作為第四代和第五代移動(dòng)通信的核心技術(shù),正交頻分復(fù)用(OFDM)系統(tǒng)能利用窄帶正交載波解決頻率選擇性衰落問(wèn)題,而多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng)則利用不同位置天線所具有的空間資源,增加信道容量、提高分集增益。將MIMO和OFDM相互結(jié)合可以有效實(shí)現(xiàn)兩種技術(shù)的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),提升系統(tǒng)性能。近年來(lái)出現(xiàn)的大規(guī)模MIMO系統(tǒng),以極高的系統(tǒng)容量、頻譜和能量效率迅速成為通信領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),但是較大的天線規(guī)模所引起的多用戶檢測(cè)、信道估計(jì)和復(fù)雜度問(wèn)題給接收機(jī)算法設(shè)計(jì)提出了更高的要求。本文針對(duì)下一代移動(dòng)通信中的MIMO和OFDM系統(tǒng)開(kāi)展研究,提出了利用因子圖和消息傳遞的聯(lián)合信道估計(jì)和檢測(cè)算法,解決了現(xiàn)有迭代接收機(jī)中性能和復(fù)雜度無(wú)法兼顧的問(wèn)題。本文的主要工作歸納如下:1.針對(duì)OFDM系統(tǒng),設(shè)計(jì)了一種能夠適用于稀疏信道環(huán)境的迭代接收機(jī)算法。對(duì)現(xiàn)有的接收機(jī)模型進(jìn)行圖變換,提出了一種聯(lián)合平均場(chǎng)和期望傳播的接收機(jī)算法。根據(jù)信道的稀疏性,將稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)理論應(yīng)用于信道估計(jì)建模,以降低導(dǎo)頻開(kāi)銷提升頻譜效率。然后利用大數(shù)定理對(duì)所提算法進(jìn)行近似,找到與廣義近似消息傳遞算法的內(nèi)在聯(lián)系,進(jìn)而得到了更低復(fù)雜度的接收機(jī)算法。在此基礎(chǔ)上研究了不同的消息調(diào)度機(jī)制,為后續(xù)的迭代算法設(shè)計(jì)提供了參考。仿真結(jié)果表明,與現(xiàn)有OFDM接收機(jī)相比本文所提算法能夠以相同復(fù)雜度實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的性能。2.針對(duì)MIMO-OFDM系統(tǒng),設(shè)計(jì)了基于圖變換和消息傳遞的迭代接收機(jī)算法。利用圖變換的方法將MIMO系統(tǒng)中的多用戶干擾問(wèn)題進(jìn)行功能劃分,分別利用不同的消息更新規(guī)則,構(gòu)造了聯(lián)合迭代接收機(jī)算法。然后提出了一種協(xié)作消息更新規(guī)則,實(shí)現(xiàn)置信傳播和平均場(chǎng)兩種規(guī)則的協(xié)作更新,從而構(gòu)建了一種低復(fù)雜度的協(xié)作接收機(jī)算法。利用中心極限定理對(duì)所提協(xié)作接收機(jī)算法進(jìn)行近似,找出與已有的雙線性廣義消息傳遞算法的內(nèi)在聯(lián)系,證明了上述協(xié)作規(guī)則的合理性。最后依據(jù)不同用戶的信道狀況建立更適合實(shí)際通信環(huán)境的部分高斯近似算法。仿真結(jié)果表明,本文所提聯(lián)合接收機(jī)算法能夠以略高的復(fù)雜度顯著提升接收機(jī)性能,協(xié)作接收機(jī)算法能夠以更低的復(fù)雜度獲得較好的性能,部分高斯近似算法對(duì)兩者進(jìn)行互補(bǔ),實(shí)現(xiàn)了性能和復(fù)雜度的均衡調(diào)整,具有較高的應(yīng)用價(jià)值。3.針對(duì)大規(guī)模MIMO-OFDM系統(tǒng),本文提出了通過(guò)挖掘天線陣列聚類特征以提升性能的低復(fù)雜度接收機(jī)算法。首先引入機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的Dirichlet過(guò)程作為稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)模型的先驗(yàn)分布,建立了適用于大規(guī)模MIMO-OFDM系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。通過(guò)圖變換和聯(lián)合消息更新規(guī)則對(duì)上述模型進(jìn)行消息計(jì)算和調(diào)度,構(gòu)造能普遍適用于多重測(cè)量問(wèn)題的聚類估計(jì)算法。然后設(shè)計(jì)了一種基于概率的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)信道建模方法,通過(guò)調(diào)整概率參數(shù)和突變參數(shù)模擬不同的傳播環(huán)境,建立了具有不同相關(guān)度的信道模型。仿真結(jié)果表明,本文所提聯(lián)合接收機(jī)算法能夠充分發(fā)掘大規(guī)模MIMO-OFDM系統(tǒng)的空間資源,對(duì)具有共同稀疏性特征的天線進(jìn)行聚類估計(jì),相比現(xiàn)有接收機(jī)算法表現(xiàn)出明顯的性能增益和較強(qiáng)的魯棒性。
