噪声增强子空间中大规模MIMO系统多用户检测算法研究

发布时间：2017-10-10 21:08

  本文关键词：噪声增强子空间中大规模MIMO系统多用户检测算法研究

  更多相关文章： 大规模MIMO 多用户检测 并行搜索检测 噪声增强子空间搜索检测算法 非完全信道状态信息

【摘要】：大规模多输入多输出(MIMO)系统具有极高的频谱利用率,已成为第五代移动通信的关键技术之一。当大规模MIMO与多用户MIMO结合应用时,一个多天线的基站同时与一定数量的用户进行通信,复用增益由所有用户所共享。但由于用户设备在上行传输时无法进行联合编码,且基站接收时难于获得准确的信道状态信息,因此上行多用户检测是大规模MIMO系统中一个亟待解决的问题。本文首先对大规模多用户MIMO系统和常用的多用户检测算法进行了介绍和总结。在大规模MIMO系统中,复杂度较小、可并行实施的算法更为适合,据此设计出一种适合于大规模MIMO系统中基于MMSE的特征向量空间信号检测算法。首先对MMSE检测算法的误差进行分析,利用该误差表达式将噪声向量投影到MMSE噪声增强方向矩阵的正交向量空间,在此空间上进行并行搜索来补偿MMSE检测误差,并用检测信号的对数似然方程值大小来评估补偿误差的准确性。为减小基于MMSE的特征向量空间信号检测算法复杂度使其更加适用于大规模MIMO系统,提出近似对数似然方程,从而可以通过计算固定次数的近似对数似然方程的取值较小的信号图案来进行信号检测,该算法称为噪声增强子空间搜索检测算法。通过这种方式,有效减小了中间过程的计算,从而减小了复杂度。同时为减小信道状态信息不完全对检测性能产生衰退的影响,利用信道误差矩阵的二阶统计量值对检测算法进行改进使其能够有效的减少信道状态信息不完全对检测性能造成的不利影响。仿真结果表明,噪声增强子空间搜索检测算法在多用户MIMO系统的上行检测中,可以获得优异的检测性能。在大规模MIMO系统中,能够使复杂度极大的降低。在信道状态信息不准确的情况下,噪声增强子空间搜索检测算法仍然能够取得较好的检测性能。
【关键词】：大规模MIMO 多用户检测 并行搜索检测 噪声增强子空间搜索检测算法 非完全信道状态信息
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN919.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义9-11
• 1.2 大规模M IM O系统中检测算法的国内外研究现状11-15
• 1.2.1 大规模MIMO系统中多用户检测算法研究现状11-13
• 1.2.2 MIMO系统中非理性信道信息情况下检测算法研究现状13-15
• 1.3 本文的主要研究内容及结构安排15-17
• 第2章 大规模MIMO系统模型及其检测算法17-28
• 2.1 M IM O信道衰落17-18
• 2.2 M IM O信道统计模型18-19
• 2.2.1 瑞利衰落信道18-19
• 2.2.2 莱斯衰落信道19
• 2.3 MU -M IM O系统模型19-21
• 2.4 常用检测算法21-24
• 2.4.1 最大似然信号检测21
• 2.4.2 迫零检测算法与匹配滤波器检测算法21-22
• 2.4.3 最小均方误差检测算法22-23
• 2.4.4 最小均方误差串行干扰消除检测算法23-24
• 2.5 大规模M IMO系统的特点及带来的新的研究方向24-26
• 2.6 本章小结26-28
• 第3章 基于MMSE噪声增强特征向量空间的多用户信号检测28-38
• 3.1 MMSE信号检测算法的误差分析28-30
• 3.1.1 误差理论分析28-29
• 3.1.2 MMSE错误符号数分析29-30
• 3.2 特征向量空间信号检测算法30-34
• 3.2.1 算法的推导30-32
• 3.2.2 本文算法的实施过程中的特点32-34
• 3.3 仿真结果34-36
• 3.3.1 仿真条件34-35
• 3.3.2 误比特率性能分析35-36
• 3.4 本章小结36-38
• 第4章 噪声增强子空间搜索检测算法及在非完全信道信息条件下的改进算法38-49
• 4.1 噪声增强子空间搜索检测算法38-44
• 4.1.1 减小复杂度实现方法38-40
• 4.1.2 仿真结果40-44
• 4.2 在非完全信道信息条件下算法的适应情况44-48
• 4.2.1 非完全信道信息条件下改进算法44-45
• 4.2.2 仿真结果45-48
• 4.3 本章小节48-49
• 结论49-50
• 参考文献50-54
• 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果54-56
• 致谢56

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