大規(guī)模多輸入多輸出(Massive Multiple-Input Multiple-Output,Massive MIMO)技術(shù)已經(jīng)成為實(shí)現(xiàn)5G的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。Massive MIMO憑借其數(shù)據(jù)傳輸效率高、連接穩(wěn)定和延遲低等各方面優(yōu)勢在實(shí)際生產(chǎn)中得到廣泛應(yīng)用。在Massive MIMO系統(tǒng)中,復(fù)雜程度和天線數(shù)量是密切相關(guān)的,隨著天線數(shù)量增加,算法的復(fù)雜程度也隨著變高,因此在接收端需要一種復(fù)雜程度低、檢測性能高的信號檢測算法�；诖�,本文主要研究了基于高斯賽德爾(Gauss-Seide,GS)迭代算法的兩種不同的迭代算法以及基于理查德森迭代算法,主要工作如下:1、在Massive MIMO系統(tǒng)中,現(xiàn)有的GS算法相較于最小均方誤差(Minimum Mean-Square Error,MMSE)算法,GS的復(fù)雜度較低,但其檢測性能相比而言較差。本文提出一種適用于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)上行鏈路檢測的JA-IGS(Jacobi-Improved Gauss-Seide)檢測算法,該算法首先通過引入雅可比(Jacobi,JA)預(yù)迭代器來優(yōu)化迭代初始解,其次對傳統(tǒng)的GS進(jìn)行線性優(yōu)化,在增加較低復(fù)雜度情況...

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 大規(guī)模MIMO信號檢測的研究現(xiàn)狀
    1.3 論文內(nèi)容及章節(jié)安排
第二章 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)模型和傳統(tǒng)信號檢測算法
    2.1 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)模型和無線信道
        2.1.1 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)模型
        2.1.2 無線信道
    2.2 傳統(tǒng)大規(guī)模MIMO信號檢測算法
        2.2.1 傳統(tǒng)線性檢測算法
        2.2.2 傳統(tǒng)非線性信號檢測算法
    2.3 算法仿真分析
        2.3.1 算法性能分析
        2.3.2 算法復(fù)雜度分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 大規(guī)模MIMO中基于雅克比預(yù)迭代的改進(jìn)高斯賽德爾算法
    3.1 高斯賽德爾迭代算法
    3.2 雅克比迭代算法
    3.3 基于雅克比預(yù)迭代的高斯-賽德爾算法
    3.4 基于雅克比預(yù)迭代的改進(jìn)高斯-賽德爾算法
        3.4.1 帶狀矩陣
        3.4.2 基于雅克比預(yù)迭代的改進(jìn)高斯-賽德爾算法
    3.5 算法復(fù)雜度分析及收斂性分析
        3.5.1 算法復(fù)雜度分析
        3.5.2 基于雅克比預(yù)迭代的改進(jìn)高斯-賽德爾算法收斂性分析
    3.6 性能仿真
    3.7 本章小結(jié)
第四章 大規(guī)模MIMO中基于預(yù)處理的廣義加權(quán)高斯賽德爾迭代算法
    4.1 基于預(yù)處理的廣義加權(quán)高斯賽德爾迭代算法
    4.2 初始值選取和加權(quán)因子的選取
        4.2.1 初始值選取
        4.2.2 加權(quán)因子選取
    4.3 算法復(fù)雜度分析
    4.4 算法仿真分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中基于預(yù)處理的加權(quán)理查德森迭代算法
    5.1 理查德森迭代算法
    5.2 基于預(yù)處理的加權(quán)理查德森迭代算法
    5.3 松弛參數(shù)和加權(quán)因子選取
    5.4 復(fù)雜度分析
    5.5 性能仿真
    5.6 總結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡介



本文編號：3742880