【學(xué)位單位】：戰(zhàn)略支援部隊(duì)信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN929.5
【文章目錄】：
摘要
Abstract
常用符號(hào)定義
英語(yǔ)縮略詞
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 因子圖和消息傳遞算法研究現(xiàn)狀
    1.3 迭代接收機(jī)研究現(xiàn)狀
    1.4 論文的研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
第二章 圖變換及消息傳遞理論基礎(chǔ)
    2.1 因子圖和消息更新規(guī)則
        2.1.1 因子圖概述
        2.1.2 形式化消息更新規(guī)則
        2.1.3 啟發(fā)式消息更新規(guī)則
    2.2 圖變換方法
        2.2.1 傳統(tǒng)圖變換方法
        2.2.2 廣義圖變換方法
    2.3 消息傳遞規(guī)則局限性分析及圖變換解決方法
        2.3.1 消息傳遞規(guī)則局限性分析
        2.3.2 圖變換方法有效性分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于圖變換和聯(lián)合消息傳遞的OFDM接收機(jī)設(shè)計(jì)
    3.1 OFDM接收機(jī)模型及關(guān)鍵問(wèn)題分析
    3.2 基于聯(lián)合MF-EP算法的OFDM接收機(jī)設(shè)計(jì)
        3.2.1 算法設(shè)計(jì)
        3.2.2 算法調(diào)度機(jī)制設(shè)計(jì)和分析
    3.3 基于聯(lián)合MF-EP-GAMP算法的OFDM接收機(jī)設(shè)計(jì)
        3.3.1 算法設(shè)計(jì)
        3.3.2 算法調(diào)度機(jī)制設(shè)計(jì)和分析
    3.4 仿真結(jié)果與分析
        3.4.1 算法比較及復(fù)雜度分析
        3.4.2 仿真結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于圖變換和協(xié)作消息傳遞的MIMO-OFDM接收機(jī)設(shè)計(jì)
    4.1 MIMO-OFDM接收機(jī)模型及關(guān)鍵問(wèn)題分析
    4.2 基于聯(lián)合消息傳遞的MIMO-OFDM接收機(jī)設(shè)計(jì)
        4.2.1 因子圖模型及其變換
        4.2.2 聯(lián)合MF-EP-BP算法設(shè)計(jì)
        4.2.3 MF-EP-BP算法調(diào)度機(jī)制設(shè)計(jì)和分析
    4.3 基于協(xié)作消息傳遞的MIMO-OFDM接收機(jī)設(shè)計(jì)
        4.3.1 因子圖模型及其變換
        4.3.2 協(xié)作消息傳遞算法設(shè)計(jì)
        4.3.3 近似Co-GBI算法設(shè)計(jì)
        4.3.4 部分高斯近似算法設(shè)計(jì)
    4.4 仿真結(jié)果分析
        4.4.1 算法比較及復(fù)雜度分析
        4.4.2 仿真結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于圖變換和DP-SBL的大規(guī)模MIMO-OFDM接收機(jī)設(shè)計(jì)
    5.1 基于DP-SBL的大規(guī)模MIMO信道模型及關(guān)鍵問(wèn)題分析
        5.1.1 大規(guī)模MIMO空間相關(guān)性信道分析
        5.1.2 大規(guī)模MIMO信道估計(jì)模型
        5.1.3 DP-SBL因子圖模型及關(guān)鍵問(wèn)題分析
    5.2 基于MF-GAMP的DP-SBL稀疏估計(jì)算法
        5.2.1 算法設(shè)計(jì)
        5.2.2 算法調(diào)度機(jī)制設(shè)計(jì)和分析
    5.3 仿真結(jié)果與分析
        5.3.1 算法比較及復(fù)雜度分析
        5.3.2 仿真結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文的主要研究工作與貢獻(xiàn)
    6.2 進(jìn)一步研究工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
    附錄A MF-GBI算法推導(dǎo)及消息調(diào)度
    附錄B (4.51)式的推導(dǎo)
作者簡(jiǎn)歷

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本文編號(hào)：2846507