大規(guī)模MIMO技術(shù)是實現(xiàn)5G移動通信系統(tǒng)eMBB場景下高性能空口傳輸?shù)年P(guān)鍵之一。大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中的基站和用戶設(shè)備皆配備了具有大量單元的天線陣列,為系統(tǒng)引入了額外的空域自由度,從而奠定了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)空口傳輸性能提升的基礎(chǔ)。確保大規(guī)模MIMO系統(tǒng)在低導(dǎo)頻開銷條件下具備獲取高精度信道狀態(tài)信息的能力是實現(xiàn)空口傳輸性能提升的關(guān)鍵和難點。在FDD大規(guī)模MIMO系統(tǒng)下行鏈路的信道估計流程中,系統(tǒng)導(dǎo)頻資源受限與基站天線陣列維度極大、信道估計精度要求較高之間的矛盾尤為突出。為了解決這一矛盾,本文主要在三個方面展開了研究工作。1)本文首先建立了大規(guī)模MIMO OFDM系統(tǒng)中的信道響應(yīng)模型,并引入虛擬角域及虛擬角域變換的概念,實現(xiàn)了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)信道響應(yīng)由空域至虛擬角域的相互轉(zhuǎn)換。之后,本文建立了OFDM系統(tǒng)中的信道插值性質(zhì)及信道訓(xùn)練的導(dǎo)頻承載結(jié)構(gòu)。最后,本文對信道在虛擬角域表述基礎(chǔ)上的稀疏特性進行了分析。2)本文明確了壓縮感知重構(gòu)算法重構(gòu)效率與算法不確定度—稀疏度折衷性能之間的關(guān)系,選定了GAMP作為信道估計的基礎(chǔ)算法框架。隨后,本文將GAMP算法擴展至復(fù)數(shù)域,推導(dǎo)了可以求解信道響應(yīng)這類稀疏目標(biāo)的C-BG-GAMP算法。3)本文首先定義了稀疏信號去零劃分信息及對應(yīng)去零劃分比的概念。隨后,本文論證了去零劃分信息對C-BG-GAMP算法重構(gòu)效率的提升效果,并通過仿真結(jié)果證實了這些結(jié)論。之后,本文提出了一種去零劃分信息學(xué)習(xí)算法,并論證了這一算法的有效性。最后,本文對信道估計中的去零劃分信息學(xué)習(xí)算法進行了修訂,最終形成了去零劃分信息學(xué)習(xí)增強的C-BG-GAMP信道估計算法方案。第一個方面的工作中,信道模型的建立及信道稀疏性的解析是壓縮感知技術(shù)在信道估計中得到有效應(yīng)用的保證;第二個方面的工作中,C-BG-GAMP算法的推導(dǎo)解決了GAMP算法針對復(fù)數(shù)域目標(biāo)的應(yīng)用;第三個方面的工作中,結(jié)合信道的結(jié)構(gòu)性稀疏特性,信道估計中的C-BG-GAMP算法得到了進一步的改進和應(yīng)用。前兩個方面的研究內(nèi)容是第三個方面工作中信道估計算法提升的基礎(chǔ)與支撐。仿真結(jié)果證實了本文提出的全新信道估計算法能夠在相同的導(dǎo)頻開銷條件下取得超過M-SBL及J-OMP信道估計算法的精度性能,并取得超過原C-BG-GAMP信道估計算法的精度性能。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN929.5
【部分圖文】：

２．１引言??ＦＤＤ大規(guī)模ＭＩＭＯ?ＯＦＤＭ系統(tǒng)信道響應(yīng)模型建立在傳輸激勵的信道響應(yīng)模型??基礎(chǔ)之上［２８］。本文采用二維平面?zhèn)鬏敿畹男诺理憫?yīng)模型，其結(jié)構(gòu)如圖２－１所示。??＃?Ｉ??４?靈；，ｔ二??￥?丨丨Ｉ維???７??ｉ＼Ｔ?１?￣￣￣＼?！?＼?！?＼?Ｉｆ?＾ｉＳｉｎ＾ｉ）??ｉ！?；?：：—ｍ?：＞??＾?主徑３?運吳備?１線一？纟４關(guān)巍Ｓ列云丨叫??１?Ｎｔ－１?Ｎｔ?Ｎｔ＋１??二維天線陣列方向?｜??（ａ）?（ｂ）??二維天線陣列方向??ｔｉ??｜?＼主徑主徑主徑“??主徑２………■—矸德、??Ｎｒ＋Ａ?Ｎｒ＼?Ｎｒ－＼??＜陣列延伸方向?＼??挪?＼??二維天線陣列方ｉｆ?＼?＼?＼??（ｃ）?（ｄ）??圖２－１對應(yīng)ＭＩＭＯ系統(tǒng)的二維無線電信號傳輸路徑模型示意圖。（ａ）發(fā)射機與傳輸路??徑關(guān)系；（ｂ）發(fā)射機信號相位；：（ｃ）接收機與傳輸路徑關(guān)系；（ｄ）接收機信號??相位??１１??

ｓｕｐｐ（＾ｃａ（？１））?＝?ｓｕｐｐ（ｇｃｏ?（ｎ２）），Ｖ？！，？２?ｅ?［０，ｉＶ－１］?（２－６９）??根據(jù)公共支撐集的定義，向量＆ａ與具有公共支撐集。??與公式（２－６９）對應(yīng)，圖２－３揭示了大規(guī)模ＭＩＭＯ?ＯＦＤＭ系統(tǒng)中不同子載波??上下行鏈路虛擬角頻域信道響應(yīng)向量的公共支撐集性質(zhì)。??當(dāng)對向量與進行概率描述時，我們可以得出：??ｐ｛ｓｃａ?（ｎｕｉ）＾°）?＝?ｐ｛ｇｃａ（ｎ２＞ｉ）＾（ｉ）＞?ｖ？ｉ?，ｎ２?ｅ［〇，Ｎ－ｌ］，ｉ?ｅ?［０，?ＮＴ?－１］?（２－７０?）??２６??

?（３－９）??根據(jù)文獻［５６，５７］，針對公式（３－５）中的壓縮感知問題，基于公式（３－９），本??文建立了如圖３－１所示的因子圖。該因子圖中，包含以下四個節(jié)點及相互連接關(guān)系。??１）
【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 陳曉貝;魏克軍;;全球5G研究動態(tài)和標(biāo)準(zhǔn)進展[J];電信科學(xué);2015年05期

2 曹誠;;5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)[J];無線互聯(lián)科技;2015年09期

本文編號：2868254