大規(guī)模MIMO技術(shù)是實(shí)現(xiàn)5G移動(dòng)通信系統(tǒng)eMBB場(chǎng)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(hù)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(kāi)銷(xiāo)條件下具備獲取高精度信道狀態(tài)信息的能力是實(shí)現(xiàn)空口傳輸性能提升的關(guān)鍵和難點(diǎn)。在FDD大規(guī)模MIMO系統(tǒng)下行鏈路的信道估計(jì)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(jì)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(gè)方面展開(kāi)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(shí)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(duì)信道在虛擬角域表述基礎(chǔ)上的稀疏特性進(jìn)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(jì)的基礎(chǔ)算法框架。隨后,本文將GAMP算法擴(kuò)展至復(fù)數(shù)域,推導(dǎo)了可以求解信道響應(yīng)這類(lèi)稀疏目標(biāo)的C-BG-GAMP算法。3)本文首先定義了稀疏信號(hào)去零劃分信息及對(duì)應(yīng)去零劃分比的概念。隨后,本文論證了去零劃分信息對(duì)C-BG-GAMP算法重構(gòu)效率的提升效果,并通過(guò)仿真結(jié)果證實(shí)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(duì)信道估計(jì)中的去零劃分信息學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了修訂,最終形成了去零劃分信息學(xué)習(xí)增強(qiáng)的C-BG-GAMP信道估計(jì)算法方案。第一個(gè)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(jì)中得到有效應(yīng)用的保證;第二個(gè)方面的工作中,C-BG-GAMP算法的推導(dǎo)解決了GAMP算法針對(duì)復(fù)數(shù)域目標(biāo)的應(yīng)用;第三個(gè)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(jì)中的C-BG-GAMP算法得到了進(jìn)一步的改進(jìn)和應(yīng)用。前兩個(gè)方面的研究?jī)?nèi)容是第三個(gè)方面工作中信道估計(jì)算法提升的基礎(chǔ)與支撐。仿真結(jié)果證實(shí)了本文提出的全新信道估計(jì)算法能夠在相同的導(dǎo)頻開(kāi)銷(xiāo)條件下取得超過(guò)M-SBL及J-OMP信道估計(jì)算法的精度性能,并取得超過(guò)原C-BG-GAMP信道估計(jì)算法的精度性能。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：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(lì)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?lì)的信道響應(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(yùn)吳備?１線一？纟４關(guān)�。恿性曝�??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(duì)應(yīng)ＭＩＭＯ系統(tǒng)的二維無(wú)線電信號(hào)傳輸路徑模型示意圖。（ａ）發(fā)射機(jī)與傳輸路??徑關(guān)系；（ｂ）發(fā)射機(jī)信號(hào)相位；：（ｃ）接收機(jī)與傳輸路徑關(guān)系；（ｄ）接收機(jī)信號(hào)??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(duì)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(duì)向量與進(jìn)行概率描述時(shí)，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(xiàn)［５６，５７］，針對(duì)公式（３－５）中的壓縮感知問(wèn)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(gè)節(jié)點(diǎn)及相互連接關(guān)系。??１）
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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

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

本文編號(hào)：2868254