本文關(guān)鍵詞：低量化比特在異構(gòu)網(wǎng)下信號(hào)檢測中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： Massive MIMO 低量化比特 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò) 迭代檢測

【摘要】：Massive MIMO技術(shù)是當(dāng)前5G研究的熱點(diǎn)之一,其在傳統(tǒng)MIMO的基礎(chǔ)上,在基站端部署大規(guī)模的天線,以提高通信系統(tǒng)的容量和頻譜效率。但是成百上千根天線會(huì)給基站帶來巨大的功耗,海量的數(shù)據(jù),以及高昂的成本,這是部署大規(guī)模天線時(shí)必須考慮的問題。通過在基站端采用低量化比特的ADC,可以有效緩解這些問題。異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)能滿足通信系統(tǒng)中不同用戶的服務(wù)質(zhì)量,是未來無線網(wǎng)絡(luò)部署的重要形式,并且在LTE R10中正式引入了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的概念。在Massive MIMO系統(tǒng)中引入異構(gòu)網(wǎng)絡(luò),宏小區(qū)范圍內(nèi)部署微基站,能滿足通信熱點(diǎn)或室內(nèi)用戶的通信需求,提供更高的服務(wù)質(zhì)量。本文采用了一種簡化的基于Massive MIMO的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型。文章首先對Massive MIMO系統(tǒng)和異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了簡要概述,并指出低比特量化在Massive MIMO應(yīng)用中的重要性。在采用1比特量化的單輸入單輸出系統(tǒng)中,分析此時(shí)的信道容量,然后擴(kuò)展到多用戶Massive MIMO系統(tǒng)中。分別對LS信道估計(jì)方案和MRC接收機(jī)情景下的系統(tǒng)容量進(jìn)行了分析。比較了低比特量化下不同信噪比、天線數(shù)目對用戶可達(dá)速率的影響,說明在采用大規(guī)模的天線陣列時(shí),可以獲得較高的用戶速率。為了獲取更好的檢測性能,本文對低量化比特接收機(jī)進(jìn)行了研究。首先比較了MRC接收機(jī)和ZF接收機(jī)。在低量化比特接收機(jī)中,貝葉斯檢測器是一種有效信號(hào)檢測方案,通過引入GAMP算法計(jì)算邊緣后驗(yàn)概率,將其用于低量化比特的信號(hào)檢測,可以有效地提高性能。但是基于GAMP算法的貝葉斯檢測器需要進(jìn)行多個(gè)積分運(yùn)算,復(fù)雜度太高。另一種信號(hào)檢測算法來自于最大似然算法,利用凸優(yōu)化理論得到一種近似最大似然檢測方案。這種算法的迭代收斂的次數(shù)隨著基站天線數(shù)目的增多而減少。在Massive MIMO異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上行鏈路中,當(dāng)采用低量化比特ADC時(shí),為了對本小區(qū)的目標(biāo)用戶和干擾用戶進(jìn)行聯(lián)合估計(jì),提出了一種基于GAMP的聯(lián)合迭代檢測方案。通過檢測器和譯碼器之間軟信息的循環(huán)迭代的方式進(jìn)行聯(lián)合檢測,可以有效地對信號(hào)和干擾進(jìn)行估計(jì)。通過比較不同量化比特下與未量化情形下的檢測性能,說明了這種迭代檢測方案的有效性。另外,預(yù)編碼技術(shù)是一種有效的干擾消除方案,可以通過預(yù)編碼技術(shù)減少宏基站對非服務(wù)用戶的干擾,同時(shí)提升宏用戶信號(hào)檢測的性能。仿真結(jié)果比較了不同量化比特?cái)?shù)對異構(gòu)網(wǎng)下預(yù)編碼性能的影響。
【關(guān)鍵詞】：Massive MIMO 低量化比特 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò) 迭代檢測
【學(xué)位授予單位】：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(hào)】：TN911.23;TN919.3
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-16
• 第一章 緒論16-21
• 1.1 研究背景及意義16-19
• 1.1.1 Massive MIMO16-17
• 1.1.2 基于Massive MIMO異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)17-18
• 1.1.3 低量化比特ADC18-19
• 1.2 低量化比特接收機(jī)技術(shù)的研究19-20
• 1.3 本文研究內(nèi)容及安排20-21
• 第二章 信號(hào)檢測與異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型21-34
• 2.1 常用信號(hào)檢測算法21-25
• 2.1.1 線性檢測22-23
• 2.1.2 非線性檢測23-25
• 2.2 基于Massive MIMO的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)25-33
• 2.2.1 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的由來25-26
• 2.2.2 Massive MIMO技術(shù)26-30
• 2.2.3 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)30-33
• 2.3 本章小結(jié)33-34
• 第三章 低量化比特系統(tǒng)中上行可達(dá)速率34-48
• 3.1 SISO系統(tǒng)下的 1-比特量化34-39
• 3.1.1 接收端CSI和發(fā)送端CSI35-36
• 3.1.2 無先驗(yàn)信道狀態(tài)信息36-39
• 3.2 Massive MIMO中的 1-比特量化39-42
• 3.2.1 基于LS信道估計(jì)的容量分析39-41
• 3.2.2 性能仿真與分析41-42
• 3.3 基于AQNM模型的可達(dá)速率分析42-47
• 3.3.1 基于MRC接收機(jī)的上行速率43-44
• 3.3.2 天線數(shù)、發(fā)射功率、量化比特對上行速率影響44-45
• 3.3.3 性能仿真結(jié)果與分析45-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 第四章 低量化比特接收機(jī)技術(shù)48-63
• 4.1 引言48
• 4.2 1-比特ADC下的上行檢測技術(shù)48-52
• 4.2.1 最大似然(ML)檢測算法48-50
• 4.2.2 迫零(ZF)類型的檢測算法50-51
• 4.2.3 MRC接收機(jī)51-52
• 4.3 GAMP檢測算法52-59
• 4.3.1 基于GAMP算法的貝葉斯檢測器52-56
• 4.3.2 GAMP檢測器性能分析及仿真56-59
• 4.4 近似最大似然算法59-62
• 4.4.1 ML檢測的凸優(yōu)化分析59-60
• 4.4.2 仿真結(jié)果與分析60-62
• 4.5 本章小結(jié)62-63
• 第五章 低量化比特在異構(gòu)網(wǎng)中的應(yīng)用63-75
• 5.1 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)場景63-64
• 5.2 低量化比特下的聯(lián)合迭代檢測64-70
• 5.2.1 聯(lián)合迭代檢測65-68
• 5.2.2 性能仿真與分析68-70
• 5.3 低量化比特對預(yù)編碼性能的影響70-74
• 5.3.1 傳統(tǒng)的預(yù)編碼算法71
• 5.3.2 異構(gòu)網(wǎng)下的預(yù)編碼方案71-73
• 5.3.3 低比特對預(yù)編碼性能的仿真73-74
• 5.4 本章小結(jié)74-75
• 第六章 總結(jié)與展望75-77
• 6.1 全文總結(jié)75-76
• 6.2 下一步研究工作和方向76-77
• 致謝77-78
• 參考文獻(xiàn)78-81
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果81-82
• 學(xué)位論文評審后修改說明表82-83

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