本文選題：正則迫零預(yù)編碼 + 大規(guī)模多輸入多輸出　； 參考：《東南大學》2017年碩士論文

【摘要】：在大規(guī)模多輸入多輸出(MIMO,Multiple Input Multiple Output)系統(tǒng)中,隨著用戶數(shù)量的急劇增加,用戶間干擾成為日益嚴重的問題。在下行鏈路中,對基站所發(fā)射的信號采用預(yù)編碼技術(shù)可以有效地解決小區(qū)內(nèi)的用戶間干擾問題。預(yù)編碼算法分為線性和非線性兩種,正則迫零(RZF,Regularized Zero Forcing)預(yù)編碼算法同時具備較低的計算復(fù)雜度和良好的編碼性能,但是隨著天線數(shù)增多,需要對高維矩陣進行求逆運算,從而導致它的復(fù)雜度急劇增加。因此,降低RZF預(yù)編碼算法的復(fù)雜度成為研究熱點。本學位論文主要研究具有低復(fù)雜度的修正RZF預(yù)編碼算法。基本思路是通過對RZF預(yù)編碼算法中的逆矩陣采用近似求解的方法來降低算法的復(fù)雜度。首先研究基于截短級數(shù)展開的RZF預(yù)編碼技術(shù)。先后使用截短Neumann級數(shù)、截短Taylor級數(shù)和截短Kapteyn級數(shù)對逆矩陣進行展開和近似估計,從而得到相應(yīng)的低復(fù)雜度RZF預(yù)編碼算法。隨后對基于截短Kapteyn級數(shù)展開的RZF預(yù)編碼算法的系數(shù)進行優(yōu)化,在保證復(fù)雜度不變的前提下,進一步提高了該類預(yù)編碼算法的收斂速度。其次分析基于Newton迭代的RZF預(yù)編碼技術(shù),并用其對逆矩陣進行估計,然后分別從迭代初始值和迭代收斂速率兩個方面對Newton迭代算法進行優(yōu)化,進而得到基于Newton優(yōu)化迭代的RZF預(yù)編碼算法。最終,結(jié)合不同的應(yīng)用場景給出了相應(yīng)低復(fù)雜度的預(yù)編碼方案。仿真結(jié)果表明:(1)在信道相干周期較大時,采用精確矩陣求逆方法的RZF算法能夠同時獲得最低的復(fù)雜度和最好的編碼性能;(2)在信道相干周期較小時,迭代次數(shù)為2的基于Newton優(yōu)化迭代的RZF預(yù)編碼算法和截短階數(shù)為2的基于Kapteyn級數(shù)展開系數(shù)優(yōu)化后的RZF預(yù)編碼算法,在保證了低于RZF預(yù)編碼復(fù)雜度的同時,能夠獲得RZF預(yù)編碼算法98%的性能;(3)在信道相干周期介于最小和最大范圍內(nèi)時,迭代次數(shù)為1的基于Newton優(yōu)化迭代的RZF預(yù)編碼算法和截短階數(shù)不小于3的基于Neumann級數(shù)展開的RZF預(yù)編碼算法能夠獲得RZF預(yù)編碼算法70%的性能,但是前者的復(fù)雜度低于后者。
[Abstract]:In the large-scale MIMO (Multiple Input Multiple Output) system, with the rapid increase of the number of users, inter user interference becomes an increasingly serious problem. In the downlink, the pre coding technique for the signal transmitted by the base station can effectively solve the inter user interference in the cell. The precoding algorithm is divided into two parts. Linear and nonlinear two, the RZF (Regularized Zero Forcing) precoding algorithm has lower computational complexity and good coding performance. However, as the number of antennas increases, it is necessary to compute the inverse of the high dimensional matrix, which leads to the increase in the complexity of its complexity. Therefore, the complexity of the RZF precoding algorithm is reduced. This dissertation mainly studies the modified RZF precoding algorithm with low complexity. The basic idea is to reduce the complexity of the algorithm by using an approximate solution to the inverse matrix in the RZF precoding algorithm. First, the RZF precoding technique based on the truncation series expansion is studied. The truncated Neumann series, the truncated Ta is used successively. The ylor series and the truncated Kapteyn series carry out the expansion and approximate estimation of the inverse matrix, thus the corresponding low complexity RZF precoding algorithm is obtained. Then, the coefficients of the RZF precoding algorithm based on the truncated Kapteyn series expansion are optimized, and the convergence speed of the precoding algorithm is improved step by step on the premise of ensuring the complexity of the precoding. Secondly, the RZF precoding technology based on Newton iteration is analyzed, and the inverse matrix is estimated. Then, the Newton iterative algorithm is optimized from two aspects of the initial iteration value and the iterative convergence rate, and then the RZF precoding algorithm based on the Newton optimization iteration is obtained. Finally, the corresponding low complexity is given in combination with different application scenarios. The simulation results show that: (1) when the coherent period of the channel is large, the RZF algorithm using the exact matrix inversion method can obtain the lowest complexity and the best coding performance. (2) the RZF precoding algorithm based on the Newton optimization iteration and the truncated order of 2 at the time of the coherent period of the channel are 2. The RZF precoding algorithm based on the optimization of the Kapteyn series expansion coefficient can obtain the performance of the RZF precoding algorithm 98% while guaranteeing the complexity below the RZF precoding. (3) the RZF precoding algorithm based on Newton optimization iteration and the truncation number are not small when the channel coherent period is within the minimum and maximum range, and the number of iterations is 1. The RZF precoding algorithm based on Neumann series expansion in 3 can get the performance of RZF precoding algorithm 70%, but the complexity of the former is lower than that of the latter.
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN919.3

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本文編號：1954852