大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)
本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】：大規(guī)模MIMO可使系統(tǒng)誤比特性能、頻譜效率和能量效率得到提高。同時(shí),大規(guī)模MIMO也帶來(lái)了一系列與傳統(tǒng)MIMO完全不同的新挑戰(zhàn)。最近幾年,MIMO檢測(cè)的巨大計(jì)算復(fù)雜性已成為一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。本論文提出了兩種似優(yōu)低復(fù)雜度檢測(cè)算法。第一種算法基于概率圖模型,適用于大規(guī)模MIMO第二種算法基于一種被稱為引力搜索算法的隨機(jī)算法,適用于有幾十個(gè)天線的中等規(guī)模系統(tǒng)。 今年來(lái),研究大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的人越來(lái)越多,其主要目標(biāo)是在第5代蜂窩網(wǎng)絡(luò)中引入大規(guī)模天線陣列,這引出了理論、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)以及硬件實(shí)現(xiàn)等方面的研究。實(shí)現(xiàn)大規(guī)模MIMO的最大困難在于基站(BS)的信道狀態(tài)信息(CSI)的獲取,因?yàn)楣烙?jì)信道狀態(tài)信息會(huì)受到來(lái)自相鄰小區(qū)的信號(hào)的污染,導(dǎo)致此類(lèi)系統(tǒng)不能完全實(shí)現(xiàn)大規(guī)模天線陣列的期待增益。此外,采用盲信道估計(jì)技術(shù)也就是即子空間方法來(lái)克服大規(guī)模MIMO的導(dǎo)頻污染問(wèn)題已引起極大的關(guān)注。 為此目的,在本論文中,我們利用隨機(jī)矩陣?yán)碚?RMT)和自由概率論(FPT)來(lái)在更明智的物理信道模式下分析這些技術(shù)的性能,這是更能夠捕捉到天線陣列之間的相互作用和物理環(huán)境,比理想的獨(dú)立同分布(IID)瑞利通道通常在文獻(xiàn)中用。通過(guò)漸近頻譜分析,本論文證明了物理信道對(duì)子空間方法的性能確實(shí)有很大的影響。此外,我們展示了一個(gè)有趣的天線飽和效應(yīng),比如,隨基站天線的數(shù)量增加其飽和性增大。在本文中,我們也提出了一個(gè)新的信道估計(jì)技術(shù),從而徹底克服了導(dǎo)頻污染問(wèn)題。該技術(shù)是基于導(dǎo)頻和數(shù)據(jù)承載信號(hào)的重疊,這是適合關(guān)鍵應(yīng)用,其中該信道的自由度(DoF)是有限的。在我們的算法中,高質(zhì)量性能和服務(wù)是我們的主要顧慮。 最后,我們從非相干兩用戶干擾信道(IFC)的角度調(diào)查了自由度。本論文基本上只是為非相干大規(guī)模MIMO信道作了初步研究,本質(zhì)上是一種非相干IFC。當(dāng)干擾強(qiáng)時(shí),自由度和的新邊界才被導(dǎo)出的。研究結(jié)果表明,所得到的自由度取決于干擾水平,類(lèi)似于取決于相干IFC所能達(dá)到的自由度。本論文的結(jié)果表明,為每個(gè)用戶得到無(wú)干擾的自由度,理論上是可行的,特別是當(dāng)干擾足夠大。
【關(guān)鍵詞】：大規(guī)模MIMO 信道檢測(cè) 導(dǎo)頻污染 非相干干擾信道 MIMO檢測(cè) 隨機(jī)矩陣?yán)碚?/strong> 自由概率論 漸近特征值分布
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN919.3
【目錄】：
- 摘要4-6
- Abstract6-8
- Glossary8-10
- Notation10-18
- 1 Introduction18-28
- 1.1 Overview of Massive MIMO Systems20-24
- 1.1.1 System Architecture20-21
- 1.1.2 Benefits21-23
- 1.1.3 Challenges23-24
- 1.2 Non-coherent Interference Channel24-25
- 1.3 Summary of Contributions25-26
- 1.4 Thesis Outline26-28
- 2 Preliminaries and Literature Review28-59
- 2.1 Probabilistic Graphical Models28-36
- 2.1.1 Factor Graph29-30
- 2.1.2 Markov Random Fields30-32
- 2.1.3 Sum-Product Algorithm on FG32-34
- 2.1.4 Belief Propagation on Pairwise MRF34-36
- 2.2 Random Matrix Theory and Free Probability Theory36-44
- 2.2.1 Stieltjes Transform37-39
- 2.2.2 S-transform and R-transform39-40
- 2.2.3 Wishart Matrix40-41
- 2.2.4 Free Probability Theory41-44
- 2.2.5 Haar Matrices and Freeness Condition44
- 2.3 Single-Cell Multiuser Massive MIMO44-51
