發(fā)布時間：2020-10-18 15:54

　　 作為第四代和第五代移動通信的核心技術,正交頻分復用(OFDM)系統(tǒng)能利用窄帶正交載波解決頻率選擇性衰落問題,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)合可以有效實現(xiàn)兩種技術的優(yōu)勢互補,提升系統(tǒng)性能。近年來出現(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域的研究熱點,但是較大的天線規(guī)模所引起的多用戶檢測、信道估計和復雜度問題給接收機算法設計提出了更高的要求。本文針對下一代移動通信中的MIMO和OFDM系統(tǒng)開展研究,提出了利用因子圖和消息傳遞的聯(lián)合信道估計和檢測算法,解決了現(xiàn)有迭代接收機中性能和復雜度無法兼顧的問題。本文的主要工作歸納如下:1.針對OFDM系統(tǒng),設計了一種能夠適用于稀疏信道環(huán)境的迭代接收機算法。對現(xiàn)有的接收機模型進行圖變換,提出了一種聯(lián)合平均場和期望傳播的接收機算法。根據(jù)信道的稀疏性,將稀疏貝葉斯學習理論應用于信道估計建模,以降低導頻開銷提升頻譜效率。然后利用大數(shù)定理對所提算法進行近似,找到與廣義近似消息傳遞算法的內(nèi)在聯(lián)系,進而得到了更低復雜度的接收機算法。在此基礎上研究了不同的消息調(diào)度機制,為后續(xù)的迭代算法設計提供了參考。仿真結(jié)果表明,與現(xiàn)有OFDM接收機相比本文所提算法能夠以相同復雜度實現(xiàn)更優(yōu)的性能。2.針對MIMO-OFDM系統(tǒng),設計了基于圖變換和消息傳遞的迭代接收機算法。利用圖變換的方法將MIMO系統(tǒng)中的多用戶干擾問題進行功能劃分,分別利用不同的消息更新規(guī)則,構造了聯(lián)合迭代接收機算法。然后提出了一種協(xié)作消息更新規(guī)則,實現(xiàn)置信傳播和平均場兩種規(guī)則的協(xié)作更新,從而構建了一種低復雜度的協(xié)作接收機算法。利用中心極限定理對所提協(xié)作接收機算法進行近似,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)合接收機算法能夠以略高的復雜度顯著提升接收機性能,協(xié)作接收機算法能夠以更低的復雜度獲得較好的性能,部分高斯近似算法對兩者進行互補,實現(xiàn)了性能和復雜度的均衡調(diào)整,具有較高的應用價值。3.針對大規(guī)模MIMO-OFDM系統(tǒng),本文提出了通過挖掘天線陣列聚類特征以提升性能的低復雜度接收機算法。首先引入機器學習領域的Dirichlet過程作為稀疏貝葉斯學習模型的先驗分布,建立了適用于大規(guī)模MIMO-OFDM系統(tǒng)的數(shù)學模型。通過圖變換和聯(lián)合消息更新規(guī)則對上述模型進行消息計算和調(diào)度,構造能普遍適用于多重測量問題的聚類估計算法。然后設計了一種基于概率的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)信道建模方法,通過調(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度的信道模型。仿真結(jié)果表明,本文所提聯(lián)合接收機算法能夠充分發(fā)掘大規(guī)模MIMO-OFDM系統(tǒng)的空間資源,對具有共同稀疏性特征的天線進行聚類估計,相比現(xiàn)有接收機算法表現(xiàn)出明顯的性能增益和較強的魯棒性。
【學位單位】：戰(zhàn)略支援部隊信息工程大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TN929.5
【文章目錄】：
摘要
Abstract
常用符號定義
英語縮略詞
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 迭代接收機研究現(xiàn)狀
    1.4 論文的研究內(nèi)容和組織結(jié)構
第二章 圖變換及消息傳遞理論基礎
    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接收機設計
    3.1 OFDM接收機模型及關鍵問題分析
    3.2 基于聯(lián)合MF-EP算法的OFDM接收機設計
        3.2.1 算法設計
        3.2.2 算法調(diào)度機制設計和分析
    3.3 基于聯(lián)合MF-EP-GAMP算法的OFDM接收機設計
        3.3.1 算法設計
        3.3.2 算法調(diào)度機制設計和分析
    3.4 仿真結(jié)果與分析
        3.4.1 算法比較及復雜度分析
        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接收機設計
    4.1 MIMO-OFDM接收機模型及關鍵問題分析
    4.2 基于聯(lián)合消息傳遞的MIMO-OFDM接收機設計
        4.2.1 因子圖模型及其變換
        4.2.2 聯(lián)合MF-EP-BP算法設計
        4.2.3 MF-EP-BP算法調(diào)度機制設計和分析
    4.3 基于協(xié)作消息傳遞的MIMO-OFDM接收機設計
        4.3.1 因子圖模型及其變換
        4.3.2 協(xié)作消息傳遞算法設計
        4.3.3 近似Co-GBI算法設計
        4.3.4 部分高斯近似算法設計
    4.4 仿真結(jié)果分析
        4.4.1 算法比較及復雜度分析
        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接收機設計
    5.1 基于DP-SBL的大規(guī)模MIMO信道模型及關鍵問題分析
        5.1.1 大規(guī)模MIMO空間相關性信道分析
        5.1.2 大規(guī)模MIMO信道估計模型
        5.1.3 DP-SBL因子圖模型及關鍵問題分析
    5.2 基于MF-GAMP的DP-SBL稀疏估計算法
        5.2.1 算法設計
        5.2.2 算法調(diào)度機制設計和分析
    5.3 仿真結(jié)果與分析
        5.3.1 算法比較及復雜度分析
        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
    6.2 進一步研究工作展望
致謝
參考文獻
附錄
    附錄A MF-GBI算法推導及消息調(diào)度
    附錄B (4.51)式的推導
作者簡歷

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本文編號：2846507