【摘要】：非正交多址接入(Non-Orthogonal Muliple Access,NOMA)技術作為5G物理層核心關鍵技術之一,在與多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技術相結合的同時,雖然顯著提高系統(tǒng)頻譜效率,但也給上行多用戶信號檢測帶來一定的挑戰(zhàn)。鑒于此,本文以上行MIMO-NOMA系統(tǒng)為課題研究對象,深入研究該系統(tǒng)下的信號檢測算法。主要內(nèi)容如下:1.MIMO-NOMA模型簡介及經(jīng)典信號檢測算法總結首先,對MIMO-NOMA系統(tǒng)模型進行詳細的介紹。其次,介紹了適用于該系統(tǒng)的三種傳統(tǒng)的檢測算法,具體包括正交匹配追蹤(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法、硬閾值迭代(Iterative Hard Thresholding,IHT)算法以及正則化正交匹配追蹤(Regularized Orthogonal Matching Pursuit,ROMP)算法,并且分析了這幾種算法的計算復雜度。最后,對各種檢測算法的性能進行了仿真對比。2.基于改進梯度投影法的MIMO-NOMA系統(tǒng)的迭代信號檢測算法針對上行MIMO-NOMA多用戶系統(tǒng)中活躍用戶的稀疏特性,給出一種適用于MIMO-NOMA上行鏈路系統(tǒng)的基于改進梯度投影(Improved Gradient Projection,IGP)法的迭代信號檢測算法。該算法利用凸優(yōu)化思想,通過迭代逐步逼近信號的真實值。在不同的系統(tǒng)配置條件下,仿真結果表明:相比經(jīng)典的檢測算法,該算法在誤比特率(Bit Error Ratio,BER)性能具有明顯優(yōu)勢;同時,隨著小區(qū)活躍用戶數(shù)增加,其它對比算法的計算復雜度均有較大幅度的提升,而該算法的計算復雜度提升幅度相對較小。此外,相比傳統(tǒng)的梯度投影(Gradient Projection,GP)算法,本章算法還具有收斂性能快的優(yōu)勢。3.基于誤差估計的MIMO-NOMA系統(tǒng)迭代信號檢測算法針對傳統(tǒng)追蹤類算法信號檢測不準確的問題,給出一種基于Homotopy誤差估計的MIMO-NOMA系統(tǒng)迭代信號檢測算法。在該算法中,首先,通過壓縮采樣匹配追蹤算法(Compressive Sampling Matching Pursuit,CoSaMP)對系統(tǒng)中的活躍用戶及其信號進行初步估計,然后對該結果進行誤差分析,再對該系統(tǒng)的檢測誤差進行估計,得到系統(tǒng)檢測誤差估計值,最后利用系統(tǒng)誤差估計值對信號初步估計值進行修正以得到更加精確的檢測信號。仿真結果表明:該算法相比經(jīng)典的基于最小均方誤差(Minimum Mean Square Error,MMSE)、OMP、CoSaMP等檢測算法,在系統(tǒng)BER性能方面有明顯的提升,隨著小區(qū)活躍用戶增加,該算法的系統(tǒng)BER性能提升更加明顯。而且,通過系統(tǒng)計算復雜度分析可知,該算法相比CoSaMP算法,在增加較少計算復雜度條件下,大幅度的提升了系統(tǒng)的檢測性能,降低了系統(tǒng)的誤碼率。
【學位授予單位】：重慶郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TN929.5

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4 王玉v，

本文編號：2705988