大规模MIMO系统中上行信道检测方法的改进与应用

发布时间：2017-10-02 06:46

  本文关键词：大规模MIMO系统中上行信道检测方法的改进与应用

  更多相关文章： 大规模MIMO MCMC 低复杂度 检测算法 信道估计

【摘要】：随着频谱资源日趋紧张,为满足人们对高速数据传输速率的需求,在发送和接收端均采用多根天线的MIMO技术因其可以取得很高的频段利用率,已经被广泛用于无线通信系统中,成为未来无线通信中极具前景的技术。MIMO技术的引入对无线通信系统中接收机处理复杂信号,尤其是MIMO信号检测器的设计与实现提出了很大的挑战,它要求检测器复杂度低、功耗和硬件开销小,能够实现高速高质量的信号检测。MIMO系统的信道检测方法有球形解码、V-BLAST算法、网格归约算法、最大似然检测等。最大似然检测算法虽具有最佳的检测性能,但其复杂度非常高,很难在现实中应用。因此,降低检测的复杂度并提高检测性能,一直是通信领域研究的热点问题。本文设计了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法的低复杂度算法,用于大规模MIMO系统的上行信号检测和信道估计。大规模MIMO系统是指基站(BS)有几十到几百个天线,上行链路也有相似的用户数量。基站接收机采用随机采样的方法来检测,这使得每次迭代都会在Gibbs采样和随机采样之间做一个概率选择。本文设计的检测算法可以减轻在高信噪比条件下传统MCMC算法遇到的陷入问题,并且在大规模MIMO系统中实现了接近最优性能。本文的创新在于设计随机MCMC(R-MCMC)方法以实现接近最佳性能的低复杂度检测算法。通过仿真可以验证,在有大量基站天线和用户(例如64/128/256基站天线)情况下,算法接近最优检测性能。此外,本文还设计了基于MCMC的信道估计算法,在导频相位通过R-MCMC检测数据过程的迭代获得信道的初始估计。在时分双工(TDD)系统中,因为传输信道具有可逆性,这些信道估计值可用于下行链路多用户MIMO的预编码。可以证明,本文设计的接收机能实现接近最优的性能,当信道信息已知时甚至能够达到最优性能。本文的主要研究内容总结如下:1.分析了MIMO的信道特性和信道容量。同时,讨论了ML,ZF,MMSE等一系列检测方法,并分析了它们的复杂度。2.设计了R-MCMC算法和基于MCMC的信道估计算法。在天线数多达数百时,算法能够获得接近球形解码器的性能。同时给出了仿真结果,进行性能对比。3.结合高铁信道模型分析了R-MCMC检测/估计算法在此场景下的应用。通过仿真比较得出,R-MCMC算法在较低的复杂度时能取得较好的性能。
【关键词】：大规模MIMO MCMC 低复杂度 检测算法 信道估计
【学位授予单位】：南京邮电大学
【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
• 专用术语注释表9-10
• 第一章 绪论10-25
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义10-12
• 1.2 MIMO系统的基本原理12-17
• 1.2.1 无线信道的传播特性13-15
• 1.2.2 MIMO系统容量分析15-17
• 1.3 MIMO技术的发展与演进方向17-23
• 1.4 本文主要研究贡献23-24
• 1.5 课题研究内容及安排24-25
• 第二章 上行信道检测与估计算法的研究25-35
• 2.1 上行信道结构简介25-28
• 2.2 上行信道的检测技术28-30
• 2.2.1 最大似然检测算法—ML28
• 2.2.2 迫零检测算法—ZF28-29
• 2.2.3 最小均方误差检测算法—MMSE29-30
• 2.2.4 现有算法的不足30
• 2.3 基于导频的上行信道估计30-34
• 2.3.1 梳状导频32-33
• 2.3.2 离散导频33
• 2.3.3 块状导频33-34
• 2.4 本章小结34-35
• 第三章 基于MCMC方法的检测算法35-46
• 3.1 引言35-36
• 3.2 系统模型36-38
• 3.3 传统MCMC算法38-39
• 3.4 R-MCMC算法39-45
• 3.4.1 算法的终止条件39-41
• 3.4.2 性能和复杂度分析41-45
• 3.5 本章小结45-46
• 第四章 基于MCMC方法的信道估计46-55
• 4.1 系统模型46-47
• 4.2 信道估计算法47-52
• 4.2.1 导频阶段的初始信道估计47-48
• 4.2.2 使用初始信道估计进行数据检测48
• 4.2.3 数据传输阶段的信道估计48-52
• 4.3 仿真与性能结果52-54
• 4.4 本章小结54-55
• 第五章 基于MCMC信道估计在高铁环境下的应用55-65
• 5.1 引言55
• 5.2 高铁信道模型55-57
• 5.2.1 高铁无线信道的特点55-56
• 5.2.2 WINNERⅡ高铁信道模型56-57
• 5.3 频率选择性衰落下的R-MCMC算法57-62
• 5.3.1 导频阶段的初始信道估计58-59
• 5.3.2 使用初始信道估计均衡59-61
• 5.3.3 基于MCMC的信道估计61-62
• 5.4 仿真结果及性能分析62-64
• 5.4.1 仿真平台及参数设置62-63
• 5.4.2 仿真结果及分析63-64
• 5.5 本章小结64-65
• 第六章 总结与展望65-67
• 6.1 论文主要工作65-66
• 6.2 问题与展望66-67
• 参考文献67-69
• 致谢69

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