面向5G大规模MIMO检测算法的VLSI设计

发布时间：2020-03-27 10:22

【摘要】：随着5G时代的到来,Massive MIMO技术被看做是新的关键技术之一,而在天线数巨大的Massive MIMO系统中,接收端检测算法的复杂度是该技术实现的主要瓶颈,因此找到一种优秀的检测算法对提升Massive MIMO系统性能有重大意义。与此同时,5G的各项技术在硬件上的可实现性也是需要着重考虑的部分。综上所述,本文将重点对无线通信领域中的Massive MIMO检测算法进行研究,针对硬判决MIMO系统和软输出MIMO系统,分别选择一个经典的检测算法优化研究并完成其硬件电路设计。本文主要工作如下:1、MMSE检测算法研究及其硬件电路设计最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)检测算法作为MIMO系统中最经典的检测算法受到广泛关注,但已有架构应用于Massive MIMO系统时存在硬件复杂度高、延迟大等缺陷。本文对传统的MMSE线性检测算法进行研究并完成该算法的硬件电路优化设计。首先采用公式变换的方式将传统MMSE检测算法的硬件复杂度从复矩阵求逆变为复矩阵QR分解,并且用MGS-QR方法完成该部分的硬件设计,采用牛顿迭代法计算元素的开根号求倒。整个架构采用流水线设计,节约计算周期,降低计算延迟。实验结果表明,与优化前相比,MMSE检测算法的计算周期减少了51.54%,检测延迟减少了52.07%。2、MCMC检测算法研究及其硬件电路设计在软输出Massive MIMO系统里,复杂度仅与迭代次数成线性关系,检测性能接近最优的马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)算法被认为是最有潜力的检测算法之一。本文对新型的MCMC检测算法优化改进,并完成其硬件电路设计。首先根据符号映射前后的数据特点,在公式层面对MCMC算法进行优化;在此基础上,设计并实现了该算法的硬件电路。结果表明,与优化前相比,本文设计的电路能以增加有限的面积为代价大大提高了检测吞吐率,最大能使面积利用率提高74.29%。本文设计的电路面积利用率随系统调制阶数的增加而增加,适用于未来高阶调制的大规模MIMO系统。
【图文】：

模块仿真,阶段,乘法器,位宽

第三章 MMSE 检测算法研究及其硬件设计位宽截取地址生成ROMUXM乘法器D乘法器D-乘法>>1 D器D3Dnorm_square求初始值阶段1 阶段2 阶段3 阶段4Norm_square_rooty0yn图 3.9 平方根倒数模块电路图Fig 3.9 The circuit diagram of square root countdown module

硬件资源,方法,牛顿迭代法,计算周期

图 3.11 平方根倒数方法硬件资源消耗对比Fig 3.11 Hardware resource consumption comparison of square root countdown method由图 3.11 和图 3.12 可知，与传统方法相比，采用牛顿迭代法硬件实现平倒数的计算时，硬件资源消耗对比结果：Registers 的使用量减少了 85.93T 减少了 42.67%，，DSP48E1 减少了 88.89% 系统性能比较结果：工作频率了 36.90%的同时，减小了 63.15%的计算周期，使得系统计算延迟降低.66%
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN929.5

【参考文献】