉｐｔ邐ｘ（ｂ－ａ）逡逑（ａ－＼－ｂ）邐？邋，ａ邋＋邋ｂ－２ｘ、邐ｎ（＾［ａ－４ｂ）２邋ｎ逡逑邐ａｒｃｓｉｎ（邐）邋＋邐１逡逑２邐ｂ－ａ邐４逡逑其中ｆｌ邋＝邋（ｌ邋—ｌ）２，６邋＝邋（ｌ邋＋邋ｌ）２。將ａ和６代入式（２－２９），可得Ｆ0ｃ）的精確解析逡逑表達(dá)式。逡逑／３ｃ＝0１２５邐Ｊ0＝０．２５逡逑１２邋邐１邐１邐１邐１邐■邐＞邐＞邐邋０．９邋Ｉ邐１邐１邐１邐１邐逡逑

在一個(gè)ＴＤＤ邋Ｍａｓｓｉｖｅ邋ＭＵ－ＭＩＭＯ下行系統(tǒng)中（如圖３－１所示），小區(qū)基站配備了逡逑Ｗ根天線，在同一時(shí)頻資源內(nèi)服務(wù)于火個(gè)單天線用戶，假定尤《＃且小區(qū)基站逡逑天線數(shù)與所有用戶天線比Ｐ＝Ｙ／尤為常數(shù)。在接收端，用戶接收的復(fù)基帶信號(hào)逡逑ｙｅＣ—可以表示為逡逑ｙ邋＝邋ＧＷＰｌ２ｓ邋＋邋ｎ邐（３－１）逡逑其中Ｓ邋＝邐ｈｆｅＣ？表示基站發(fā)送至尺個(gè)用戶的信號(hào)向量，且該向量服從逡逑Ｗ（０Ｍ，ＩＪ，Ｇ表示尺ｘ＃維的信道矩陣，ｎ？ＣＶ（０，＜ＩＡ．）表示均值為０，．方逡逑差為邋＜乙的尺ｘ邋１維的加性復(fù)高斯白噪聲。Ｐ邋＝邋ｄｉａｇ（Ａ，朽，．．．，）表示功率分配矩逡逑陣，其相應(yīng)的對(duì)角元素分別表示個(gè)用戶信號(hào)的發(fā)送功率。假設(shè)基站總發(fā)送功率逡逑為／＾，，則＝／＾。為了滿足總發(fā)送功率約束，ＷｅＣ＾表示；Ｖｘ／：維歸逡逑一化預(yù)編碼矩陣。逡逑３．２．１．１信道模型逡逑在Ｍａｓｓｉｖｅ邋Ｍ１Ｍ０下行系統(tǒng)中，從基站到Ａ：個(gè)用戶之間的信道矩陣Ｇ包含了逡逑大尺度衰落和小尺度衰落，具有如下形式逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN929.5

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本文編號(hào)：2694013