本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模天線系統(tǒng)中半盲解碼方法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為下一代5G通訊的關(guān)鍵技術(shù)之一,大規(guī)模天線(massive MIMO)技術(shù)如今越來越受到人們的重視。massive MIMO系統(tǒng)與傳統(tǒng)天線系統(tǒng)的區(qū)別在于,massive MIMO系統(tǒng)中基站側(cè)配備的天線數(shù)龐大,這些天線在同一頻率上同時(shí)為小區(qū)內(nèi)多個(gè)用戶移動提供通信服務(wù)。在信號傳輸過程中,如果信號接收方掌握信道狀態(tài)信息(CSI,Channel State Information),則系統(tǒng)將提供較高的傳輸與能耗效率,且系統(tǒng)的信號處理過程簡單。但是如果CSI信息未知,系統(tǒng)的性能將受到較大的影響。當(dāng)CSI未知時(shí),系統(tǒng)通過訓(xùn)練來獲取CSI的估計(jì)值。具體來說,就是用戶先發(fā)送預(yù)先設(shè)計(jì)好的導(dǎo)頻信號(pilot signals),然后基站借助接收到的導(dǎo)頻信號來估計(jì)CSI,CSI估計(jì)的準(zhǔn)確度直接影響后續(xù)解碼性能。為了保證CSI估計(jì)的準(zhǔn)確性,不同用戶發(fā)送的導(dǎo)頻序列應(yīng)該相互正交。但是,在同一頻譜上不同的用戶同時(shí)發(fā)送導(dǎo)頻信號時(shí),要滿足導(dǎo)頻的正交性條件將會占用相當(dāng)多的系統(tǒng)資源。而且,在massive MIMO系統(tǒng),為了滿足數(shù)據(jù)的高速率和大容量傳輸,會縮小小區(qū)的范圍,使得小區(qū)分布更密集,相鄰小區(qū)間的距離也就更近。但是這也帶來了問題,小區(qū)間的干擾就無法避免,即在同一時(shí)間同一頻段上,不同小區(qū)的用戶可能發(fā)送相同的導(dǎo)頻信號。由于不同小區(qū)用戶的導(dǎo)頻相同,接收方無法判斷是否是本小區(qū)的用戶發(fā)送的導(dǎo)頻,如果把其他小區(qū)用戶的導(dǎo)頻當(dāng)作本小區(qū)用戶的導(dǎo)頻,則估計(jì)得到的CSI并不是本小區(qū)用戶到基站的CSI,這將給后續(xù)的解碼帶來嚴(yán)重的錯(cuò)誤。上述現(xiàn)象稱為導(dǎo)頻污染(pilot contamination),它來源于其他小區(qū)發(fā)送的訓(xùn)練序列的所污染的CSI估計(jì)。如果所有小區(qū)都采用正交的導(dǎo)頻,不會存在導(dǎo)頻污染,但是導(dǎo)頻信號的長度會很大,不符合實(shí)際的傳輸要求。本論文將提出一種新的解碼方法,即用在massive MIMO系統(tǒng)中的半盲解碼方法,用來緩解massive MIMO系統(tǒng)中導(dǎo)頻污染的影響。在新提出的方法中,用主成分分析法(PCA,Principle Component Analysis)對接收信號矩陣進(jìn)行降維處理、復(fù)數(shù)獨(dú)立成分分析法(ICA,Independent Component Analysis)進(jìn)行獨(dú)立成分的提取以及估計(jì)信道、MMSE(Mean Minimal Square Error)解碼解出用戶的發(fā)送信號,和少量導(dǎo)頻信號來克服ICA中存在的不確定性。最后,提出用基于Fourier變換的酉空時(shí)碼(unitary space-time code)來進(jìn)一步優(yōu)化導(dǎo)頻信號,實(shí)現(xiàn)更好的解碼性能。本論文提出的解碼方法中,信道的正交性是不需要的。而且,陰影衰落及路徑損耗系數(shù)也是假設(shè)為未知的。從仿真對比來看,半盲解碼方法的復(fù)雜度略高于基于MMSE信道估計(jì)的MMSE解碼,半盲解碼的解碼性能更好。而且,隨著信噪比(SNR,Signal-to-Noise Ratio)的增加,當(dāng)MMSE解碼的錯(cuò)誤層(error floor)出現(xiàn)時(shí)本文解碼方法的錯(cuò)誤層還未出現(xiàn)。
【關(guān)鍵詞】：導(dǎo)頻污染 導(dǎo)頻信號 PCA ICA 半盲解碼 大規(guī)模天線系統(tǒng) MMSE 酉空時(shí)碼
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN919.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 引言9
• 1.2 課題研究背景9-11
• 1.3 課題研究意義11
• 1.4 本文研究內(nèi)容和章節(jié)安排11-13
• 第2章 大規(guī)模天線系統(tǒng)13-25
• 2.1 引言13
• 2.2 基于大規(guī)模天線系統(tǒng)的信號模型13-21
• 2.2.1 路徑損耗模型15-17
• 2.2.2 陰影衰落模型17-18
• 2.2.3 小尺度衰落模型18-21
• 2.3 基于大規(guī)模天線系統(tǒng)的解碼方法21-22
• 2.3.1 基于訓(xùn)練模式信道估計(jì)21-22
• 2.3.2 基于信道估計(jì)的解碼22
• 2.4 導(dǎo)頻污染22-23
• 2.5 本章小結(jié)23-25
• 第3章 主成分分析法與獨(dú)立成分分析法25-32
• 3.1 引言25
• 3.2 主成分分析法25-27
• 3.2.1 特征值分解26-27
• 3.2.2 協(xié)方差矩陣的樣本估計(jì)27
• 3.2.3 信號與噪聲子空間27
• 3.3 獨(dú)立成分分析法27-29
• 3.4 復(fù)數(shù)Fast ICA算法29-31
• 3.5 本章小結(jié)31-32
• 第4章 大規(guī)模天線系統(tǒng)中的半盲解碼方法32-45
• 4.1 系統(tǒng)模型32-33
• 4.2 基于PCA、復(fù)數(shù)ICA和MMSE的半盲解碼方法33-40
• 4.2.1 基于PCA的降維處理33-37
• 4.2.2 基于復(fù)數(shù)Fast ICA和MMSE的信號分離37-38
• 4.2.3 導(dǎo)頻信號的設(shè)計(jì)38-39
• 4.2.4 大規(guī)模天線系統(tǒng)中的半盲解碼方法39-40
• 4.3 仿真結(jié)果40-44
• 4.4 本章小結(jié)44-45
• 第5章 基于酉空時(shí)碼的導(dǎo)頻優(yōu)化45-55
• 5.1 引言45
• 5.2 酉空時(shí)碼45-49
• 5.2.1 空時(shí)編碼45-47
• 5.2.2 酉空時(shí)碼47
• 5.2.3 基于Fourier變換的酉空時(shí)碼47-49
• 5.3 基于酉空時(shí)碼的導(dǎo)頻優(yōu)化49-50
• 5.4 仿真結(jié)果50-54
• 5.5 本章小結(jié)54-55
• 第6章 總結(jié)與展望55-56
• 6.1 全文工作總結(jié)55
• 6.2 研究工作展望55-56
• 致謝56-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 附錄61

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  本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模天線系統(tǒng)中半盲解碼方法的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：342505