【摘要】：大規(guī)模MIMO技術(shù)的眾多優(yōu)勢使其成為5G通信的關(guān)鍵技術(shù)之一。隨著天線的增多,信道矩陣維度越來越高,信道會更加復(fù)雜,這對信道估計和均衡算法提出了更高的要求。本文研究了三種基于導(dǎo)頻的信道估計方法,其中貝葉斯信道估計方法利用了信道的統(tǒng)計特征,如到達(dá)角(AOA)信息,有較好的抗導(dǎo)頻污染能力。最后通過仿真實驗對比其與LS估計的性能,實驗結(jié)果表明貝葉斯信道估計方法有著較好的抗導(dǎo)頻污染能力�；趯�(dǎo)頻的信道估計方法較為簡單,但導(dǎo)頻污染會嚴(yán)重制約系統(tǒng)性能。為了解決導(dǎo)頻開銷的問題,一個有潛力的選擇是利用無線信道的稀疏性,采用稀疏信道估計的方法。然后本文研究了壓縮感知的理論和恢復(fù)算法,分析了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)波束域信道的特性,在基于壓縮感知的基礎(chǔ)上提出了波束域信道估計方法,并給出了基于ZC序列的確定性導(dǎo)頻矩陣的設(shè)計和M-SP算法。根據(jù)仿真結(jié)果可知,本文提出的確定性測量矩陣的性能接近甚至優(yōu)于隨機(jī)測量矩陣,M-SP算法在很大程度上提升了SP算法的性能,改進(jìn)了SP算法在估計近似稀疏信號時的部分缺點,并且本文提出的波束域信道估計的性能優(yōu)于傳統(tǒng)的LS信道估計的性能。大規(guī)模MIMO信道均衡技術(shù)分線性均衡與非線性均衡。線性均衡算法通過將接收向量進(jìn)行線性轉(zhuǎn)換來生成發(fā)送信號的近似估計值。大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中信道常用的線性均衡技術(shù)有ZF,MMSE以及OSIC等。而非線性均衡則不是直接將接收向量進(jìn)行線性轉(zhuǎn)換,需要結(jié)合一些特殊處理,比如信噪比排序以及近似正交化處理等方式,因此具有相對較高的復(fù)雜度,常用的非線性均衡方法有,干擾相消均衡(SIC),格基約減均衡(LR)等。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN929.5
【圖文】：

根據(jù)空間信道模型產(chǎn)生的下行鏈路信道，如圖4.1 和 4.2 分別表示的是波束域信道模值和基站側(cè)相關(guān)陣反映信道的空間特征。下列圖 4.1 是對波束域信道的能量分布進(jìn)行了繪制，根據(jù)圖中的描述可知，在在發(fā)射波束域信道的能量時，端口出現(xiàn)相對集中的特點，并且能量主要在第 83、84、85、86、88個波束上集中體現(xiàn)，因此，用戶的能量被集中體現(xiàn)在幾個少數(shù)的波束從圖上。圖 4.2 反應(yīng)的是在波束域信道上，于此相對的基站側(cè)相關(guān)陣的能量，從圖中可得，基站側(cè)信道在波束域信道上呈現(xiàn)出近似對角線陣的現(xiàn)象，從而可以的出，DFT 矩陣呈現(xiàn)出的矩陣同樣也具有近似為基站側(cè)的特征。從圖中可以看出，83至 88 個波束也是相關(guān)陣中對角線上的功率的集中體現(xiàn)。表 4.1 波束域特性仿真取值范圍關(guān)鍵參數(shù) 仿真取值信道模型 SCM場景 Suburban macro基站側(cè)天線數(shù)目 128天線陣列 均勻線陣用戶側(cè)天線數(shù)目 1天線間隔 半波長量級小區(qū)半徑 500m

28圖 4.2,bk jh 的相關(guān)陣kR些基站往往都會建設(shè)在特別高的場所，這些場所周圍的散射體數(shù)量圍位置往往也非常低，雖然說周圍有很多散射體，但是 AS 都非常量是非常有限的，據(jù)此我們可以推算得到,bk jh 的若干少數(shù)波束就涵蓋先我們假設(shè)存在典型的場景，再基站側(cè)旁邊樹立起了 128 根天線 U以得到s 180 / M 1.406[22]，整個信道能量基本上集中在8 [1目比 128 就要小很多了。因此，,bk jh 分布就相對來說比較稀疏性[23]，符合,supp( )bk k j k h s M示的含義為支撐集合，ks 表示的含義為稀疏度。

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本文編號：2723159