為了滿足未來(lái)移動(dòng)通信應(yīng)用的需求,基于第五代(5G,5th Generation)通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),包括大規(guī)模多輸入多輸出(MIMO,Multiple-Input MultipleOutput)技術(shù)、非正交多址接入(NOMA,Non-Orthogonal Multiple Access)技術(shù)和系數(shù)調(diào)制(IM,Index Modulation)技術(shù),本論文主要研究了基于消息傳遞(MP,Message Passing)方法的信號(hào)檢測(cè)和信道估計(jì)算法。首先,研究了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中的多用戶信號(hào)檢測(cè)問(wèn)題。基于MP思想,針對(duì)三種不同的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)工作場(chǎng)景,提出了五種多用戶信號(hào)迭代檢測(cè)方案。在基站(BS,Base Station)端已知準(zhǔn)確用戶信道信息的條件下,提出了基于期望傳播(EP,Expectation Propagation)算法的迭代檢測(cè)方案1和基于線性最小均方誤差(LMMSE,Linear Minimum Mean Square Error)的迭代檢測(cè)方案2,仿真結(jié)果表明,迭代檢測(cè)方案1和2的檢測(cè)性能幾乎一致,對(duì)LMMSE檢測(cè)器有顯著的性能增益,主要是因?yàn)?提出的迭代檢測(cè)方案1和...

【文章頁(yè)數(shù)】：121 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究歷史與現(xiàn)狀
    1.3 論文的研究工作
第二章 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的多用戶信號(hào)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)
    2.1 引言
    2.2 已知準(zhǔn)確信道狀態(tài)信息下的多用戶信號(hào)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)
        2.2.1 系統(tǒng)模型
        2.2.2 基于期望傳播的迭代信號(hào)檢測(cè)算法
            2.2.2.1 系統(tǒng)因子圖
            2.2.2.2 更新消息mj→i
t(X_i)
            2.2.2.3 更新消息mi→j
t+1(X_i)
        2.2.3 基于LMMSE的迭代信號(hào)檢測(cè)算法
        2.2.4 計(jì)算復(fù)雜度分析
        2.2.5 仿真結(jié)果與分析
    2.3 信道估計(jì)條件下的多用戶信號(hào)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)
        2.3.1 系統(tǒng)模型
        2.3.2 基于期望傳播的迭代信號(hào)檢測(cè)算法
        2.3.3 仿真結(jié)果與分析
    2.4 1-bit量化接收條件下的多用戶信號(hào)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)
        2.4.1 系統(tǒng)模型
        2.4.2 基于期望傳播的迭代信號(hào)檢測(cè)算法
            2.4.2.1 系統(tǒng)因子圖
            2.4.2.2 更新消息mj→i
t(S_i)
            2.4.2.3 更新消息πj
t(Z_j)
            2.4.2.4 更新消息mi→j
t(S_i)
            2.4.2.5 更新消息λj
t(Z_j)
        2.4.3 基于LMMSE的迭代信號(hào)檢測(cè)算法
        2.4.4 仿真結(jié)果與分析
    2.5 本章小結(jié)
第三章 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的稀疏信道估計(jì)算法設(shè)計(jì)
    3.1 引言
    3.2 大規(guī)模MIMO-OFDM系統(tǒng)的下行稀疏信道估計(jì)
        3.2.1 系統(tǒng)模型
        3.2.2 基于AMP的聯(lián)合稀疏信道估計(jì)算法設(shè)計(jì)
        3.2.3 計(jì)算復(fù)雜度分析
        3.2.4 仿真性能分析與比較
    3.3 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的上行稀疏信道估計(jì)
        3.3.1 系統(tǒng)模型
        3.3.2 基于部分先驗(yàn)信道狀態(tài)信息的稀疏信道估計(jì)算法
        3.3.3 仿真性能分析與比較
    3.4 本章小結(jié)
第四章 上行非正交多址系統(tǒng)的檢測(cè)算法設(shè)計(jì)
    4.1 引言
    4.2 聯(lián)合的用戶活躍度和符號(hào)檢測(cè)
        4.2.1 系統(tǒng)模型
        4.2.2 Joint-EM-AMP算法的設(shè)計(jì)
        4.2.3 計(jì)算復(fù)雜度分析
        4.2.4 仿真性能分析與比較
    4.3 聯(lián)合的用戶活躍度檢測(cè)和信道估計(jì)
        4.3.1 系統(tǒng)模型
        4.3.2 基于EP算法的聯(lián)合的活躍用戶檢測(cè)和信道估計(jì)
            4.3.2.1 系統(tǒng)因子圖
            4.3.2.2 更新消息mj→i
t(X_i)
            4.3.2.3 更新消息πi→k
t(λ_k)
            4.3.2.4 更新消息πk→i
t+1(λ_k)
            4.3.2.5 更新消息mi→j
t+1(X_i)
        4.3.3 仿真性能分析與比較
    4.4 本章小結(jié)
第五章 單載波系數(shù)調(diào)制系統(tǒng)的檢測(cè)算法設(shè)計(jì)
    5.1 引言
    5.2 系統(tǒng)模型
    5.3 低復(fù)雜度檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)
        5.3.1 基于ML和LMMSE的檢測(cè)算法
        5.3.2 基于EP的檢測(cè)算法
    5.4 信道分集方案
    5.5 仿真性能分析與比較
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)及主要貢獻(xiàn)
    6.2 進(jìn)一步研究的方向
參考文獻(xiàn)
作者博士生期間發(fā)表及已投論文
致謝



本文編號(hào)：3771689

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