發(fā)布時間：2017-07-21 01:21

  本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中基于向量模值算法的預(yù)編碼方法的研究

  更多相關(guān)文章： 大規(guī)模MIMO 低復(fù)雜度預(yù)編碼 矩陣近似求逆 向量模值 天線選擇

【摘要】：大規(guī)模多輸入多輸出(Multiple-In Multiple-Out MIMO)作為5G中的關(guān)鍵技術(shù)之一受到了人們廣泛的關(guān)注。在大規(guī)模MIMO中,需要預(yù)編碼來減輕信道中噪聲和其他用戶相互之間的干擾。信道矩陣維度的增加,會給預(yù)編碼算法帶來很大的復(fù)雜度,人們一直在尋找低復(fù)雜度的預(yù)編碼,但是低復(fù)雜度的預(yù)編碼算法多是以犧牲系統(tǒng)性能為代價的,同時,隨著大規(guī)模MIMO系統(tǒng)用戶的增加,用戶間的干擾也會增加,使得系統(tǒng)誤碼率性能降低。因此論文從提升低復(fù)雜度預(yù)編碼算法系統(tǒng)誤碼率性能的角度考慮,對預(yù)編碼算法進行研究。另外,信號在發(fā)送前需要根據(jù)天線系統(tǒng)的配置進行信道狀態(tài)的估計,在預(yù)編碼之前對現(xiàn)有的天線進行選擇,不僅能夠減少大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的天線射頻模塊,而且能夠提升預(yù)編碼算法的誤碼率性能。論文首先分析了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)模型,對瑞利衰落信道模型下的線性迫零(Zero Forcing ZF)預(yù)編碼、最小均方誤差(Minimum Mean Square Error MMSE)預(yù)編碼和非線性臟紙(Dirty Paper Code DPC)編碼、(Tomlinson-Harashima TH)預(yù)編碼算法的工作原理進行了對比分析。論文對基于向量擾動的向量模值下降算法進行了分析,并重點討論了基于諾曼級數(shù)展開的矩陣近似求逆預(yù)編碼(Approximate Matrix Inverse Precoding AMIP)算法,基于向量擾動的向量模值下降算法對AMIP算法進行了改進�；谥Z曼級數(shù)展開的矩陣近似求逆預(yù)編碼(AMIP)算法,相比傳統(tǒng)的ZF和MMSE預(yù)編碼算法雖然能降低預(yù)編碼矩陣在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中實現(xiàn)時的硬件復(fù)雜度,但是其誤碼率性能有所下降。為了提升該算法的誤碼率性能,論文利用向量擾動的思想將發(fā)送信號進行擾動,再利用向量模值下降算法求取初始預(yù)編碼矩陣與擾動信號乘積的最小模值,將初始預(yù)編碼矩陣與上述最小模值結(jié)合,實現(xiàn)對AMIP算法的改進。仿真驗證改進后預(yù)編碼算法,誤碼率性能有一定的提升。另外,為了進一步提升改進的諾曼級數(shù)矩陣近似求逆預(yù)編碼(Norm-Approximate Matrix Inverse Precoding NAMIP)算法的誤碼率性能,論文結(jié)合系統(tǒng)差錯概率最小的思想,利用信道矩陣列向量模值選擇算法,對發(fā)送天線進行選擇,再實現(xiàn)預(yù)編碼矩陣。將發(fā)送天線進行選擇,能夠減少大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的天線射頻模塊。仿真驗證,經(jīng)天線選擇后實現(xiàn)的預(yù)編碼算法誤碼率性能也有一定提升。
【關(guān)鍵詞】：大規(guī)模MIMO 低復(fù)雜度預(yù)編碼 矩陣近似求逆 向量模值 天線選擇
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(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3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 研究背景和意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 論文的研究內(nèi)容和章節(jié)安排14-16
• 1.3.1 研究內(nèi)容14
• 1.3.2 章節(jié)安排14-16
• 第二章 大規(guī)模MIMO預(yù)編碼方法概述16-35
• 2.1 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)模型16-21
• 2.1.1 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)信道和信號模型16-19
• 2.1.2 相關(guān)參數(shù)19-21
• 2.2 常用預(yù)編碼算法概述21-27
• 2.2.1 預(yù)編碼原理概述21-22
• 2.2.2 ZF預(yù)編碼22-23
• 2.2.3 MMSE預(yù)編碼23-25
• 2.2.4 臟紙編碼25-26
• 2.2.5 TH預(yù)編碼26-27
• 2.3 仿真分析及對比27-34
• 2.3.1 容量性能仿真27-30
• 2.3.2 預(yù)編碼算法性能仿真30-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 第三章 基于向量模值下降算法的矩陣近似求逆預(yù)編碼算法改進35-49
• 3.1 向量擾動算法35-36
• 3.2 基于諾曼級數(shù)展開的矩陣近似求逆預(yù)編碼算法36-39
• 3.3 基于向量模值下降算法的矩陣近似求逆預(yù)編碼算法39-44
• 3.3.1 預(yù)編碼矩陣的改進39-40
• 3.3.2 發(fā)送信號的擾動處理40-42
• 3.3.3 迭代實現(xiàn)預(yù)編碼矩陣42-43
• 3.3.4 復(fù)雜度分析43-44
• 3.4 仿真分析及對比44-48
• 3.5 本章小結(jié)48-49
• 第四章 基于多天線選擇的預(yù)編碼算法49-62
• 4.1 多天線選擇技術(shù)概述49-53
• 4.1.1 天線選擇準則50
• 4.1.2 最優(yōu)天線選擇算法50-51
• 4.1.3 遞增天線選擇算法51-52
• 4.1.4 遞減天線選擇算法52-53
• 4.2 基于信道向量模值的天線選擇預(yù)編碼算法53-56
• 4.2.1 成對差錯概率53-54
• 4.2.2 預(yù)編碼矩陣實現(xiàn)54-56
• 4.3 仿真分析及對比56-60
• 4.4 本章小結(jié)60-62
• 第五章 總結(jié)和展望62-64
• 5.1 總結(jié)62
• 5.2 展望62-64
• 參考文獻64-69
• 致謝69-70
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文70

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