- 2.3.1 Diversity44-47
- 2.3.2 Information Theory of MIMO Systems47-49
- 2.3.3 Survey of Detection Methods in MIMO49-51
- 2.4 Multi-cell multiuser Massive MIMO51-55
- 2.5 Non-coherent Interference Channel55-59
- 2.5.1 Non-coherent Massive MIMO57-59
- 3 MIMO Detection Approaches59-79
- 3.1 System Model and Problem Formulation60-61
- 3.2 Overview of Linear Gaussian Model61-63
- 3.3 Detection by Graphical Models Approach63-71
- 3.3.1 Approximation of Conditional Distribution y|x64-65
- 3.3.2 BP-VGI Algorithm65-68
- 3.3.3 Computational Complexity68-69
- 3.3.4 Numerical Results69-71
- 3.4 Detection by Stochastic Approach71-78
- 3.4.1 Overview of GSA71-73
- 3.4.2 Modified BGSA for MIMO Detection73-75
- 3.4.3 Stopping Criterion75-76
- 3.4.4 Computational Complexity76
- 3.4.5 Numerical Results76-78
- 3.5 Summary78-79
- 4 Asymptotic Performance of Blind Pilot Decontamination in Massive MIMO79-105
- 4.1 Channel Model and Problem Formulation80-83
- 4.1.1 Physical Channel Model80-82
- 4.1.2 Problem Formulation82-83
- 4.2 Overview of Subspace Method83-84
- 4.3 Motivation84
- 4.4 Asymptotic Analysis84-93
- 4.4.1 Identical AoAs85-91
- 4.4.2 Distinct AoAs91-93
- 4.5 The Support of Distribution93-96
- 4.6 Numerical Results96-104
- 4.6.1 The Support of AED96-99
- 4.6.2 Bit Error Rate99-104
- 4.7 Summary104-105
- 5 Channel Estimation in Massive MIMO for Critical Applications105-117
- 5.1 Introduction and Motivation106-107
- 5.2 Channel Model107-108
- 5.3 Superposition-Based Pilot Decontamination108-112
- 5.3.1 Channel Estimation Phase109-110
- 5.3.2 Data Detection Phase110
- 5.3.3 Some Reflections on the Algorithm110-111
- 5.3.4 Computational Complexity111-112
- 5.4 Numerical Results112-116
- 5.5 Summary116-117
- 6 Non-coerent Two-User Gaussian Interference Channel117-134
- 6.1 Channel Model and Preliminaries118-120
- 6.2 Simple Bounds120-122
- 6.3 New Bounds122-132
- 6.3.1 Upper-Bound on DoF Under Strong Interference123-124
- 6.3.2 Lower-Bound on the Generalized DoF124-127
- 6.3.3 Single-Sided IFC(Z-IFC)127-128
- 6.3.4 Achievable Generalized DoF for Non-coherent IFC128-132
- 6.4 Summary132-134
- 7 Conclusion134-137
- Appendix 1 Publications137-138
- Appendix 2 Discussion on the Freeness Condition in Sec.4.4.1138-140
- Appendix 3 Discussion of Assumptions in Sec.4.4.1140-141
- Appendix 4 Proof of Proposition 4.1141-144
- Appendix 5 Proof of Lemma 4.5144-145
- Appendix 6 Proof of Lemma 6.11145-149
- Bibliography149-157
- Acknowledgements157
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，本文編號(hào)：416810
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